ڏُور اِندرياتِي عَڪسُ

Wikipedia طرفان

ڏور اِندرياتي عڪس اھي عڪس آھن جيڪي موسمياتي اڳڪٿي ‏‎[1]‎، رورل زمين استعمال ‏‎[2]‎، شھري رِٿابندِي ۽ انتظام ‏‎[3]‎، ‏زراعتي تحقيق ‏‎[4]‎، ماحولياتي مطالعي ‏Environmental Studies‎‏ ‏‎[5]‎، سھجياڀياسي مطالعي ‏Ecological Studies‏ ‏‎[6]‎، قدرتي ‏آفتزدگيءَ ۾ انتظام ‏Natural Disaster Management‏ ‏‎[7-8]‎، نقشيسازي ‏‎[9]‎، قدرتي وسلين جي کوج ۽ انتظام ‏‎[10]‎، ۽ فوجي ‏مقصدن ‏‎[11]‎‏ لاءِ ڪنھن ھوائي رَٿَ يا خلائي رَٿَ تي سوار ‏Spaceborne Images‏ مختلف قسمن جِي اِندرين ‏Sensors‏ مان ڪڍيا ويندا ‏آھن. ‏‎[12]‎‏ قدرتي وسلين جي ڏور اندريات تي ھڪ مڪمل ڪتاب آھي. ‏ جيتوڻيڪ کيتر ڪم فيلڊ ورڪ ‏Fieldwork‏ ۽ ھوائي رٿوار عڪس ‏Airborne Images‏ اڃا بھ ڪجھھ ڏور اِندرياتي مصرفن لاءِ معلومات ‏جو ذريعو بڻيل آھن، تھ بھ بعض اوقات انھن لاءِ درڪار خرچ ۽ وقت مطالعي لاءِ موزون نھ ٿو رھي ‏‎[13]‎‏. ھوائي رٿوار عڪسن ۾، ‏خلائي رٿوار عڪسن تي ڪي بيشيون (ايڊوانٽيجز) ھوڻ سان گڏ، ڪيتريون ڪَميون (ڊس ايڊوانٽيجز) بھ آھن. ‏‎[14]‎‏ سمورين ڪمين ‏بيشين تي مختصر مگر مڪمل بحث ڪري ٿو. ٻين مسئلن کان علاوھ، ھوائي رٿوار اِندرين مان نڪتل عڪسن ۾ ڀون ماپي بيڊولايُن ‏Geometric Deformations‏ وارو مسئلو تمام ڳنڀير آھي. اھي ڀون ماپي بگاڙ ‏Geometric Distortions‏ ھوائي رَٿَ ۾ ٽن قسمن جي لوڏن ‏باعث پيدا ٿين ٿا، جن کي چڪراٽي ‏Roll، جھاڪائي ‏Pitch، ۽ پاسائتي ‏Yaw‏ حرڪت چئجي ٿو. خاڪو نمبر 1 اھڙي صورتحال چِٽي ‏ڪري ٿو. ‏ تازا ورتل اپگرھي عڪس درجھ بنديءَ جي عمل ۾ تحقيقار جي معاونت لاءِ نسبتاً سستا، انيڪ ۽ خاصا ورجائتا ‏Frequent‏ تفصيل ‏ميسر ڪن ٿا. ڀون ماپي بگاڙ وارو مسئلو خلائي رٿوار عڪسن ۾ پڻ موجود آھي، پر نسبتاً گھٽ شدت سان. ڏور اِندرياتي اپگرھن مان ‏حاصل ٿيندڙ عڪسن کي ٻن وسيع گروپن ۾ ورھائي سگھجي ٿو:‏

  • چشمياتي عڪس Optical Images
  • جڙتو مھانڊي راڊار عڪس Synthetic Aperture RADAR Image

  1. ‎ Dipti Prasad Mukherjee and Scott T. Acton, Cloud Tracking by Scale Space Classification, ‎IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, Vol. 40, No. 2, Feb. 2002, pp. 405-415‎
  2. ‎ W. Sun, V. Heidt, P. Gong, and G. Xu, Information Fusion for Rural Land-Use Classification ‎with High Resolution Satellite Imagery, IEEE Transactions on Geoscience and Remote ‎Sensing, Vol. 41, No. 4, pp. 883-890‎
  3. ‎ R. Wang, and Y. Zhang, Extraction of Urban Road Network Using QuickBird Pan-‎Sharpened Multi-spectral and Panchromatic Imagery by Performing Edge-aided Post-‎Classification, ISPRS Joint Workshop on Spatial Temporal and Multi-Dimensional Data ‎Modelling and Analysis, Quebec, Canada October 2-3, 2003 ‎
  4. ‎ Rida Al-Adamat, Serwan M. J. Baban, Ian Foster, An examination of land use change due to ‎irrigated agriculture in north-eastern Jordan using geo-informatics, International Journal of ‎Environmental Studies, Vol. 61, No. 3, June 2004, pp. 337-350‎
  5. ‎ Stacy A.C. Nelson, Patricia A. Soranno, Kendra Spence Cheruvelil, Sam A. Batzli and David L. ‎Skole, Regional Assessment of Lake Water Clarity using Satellite Remote Sensing, Papers ‎from Bolsena Conference (2002). Residence time in lakes: Science, Management, Education, J. ‎Limnol., 62 (Suppl. 1):, 2003, pp. 27-32‎
  6. ‎ K. Valta-Hulkkonen, A. Kanninen, P. Pellikka, Remote Sensing and GIS for Detecting ‎Changes in the Aquatic, Vegetation of a Rehabilitated lake, International Journal of Remote ‎Sensing, December, 2004, Vol. 25, No. 24, pp. 5745–5758‎
  7. ‎ C. V. Tao, Hu Y and W. Jiang, Hybrid Processing of IKONOS Imagery and Lidar Terrain ‎Data for Rapid Mapping and Disaster Management, Intern. joint conference on Integrating ‎Remote Sensing at the Global, Regional, and Local Scale, Colorado, USA, Nov. 8-15, 2002‎
  8. ‎ P. M. Barbosa, J. San-Miguel-Ayanz, and G. Schmuck, Remote Sensing of Forest Fires in ‎Southern Europe using IRS - WiFS and MODIS data, SPIE Remote Sensing Symposium, ‎Toulouse, France, September 17-21, 2001‎
  9. ‎ V. Pasqualini, C. Pergent-Martini, C. Fernandez and G. Pergent, The Use of Airborne Remote ‎Sensing for Benthic Cartography: Advantages and Reliability, International Journal of ‎Remote Sensing, 1997, Vol. 18, No. 5, pp. 1167-1177‎
  10. ‎ X. Kong, F. Miao, H. Liu, Y. Dong, Satellite Infrared Remote Sensing Monitoring Indigenous ‎Coke-Production in Northern China, 31st International Symposium on Remote Sensing of ‎Environment, May 20-24, 2005‎
  11. G. G. Wren and D. May, Detection of Submerged Vessels Using Remote Sensing ‎Techniques No. 127, November / December1997‎