What is Amazonia-1, but it is a good way.
Amazonia-1 एक ब्राजीलियाई पृथ्वी अवलोकन मिशन है जिसे व्यापक ऑप्टिकल भूमि निगरानी के लिए डिज़ाइन किया गया है। वाइड एरिया कवरेज पार्सल-लेवल निरीक्षण के बजाय क्षेत्रीय पर्यावरण अवलोकन का समर्थन करता है।
व्यावहारिक समीक्षा सवाल व्यापक अमेज़न वन-परिवर्तन स्क्रीनिंग का समर्थन कर रहा है। यह मिशन को बेहतर मैपिंग के सामान्य वादा के रूप में उपग्रह विनिर्देश के इलाज के बजाय एक परियोजना में परिभाषित भूमिका देता है। भौतिक चर, भौगोलिक सीमा, अवलोकन अवधि और सबसे छोटी विशेषता की पहचान करके शुरू करें जो इच्छित निर्णय को बदल देगी। एक उपयुक्त साधन वह है जिसका माप और उपलब्ध उत्पाद अनिश्चितता के एक निश्चित स्तर के साथ उस सवाल का जवाब दे सकता है।
Amazonia-1 के लिए, केंद्रीय व्याख्या जोखिम यह है कि क्लाउड कवर और मिश्रित भूमि आवरण पिक्सल छोटी क्लीयरिंग की तत्काल व्याख्या को सीमित करते हैं। उस जोखिम को डेटा चयन, प्रीप्रोसेसिंग, सत्यापन और अंतिम मानचित्र के शब्दों को प्रभावित करना चाहिए। अधिक पिक्सेल या एक मजबूत दृश्य विपरीत मापा मात्रा और निष्कर्ष के अनुरोध के बीच एक बेमेल को हल नहीं करेगा। मिशन-विशिष्ट सीमा को दृश्यमान रखें जबकि यह आकलन करते हुए कि क्या अन्य सेंसर, फील्ड अवलोकन या सहायक डेटासेट की आवश्यकता है।
एक सूचकांक की गणना करने से पहले बैंड को पढ़ें
ऑप्टिकल भूमि इमेजरी विशिष्ट तरंगदैर्ध्य अंतराल के भीतर विकिरण रिकॉर्ड करता है। एक लाल बैंड, एक निकट अवरक्त बैंड और एक शॉर्टवेव-इन्फ्रारेड बैंड अलग-अलग माप हैं, भले ही सभी को समान रंग रैंप का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाता है। वास्तविक सेंसर बैंड परिभाषाओं के लिए एक इंडेक्स सूत्र से मिलान करें, किसी अन्य मिशन से कॉपी किए गए बैंड नंबर पर नहीं। शॉर्टवेव इन्फ्रारेड की आवश्यकता वाले सूचकांक को केवल अपने चैनलों को नाम देकर दृश्यमान और निकट-अवरक्त कैमरे से पुनर्निर्माण नहीं किया जा सकता है।
परिवर्तन का पता लगाने के लिए, शीर्ष-अथवा वायुमंडल विकिरण या सतही परावर्तन पुनर्प्राप्ति से परावर्तन को अलग करें। वायुमंडलीय सुधार ने कहा गया धारणाओं के तहत चयनित प्रभावों को कम कर दिया; यह हर क्लाउड एज, धुंध अवशिष्ट, adjacency प्रभाव, या इलाके-शैडो समस्या को दूर नहीं करता है। उत्पाद स्केलिंग और रैपर के साथ ऑफसेट रखें। एक प्रदर्शन खिंचाव व्याख्या के लिए उपयोगी है लेकिन कभी भी एक कैलिब्रेटेड तुलना में संख्यात्मक इनपुट नहीं होना चाहिए।
एक मानचित्रण इकाई चुनें, इमेजरी समर्थन कर सकती है
एक भूमि आवरण पिक्सेल में वनस्पति, मिट्टी, पानी, इमारतों और छाया एक साथ हो सकती है। प्रमुख रंग यह साबित नहीं करता कि एक शुद्ध सामग्री पूरे पदचिह्न को भर देती है। मूल बैंड संकल्प और स्थितिपूर्ण अनिश्चितता के लिए उपयुक्त न्यूनतम मैपिंग इकाई को रेखांकित करें। पार्सल किनारों पर, प्रत्येक सीमा पिक्सेल को अलग विश्वसनीय वर्ग के रूप में व्याख्या करने के बजाय आंतरिक मास्क या आंशिक कवरेज पर विचार करें। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब एक नए साधन के साथ ऐतिहासिक मोटे सेंसर की तुलना की जाती है।
पुनःनमूनाकरण को ऐसी ज्यामितीय प्रक्रिया मानें जिसका विश्लेषण पर प्रभाव पड़ता है। निकटतम पड़ोसी विधि श्रेणीगत लेबल सुरक्षित रखती है, जबकि कुछ सतत राशियों के लिए अंतर्वेशन उपयुक्त हो सकता है। इनमें से कोई भी विधि अधिक सूक्ष्म स्वतंत्र प्रेक्षण उत्पन्न नहीं करती। बादल, छाया, संतृप्ति और अनुपलब्ध डेटा के मास्क को चित्र के साथ संरेखित रखें तथा स्पष्ट करें कि क्षेत्रीय आँकड़ों में सभी पिक्सेल लिए गए हैं या केवल वैध प्रेक्षण। जिस सतह का प्रेक्षण नहीं हुआ, उसे अप्रेक्षित ही चिह्नित रखें; उसे ऐसा शून्य मान न दें जो निश्चित प्रतीत हो।
Amazonia-1 के लिए एक परियोजना कार्यप्रवाह
एक defensible start कार्यप्रवाह वास्तविक क्लाउड-स्क्रीन अधिग्रहण और उच्च-विवरण या क्षेत्र सत्यापन के लिए मार्ग उम्मीदवार अशांति क्षेत्रों का उपयोग करना है। इस एक दस्तावेज अनुक्रम इनपुट दृश्य पहचानकर्ता, प्रसंस्करण संग्रह, अधिग्रहण timetamps, गुणवत्ता बहिष्कार और उत्पादन परिभाषा के साथ करें। एक बड़े बैच चलाने से पहले प्रतिनिधि अवलोकन का निरीक्षण करें। यह छोटी समीक्षा अक्सर एक लापता बैंड, अप्रयुक्त पुनर्प्राप्ति स्थिति, ज्यामिति का गलतफहमी या संग्रह अंतर को उजागर करती है जो अन्यथा हर निर्यात परत के माध्यम से प्रचारित होगी।
स्रोत माप और व्युत्पन्न संकेतक अलग रखें। एक GIS दोनों को प्रदर्शित कर सकता है, लेकिन उनके मेटाडाटा को यह समझाना चाहिए कि कौन सी परत चयनित Amazonia-1 उत्पाद से सीधे आती है और इसमें अतिरिक्त वर्गीकरण, पारस्परिकता, सांख्यिकीय सारांश या भौतिक मॉडल शामिल हैं। परिणाम के साथ स्टोर मास्क और अनिश्चितता की जानकारी। यदि किसी विश्लेषण में एकत्रीकरण या फिर पुनः लोड के माध्यम से पैमाने में परिवर्तन होता है, तो उस परिवर्तन को लागू करने के बजाय रिकॉर्ड करें कि स्रोत उपकरण ने नई रिपोर्टिंग इकाइयों को सीधे माप दिया।
एक दोहराई जाने योग्य कार्यप्रवाह को लापता या खारिज टिप्पणियों के लिए स्पष्ट नियम की भी आवश्यकता होती है। किसी भी डेटा के लिए शून्य स्थान नहीं है या चुपचाप एक महत्वपूर्ण घटना के माध्यम से अंतर नहीं है। रिपोर्ट करें कि किस क्षेत्र को लक्ष्यित किया गया था और कौन से तारीख वास्तव में परिणाम में योगदान करती है। यदि उपलब्ध साक्ष्य मूल प्रश्न का उत्तर नहीं दे सकते हैं, तो प्रबंधन निष्कर्ष प्रस्तुत करने से पहले भौगोलिक या अस्थायी दावा को संकीर्ण करें या पूरक अवलोकन प्राप्त करें।
एक व्याख्या जांच
दो कृषि मौसमों के बीच एक काल्पनिक तुलना पर विचार करें। एक बहुभुज में 100 योग्य विश्लेषण कोशिकाएं होती हैं, लेकिन क्लाउड और छाया दूसरे तारीख पर 30 हटा देती है। इसका मतलब यह है कि शेष 70 कोशिकाओं से गणना की गई थी, जो पूरे मूल बहुभुज नहीं है। एक आम वैध पदचिह्न की तुलना करें या कवरेज अंतर को समझाएं। यदि लापता क्षेत्र में एक गीला या अलग-अलग पौधे का क्षेत्र होता है, तो स्पष्ट वर्णक्रमीय परिवर्तन एक नमूना प्रभाव हो सकता है।
वही तर्क व्यापक अमेज़न वन-परिवर्तन स्क्रीनिंग का समर्थन करने के लक्ष्य सवाल पर लागू होता है। उदाहरण को तुलना डिजाइन के रूप में उपयोग करें, फिर वास्तविक दृश्य और संदर्भ मेटाडाटा के साथ अपनी काल्पनिक स्थिति को प्रतिस्थापित करें। यह Amazonia-1 के लिए एक प्रकाशित प्रदर्शन परिणाम नहीं है। एक प्रत्यावर्ती व्याख्या को यह संभव बनानी चाहिए कि किसी अन्य विश्लेषक के लिए यह देखना कि कौन-सा अवलोकन दावा का समर्थन करता है और कौन-सा भाग एक धारणा पर निर्भर करता है कि अभी भी परीक्षण की आवश्यकता है।
सत्यापन, विनिर्देश और जिम्मेदार तुलना
स्वतंत्र साक्ष्य के खिलाफ Amazonia-1 का मूल्यांकन करें जो एक संगत समय और पैमाने पर तुलनात्मक मात्रा को मापता है। मान्यता अवलोकन को प्रशिक्षण या ट्यूनिंग इनपुट से अलग रखें। विशिष्ट परिस्थितियों और कठिन वातावरण दोनों को शामिल करते हैं, और वर्ग या सतह के प्रकार से महत्वपूर्ण त्रुटियों की रिपोर्ट करते हैं जहां यह इच्छित निर्णय को प्रभावित करता है। एक आकर्षक दृश्य या एक सुविधाजनक सबसेट से एक उच्च समझौते का आंकड़े एक अलग क्षेत्र, मौसम या प्रसंस्करण संस्करण में प्रदर्शन स्थापित नहीं करता है।
उपकरण डिजाइन और उत्पाद प्रलेखन को सत्यापित करने के लिए नीचे आधिकारिक संदर्भों का उपयोग करें। परिचालन स्थिति, अधिग्रहण अनुसूची, संग्रह होल्डिंग्स, प्रसंस्करण संग्रह, व्यावसायिक शर्तें और एक्सेस तंत्र बदल सकते हैं; वास्तविक परियोजना की तारीख के लिए उन विवरणों की जांच करें। एक नाममात्र कक्षा दोहराने या विज्ञापित संकल्प एक साधन या सेवा विनिर्देश है, यह प्रमाण नहीं है कि एक विशेष लक्ष्य के लिए एक उपयोगी अवलोकन मौजूद है। उम्मीदवार मिशनों की तुलना करते समय या निगरानी आवृत्ति की योजना बनाते समय इस अंतर को संरक्षित करें।
मूल दृश्य पहचानकर्ता, प्रदाता, उत्पाद संस्करण, समन्वय संदर्भ, इकाइयों, मास्क और प्रसंस्करण मापदंडों से युक्त निर्यात प्रकट करें। यह रिकॉर्ड बाद में समीक्षा संभव बनाता है, भले ही कैटलॉग इंटरफ़ेस बदल जाता है। यह एक सहयोगी को मानचित्र की उपस्थिति पर भरोसा किए बिना नए अधिग्रहित अवलोकन से संशोधित एल्गोरिथ्म आउटपुट को अलग करने की भी अनुमति देता है।
सबूत को iT Sensing प्रोजेक्ट में लाओ
उपग्रह-डाटा खोज, रेस्टर विश्लेषण, मॉडल विकास और परिणामी GIS संदर्भ को व्यवस्थित करने के लिए iT Sensing कार्यप्रवाह का उपयोग करें। Amazonia-1 के लिए, पहले पुष्टि करें कि आवश्यक उत्पाद, प्रारूप, गुणवत्ता वाले क्षेत्र और प्रसंस्करण संचालन विशिष्ट कार्यस्थान या अधिग्रहण चैनल द्वारा उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट कार्यस्थानों या अधिग्रहण चैनल के समर्थन में सहायता प्रदान की जाती है। यह लेख मिशन की समीक्षा करता है; यह दावा नहीं करता कि प्रत्येक उपकरण उत्पाद स्वचालित रूप से उपलब्ध, लाइसेंस प्राप्त या पूरी तरह से किसी विशेष सदस्यता के अंदर संसाधित होता है।
उपयोगी हैंडओवर एक स्रोत-लिंक्ड मानचित्र और विश्लेषण तालिका है जो व्यापक अमेज़न वन-परिवर्तन स्क्रीनिंग का समर्थन करने की व्याख्या करती है, वैध अवलोकन पदचिह्न को बरकरार रखती है, और निष्कर्ष के पीछे सबूतों को बताती है। परियोजना प्रलेखन और प्रासंगिक डेटा चयन रिकॉर्ड के परिणाम को लिंक करें ताकि सहयोगी तुलना दोहरा सकें। माप, प्रसंस्करण, अनिश्चितता और इच्छित कार्रवाई का एक स्पष्ट खाता दृश्य रूप से अव्वलित मानचित्र से परे उपग्रह चित्र व्यावहारिक मूल्य देता है।
