थर्मल तिथियों की तुलना: मौसम सामान्यीकरण और स्थिर संदर्भ

अवलोकन और निर्णय को परिभाषित करना

उपग्रह तिथियों के बीच तापमान का अंतर मौसम, सौर स्थितियों और अवलोकन समय के साथ सतही परिवर्तन को जोड़ती है। सार्थक तुलना को एक परिभाषित प्रतिसादिक या स्थिर संदर्भ की आवश्यकता होती है। केवल एक गर्म मानचित्र एक दीर्घकालिक वार्मिंग प्रवृत्ति की स्थापना नहीं करता है।

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए, सटीक प्रश्न के साथ शुरू करें। सॉफ्टवेयर सेटिंग्स की तुलना करने से पहले निर्णय और मात्रा को स्टेट करें। यह पहचानें कि कौन परिणाम का उपयोग करेगा, भौगोलिक इकाइयां जो वे पहचानती हैं और कौन सा सबूत निरीक्षण या विश्लेषण बदलेगा। लक्ष्य की स्थिति और संभावित वैकल्पिक स्पष्टीकरण को नीचे लिखें। यह निर्णय लेना संभव बनाता है कि विधि का वास्तविक अवलोकन प्रश्न का उत्तर दे सकता है। जब उत्पादन एक अलग अर्थ के साथ प्रॉक्सी का प्रतिनिधित्व करता है तो एक बेहतरीन दिखने वाला नक्शा पर्याप्त नहीं है। एक लघु धारणा रजिस्टर बनाए रखने के लिए इसलिए बाद में समीक्षकों को मापा इनपुट, मॉडल विकल्प और व्याख्या को अलग कर सकते हैं।

विधि के लिए डेटा समर्थन का मिलान करें

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए माप का आधार पूरे अनुवाद में आता है। थर्मल सुदूर संवेदन विकिरण को सतह का तापमान, emissivity, वायुमंडल और माप पदचिह्न से प्रभावित करता है। एक व्युत्पन्न तापमान उत्पाद में एक परिभाषित भौतिक अर्थ और पुनर्प्राप्ति मॉडल है। यह संरक्षित करें कि क्या मात्रा चमक तापमान, भूमि सतह का तापमान या किसी अन्य विशेष अनुमान है। रिकॉर्ड इकाइयों और अधिग्रहण समय, स्थानीय सौर और मौसम की स्थिति के संबंध में भी शामिल है। एक थर्मल मानचित्र एक समय विशिष्ट सतह अवलोकन है; यह स्वचालित रूप से हवा का तापमान, दैनिक अधिकतम या जोखिम का पूरा उपाय नहीं है। विश्लेषण प्रश्न किसी उत्पाद का चयन करने या संक्षेपण करने से पहले आवश्यक सतह और अस्थायी समर्थन की पहचान करना चाहिए।

एक अनुरेखण विश्लेषण तैयार करना

लगातार उत्पाद परिभाषाओं और गुणवत्ता नियमों का उपयोग करें, फिर मौसमी और मौसमी संदर्भ को बनाए रखें। स्वतंत्र डेटा का उपयोग करके उपयुक्त संदर्भ सतहों या मॉडल की उम्मीद की स्थिति की तुलना करें। वास्तविक अवलोकन सामान्यीकृत अनुमानों से अलग रखें।

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए तैयारी निम्नलिखित सबूतों को संरक्षित करना चाहिए। थर्मल उत्पाद मेटाडाटा, स्केल और ऑफसेट और सभी प्रासंगिक गुणवत्ता की जानकारी पढ़ें। वास्तव में एक बार रूपांतरण लागू करें, भरने के मूल्यों को लापता होने के रूप में संरक्षित करें और पुष्टि करें कि क्या आउटपुट इकाइयां केल्विन या सेल्सियस हैं। जब उत्पाद को एक बेहतर ग्रिड पर वितरित किया जाता है तब भी देशी थर्मल सूचना समर्थन रखें। बादल, तटरेखा और भौतिक सीमाओं का निरीक्षण करें जहां मिश्रण या संदूषण महत्वपूर्ण हैं। उत्सर्जकता सिद्धि और उत्पाद सीमाओं को बनाए रखने के लिए। जब एक पुनर्प्राप्ति कस्टम-निर्मित होती है, तो वायुमंडलीय और सतह की धारणाओं को दस्तावेज करें और पूरी श्रृंखला का परीक्षण केवल अंतिम रंग सीमा को मान्य करने के बजाय उपयुक्त संदर्भों के खिलाफ करें।

प्रतिनिधि पायलट का परीक्षण करें

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए एक पायलट को वास्तविक प्राप्त करने कार्यप्रवाह को संबोधित करना चाहिए। एक प्रतिनिधि पायलट के साथ शुरू होता है जिसमें साधारण स्थितियां और कठिन अपवाद होते हैं। प्रासंगिक सीमाओं, मिश्रित सतहों, लापता टिप्पणियों और ज्ञात संदर्भ स्थानों को शामिल करें। कुछ मैन्युअल रूप से जाँच किए गए संख्यात्मक उदाहरणों को सोर्स मेटाडाटा के साथ सहेजें। एक स्वतंत्र पाठक या गणना के साथ परिणाम की तुलना करें जहां व्यावहारिक हो। पायलट को निर्यात के माध्यम से स्रोत चयन से पूरा पथ का परीक्षण करना चाहिए, क्योंकि एक सही सूत्र अभी भी गलत इकाइयों, बैंड ऑर्डर या वैधता हैंडलिंग द्वारा कम किया जा सकता है। एक बार पायलट को समझा जाता है, इसे बाद में संशोधनों के लिए एक संदर्भ के रूप में बनाए रखा जाता है।

विषय-विशिष्ट व्याख्या जोखिम को पहचानें

एक छोटा अनुक्रम गर्मी तरंगों, वर्षा या ओवरपास समय बदल द्वारा प्रभुत्व किया जा सकता है। सामान्यीकरण मॉडल वास्तविक प्रभावों को हटा सकते हैं यदि लापरवाही से फिट हो। विभिन्न वैध पदचिह्न भी सामान्य पिक्सेल में भौतिक परिवर्तन के बिना क्षेत्र औसत बदल सकते हैं।

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण की समीक्षा को गणना पूरा होने के बाद जारी रखना चाहिए। थर्मल तुलना अवलोकन समय, मौसम और सतह संरचना के लिए जिम्मेदार होना चाहिए। एक तापमान विपरीत शारीरिक रूप से वास्तविक हो सकता है जबकि केवल सीमित व्याख्या का समर्थन करता है, जैसे कि ओवरपास पर सतह-सामग्री अंतर। ज्ञात ऊंचाई या गहराई, पदचिह्न और टाइमस्टैम्प के साथ संदर्भ माप का उपयोग करें। सामग्री और स्थिति से त्रुटियों का मूल्यांकन, क्योंकि एक भी औसत व्यवस्थित पूर्वाग्रह को छुपा सकता है। सामान्यीकृत या मॉडलिंग अनुमानों से अलग वास्तविक अवलोकन। रिपोर्ट अनबॉसर्व कवरेज और मिश्रित पिक्सल के प्रभाव। जब एक मानचित्र कृषि, पर्यावरण या शहरी निर्णयों का मार्गदर्शन करता है, तो बताते हैं कि सतह के संकेत को कार्रवाई से जोड़ने के लिए अतिरिक्त क्षेत्र और मौसम विज्ञानीय सबूत की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के माध्यम से काम करना

एक उदाहरण के लिए, एक कूलर पोस्ट-प्रोजेक्ट छवि कूलर क्षेत्रीय मौसम के साथ मेल खाती है। उपयुक्त अप्रभावित संदर्भों और एकाधिक तिथियों के साथ तुलना करने से पहले बहाली के लिए अंतर को बढ़ावा देना।

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए तर्क उदाहरण में जानबूझकर सीमित भूमिका होती है। इस लेख में उदाहरण स्पष्ट है और यह एक रिपोर्ट परियोजना परिणाम, सटीकता दावा या प्रदर्शन गारंटी नहीं है। तर्क के संचालन से पहले मापा परियोजना मूल्यों के साथ अपनी धारणाओं को बदलें। इकाइयों, अवलोकन तिथियों और प्रासंगिक विषयक दृश्यमान रखें। यदि एक उचित वैकल्पिक मुखौटा, संदर्भ या पैरामीटर निर्णय को बदल देता है, तो उस संवेदनशीलता की रिपोर्ट करें और बेहतर सबूत प्राप्त करें जहां व्यावहारिक हो। अतिरिक्त दशमलव स्थान अनिश्चितता को हल नहीं करते हैं। अनसुलझ मामलों को स्पष्ट रूप से उस पैरामीटर का चयन करने के बजाय जो सबसे अधिक प्रेरक कथा पैदा करता है।

स्वतंत्र साक्ष्यों के खिलाफ मूल्यांकन

स्वतंत्र तिथियों और परीक्षण मॉडल धारणाओं का मूल्यांकन करें। संदर्भ चयन और आम वैध समर्थन के प्रति संवेदनशीलता की रिपोर्ट करें। लगातार प्रवृत्ति के लिए सबूत से अल्पकालिक सतह विसंगतियों को अलग करें।

स्वतंत्र मूल्यांकन को उस जनसमूह और परिस्थितियों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए जहाँ परिणाम इस्तेमाल होगा। पैरामीटर चुनने या मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले प्रेक्षणों को प्रदर्शन जाँचने वाले प्रेक्षणों से अलग रखें। स्पष्ट लक्ष्यों के साथ कठिन गैर-लक्षित उदाहरण भी शामिल करें और अनुपलब्ध या न देखे जा सकने वाले क्षेत्रों की जानकारी बनाए रखें। संदर्भ के समय और स्थानिक मापन-क्षेत्र को यथासंभव मिलाएँ। असहमति होने पर विश्लेषण और संदर्भ प्रमाण, दोनों की जाँच करें। संदर्भ मापन भी अनिश्चित हो सकते हैं; उन्हें नक्शे से जबरन मिलाना वैध सुधार रणनीति नहीं है।

उपयोगी पैमाने पर अनिश्चितता की रिपोर्ट करें

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए, परिणामस्वरूप अपने प्रदर्शन का दायरा बनाए रखना चाहिए। अपेक्षित निर्णय के पैमाने पर अनिश्चितता की समीक्षा करें। पिक्सेल स्पेसिंग, प्रभावी सेंसर समर्थन, प्रसंस्करण पड़ोस और प्रबंधन इकाइयों में काफी भिन्न हो सकते हैं। कई resampled पिक्सल कई स्वतंत्र अवलोकन नहीं बनाते हैं। एक क्षेत्र सारांश के लिए, वैध कवरेज और बहिष्कार को बनाए रखें; उम्मीदवार सुविधा के लिए, पहचान आत्मविश्वास और स्रोत की तारीख को संरक्षित करें। स्थानीय विविधता से अलग-अलग तरीके से प्रभाव जहां साक्ष्य परमिट। एक छोटी औसत त्रुटि एक दुर्लभ वर्ग, एक विशेष सामग्री या एक अधूरे क्षेत्र में एक परिणामी पूर्वाग्रह को खारिज नहीं करती है। मूल्यांकन द्वारा प्रदर्शित क्षेत्र की रिपोर्ट करें।

उपयोग करने योग्य GIS और विश्लेषण सबूत प्रदान करें

मूल और सामान्यीकृत मान, तिथियां, संदर्भ परिभाषाओं और अनिश्चितता का निर्यात करें। ITSensing थर्मल-GIS तुलना और उपलब्ध मॉडलिंग को व्यवस्थित कर सकता है, जबकि कारण के प्रयास को दो रस्टरों को घटाए जाने से परे एक अध्ययन डिजाइन की आवश्यकता होती है।

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए हैंडओवर को प्राधिकरण पर्यावरण के बाहर समझने योग्य होना चाहिए। प्रासंगिक भू-स्थानिक डेटा और एक संक्षिप्त डेटा शब्दकोश के साथ एक सुलभ अवलोकन प्रदान करें। स्थिर पहचानकर्ता, स्रोत संदर्भ, अवलोकन तिथियां, प्रसंस्करण संस्करण, समन्वय संदर्भ और गुणवत्ता फ़ील्ड बनाए रखें। अज्ञात क्षेत्रों और एक अपवाद रजिस्टर में अगले उपयोगी चेक को समझाएं। एक नमूना आइटम का पता लगाने के लिए प्राप्त विश्लेषक से पूछो, इसके सबूत की पहचान करें और इसकी सीमाओं की व्याख्या करें। यह व्यावहारिक समीक्षा लापता संदर्भ को प्रकट कर सकती है कि फ़ाइल-एकता जांच का पता नहीं लगा सकता है। संशोधनों के कारण को संरक्षित करें ताकि बाद में बदलाव को नए अवलोकनों या एक बदली विधि के लिए पता लगाया जा सके।

वास्तविक इनपुट के साथ ITSensing कार्यप्रवाह का मूल्यांकन करें

बहु-तिथि थर्मल परिवर्तन विश्लेषण के लिए क्लाउड सुदूर संवेदन सॉफ्टवेयर का आकलन करते समय, एक दस्तावेज पायलट का उपयोग करें। प्रतिनिधि डेटा के साथ एक पूर्ण कार्यप्रवाह परीक्षण करने के लिए उत्पाद तुलना का उपयोग करें। ITSensing उपग्रह खोज, रेस्टर और वर्णक्रमीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग, जियोएआई, मॉडल बिल्डिंग और पायथन आधारित कार्य के लिए क्लाउड वर्कस्पेस प्रस्तुत करता है। उन व्यापक क्षमताओं को यह स्थापित नहीं किया है कि यहां वर्णित हर विशिष्ट विधि एक मूल बटन है या हर बाहरी सेवा सीधे जुड़ती है। वास्तविक दस्तावेजी उपकरण, समर्थित इनपुट और निर्यात पथ की जाँच करें। एक आवर्ती कार्यप्रवाह चुनने से पहले पायलट सबूत और स्वतंत्र सत्यापन बनाए रखें। एक उत्पाद लिंक मूल्यांकन के लिए एक प्रवेश बिंदु है, जबकि वैज्ञानिक व्याख्या डेटा और विधि से जुड़ा हुआ है।