What is HysIS, How to make a good way.
HysIS एक भारतीय अतिस्पेक्ट्रल इमेजिंग मिशन है जिसमें दृश्य-नए-इन्फ्रारेड और शॉर्टवेव-इन्फ्रेरेड अवलोकन शामिल हैं। नैरोबैंड विश्लेषण को अंशांकन, शोर और वायुमंडलीय अवशोषण पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है।
व्यावहारिक समीक्षा सवाल अंतरिक्षजनित स्पेक्ट्रा का उपयोग करके खनिज या वनस्पति भेदभाव का परीक्षण 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।
HysIS के लिए केंद्रीय व्याख्या जोखिम यह है कि संकीर्ण वर्गीकारों noisy चैनलों या एक छोटे से प्रतिनिधित्वकारी प्रशिक्षण नमूना overfit कर सकते 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।
वर्णक्रमीय जानकारी को कैलिब्रेटेड माप के रूप में इलाज करें
इमेजिंग स्पेक्ट्रोस्कोपी कई संकीर्ण तरंगदैर्ध्य अंतरालों का नमूना है, जो प्रत्येक अवलोकनित पदचिह्न के लिए विस्तृत वर्णक्रमीय हस्ताक्षर बनाता है। यह धन केवल तभी उपयोगी होता है जब अंशांकन, शोर, वायुमंडलीय सुधार और अनुचित चैनलों को सावधानीपूर्वक संभाला जाता है। जल वाष्प अवशोषण क्षेत्र और कम संकेतात्मक बैंड को बहिष्कार की आवश्यकता हो सकती है। रेस्टर के साथ तरंग दैर्ध्य और बैंडविड्थ मेटाडाटा रखें; उस जानकारी के बिना गिने हुए चैनलों का एक ढेर व्याख्या करना या पुन: उत्पन्न करना मुश्किल है।
सामग्री स्पेक्ट्रा मिश्रण, अनाज के आकार, नमी, रोशनी और देखने वाली ज्यामिति पर निर्भर करता है। इसलिए पुस्तकालय का एक मेल एक शुद्ध खनिज या पौधों की प्रजातियों की स्वत: पुष्टि के बजाय सतह के बारे में एक परिकल्पना है। उम्मीदवार स्पष्टीकरण की तुलना करें और अवलोकन के लिए उपयुक्त फ़ील्ड या प्रयोगशाला संदर्भ जानकारी का उपयोग करें। सेंसर विकिरण, पुनःप्राप्त सतही परावर्तन और एक वर्गीकृत या मिश्रित सामग्री अनुमान के बीच अंतर को संरक्षित करें।
नियंत्रण आयामीता और हस्तांतरण क्षमता का मूल्यांकन
कई संकीर्ण बैंड एक क्लासिफायर को ओवरफिटिंग के जोखिम को बढ़ाते हुए शक्तिशाली दिखाई दे सकते हैं। फ़ीचर चयन, आयामीता में कमी और नियमितीकरण का मूल्यांकन वास्तविक रूप से स्वतंत्र नमूनों का उपयोग करके किया जाना चाहिए। उसी सामग्री पैच से लगभग पिक्सल प्रशिक्षण और परीक्षण के बीच आकस्मिक रूप से विभाजित नहीं होना चाहिए क्योंकि स्थानिक निर्भरता सूचनात्मक सटीकता को अवास्तविक रूप से आशावादी बना सकती है। सत्यापन भूगोल और नमूना डिजाइन स्पष्ट रखें।
एक भूवैज्ञानिक साइट या वनस्पति की स्थिति पर प्रशिक्षित एक मॉडल दूसरे वातावरण, मौसम, मिट्टी की पृष्ठभूमि या साधन में स्थानांतरित नहीं हो सकता है। कहीं भी मॉडल लगाने से पहले वर्णक्रमीय प्रतिक्रिया और प्रीप्रोसेसिंग की समीक्षा करें। प्रत्येक पिक्सेल को ज्ञात सामग्री में मजबूर करने के बजाय संदर्भ रेंज के बाहर अनिश्चित मिश्रण और कक्षाओं की रिपोर्ट करें। व्यावहारिक प्रसव योग्य एक कैलिब्रेटेड, गुणवत्ता-स्क्रीन वर्णक्रमीय व्याख्या है जिसमें इच्छित लक्ष्य वर्गों के लिए सबूत हैं।
HysIS के लिए एक परियोजना कार्यप्रवाह
एक defensible शुरू कार्यप्रवाह वर्णक्रमीय बैंड को स्क्रीन करने और सामग्री वर्गों की व्याख्या करने से पहले स्वतंत्र परीक्षण सेट का मूल्यांकन करने के लिए 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 HysIS 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
उत्कृष्ट यादृच्छिक पिक्सेल सटीकता के साथ एक क्लासिफायर की कल्पना करें क्योंकि उसी उजागर रॉक पैच से पड़ोसी स्पेक्ट्रा प्रशिक्षण और परीक्षण दोनों में दिखाई देते हैं। पूरी तरह से स्वतंत्र पैच या साइटों को पकड़ो और खनिज वर्गों को फिर से इकट्ठा करें। निचले परिणाम बेहतर ढंग से एक अनमैप्ड क्षेत्र में स्थानांतरण का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। अनिश्चित मिश्रण और अनुपयुक्त चैनलों को दिखाई देते हैं। वर्णक्रमीय समृद्धि मूल्यवान है, लेकिन यह स्वतंत्र संदर्भ सामग्री और एक सत्यापन डिजाइन को प्रतिस्थापित नहीं करता है जो स्थानिक रिसाव को रोकता है।
एक ही तर्क अंतरिक्षजनित स्पेक्ट्रा का उपयोग करके खनिज या वनस्पति भेदभाव के परीक्षण 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 HysIS 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 HysIS 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। HysIS 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 अंतरिक्षजनित स्पेक्ट्रा का उपयोग करके खनिज या वनस्पति भेदभाव का परीक्षण करने की व्याख्या करती है, वैध अवलोकन पदचिह्न को बनाए रखती है, और निष्कर्ष के पीछे सबूत 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।
