अवलोकन और निर्णय को परिभाषित करना

Emissivity वर्णन कैसे कुशलतापूर्वक एक सतह एक संदर्भ ब्लैकबॉडी के सापेक्ष थर्मल विकिरण उत्सर्जन करता है। एक थर्मल पुनर्प्राप्ति इस संपत्ति का उपयोग तापमान के लिए विकिरण से संबंधित करने के लिए करती है। Emissivity सामग्री, तरंग दैर्ध्य और सतह की स्थिति के साथ भिन्न हो सकते हैं।

उत्सर्जन-अवकाश तापमान अनुमानों 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

माप आधार के लिए emissivity-aware तापमान अनुमानों की व्याख्या में मामलों। 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

उत्पाद की दस्तावेजी emissivity सूचना या एक उचित आकलन का उपयोग करें। अपने स्रोत, स्थानिक समर्थन और किसी भी अस्थायी धारणा को संरक्षित करें। यह मूल्यांकन करें कि विषम शहरी या भूवैज्ञानिक सामग्री का उद्देश्य थर्मल तुलना के लिए पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व किया जाता है।

उत्सर्जन-अवशिष्ट तापमान अनुमानों 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।

अंतरिक्ष से देखा गया पृथ्वी
संदर्भ छवि; मिशन या विधि से आउटपुट यहां समीक्षा नहीं की गई। छवि स्रोत: NASA · Eastern Hemisphere - Blue Marble 2012

प्रतिनिधि पायलट का परीक्षण करें

एमिसिविटी-एवेयर तापमान अनुमानों 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

मिश्रित सामग्रियों में एक emissivity मूल्य पूर्वाग्रह तापमान विपरीत बना सकता है। एक स्थैतिक उत्सर्जक संदर्भ नए रूप से बदल भूमि आवरण का वर्णन नहीं कर सकता है। एक स्पष्ट रूप से गर्म सामग्री आंशिक रूप से एक वास्तविक थर्मल अंतर के बजाय पुनर्प्राप्ति धारणाओं को प्रतिबिंबित कर सकती है।

उत्सर्जन-अवशिष्ट तापमान अनुमानों की समीक्षा को गणना पूरा करने 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 उदाहरणात्मक दृश्य जिसमें वनस्पति, धातु छत और नंगे चट्टान शामिल है। सभी तीनों का एक ही उत्सर्जन करने वाले के रूप में इलाज उनके तापमान की रैंकिंग को बदल सकता है और गर्मी-एक्सपोज़र व्याख्या को कम कर सकता है।

उत्सवता-अवशिष्ट तापमान अनुमानों 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

उपयुक्त सामग्री या रेडियोमेट्रिक संदर्भ अवलोकनों का उपयोग करें और कठिन सतह वर्गों का निरीक्षण करें। स्वीकार्य उत्सर्जकता विकल्पों के लिए परीक्षण संवेदनशीलता। रिपोर्ट जहां पुनर्प्राप्ति में सटीक तुलना का समर्थन करने के लिए पर्याप्त जानकारी नहीं है।

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

उत्सर्जन-अवकाश तापमान अनुमानों के लिए, परिणामस्वरूप अपने प्रदर्शन क्षेत्र को 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

तापमान के साथ उत्सर्जकता सिद्धता और संवेदनशीलता को वितरित करना। ITSensing समीक्षा के लिए थर्मल और भूमि आवरण परतों का आयोजन कर सकता है, जबकि सटीक पुनर्प्राप्ति सामग्री के लिए उपयुक्त उत्पाद धारणाओं पर निर्भर करती है।

एमिसिटी-एवेयर तापमान अनुमानों 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

जब उत्सर्जन-अवकाश तापमान अनुमानों के लिए क्लाउड सुदूर संवेदन सॉफ्टवेयर का आकलन किया जाता है, तो 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।

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