मानचित्र के लिए छवियां

ओनो-ए-लाऊ, फिजी पर नुकुनी गांव को उपग्रह दें। ओनो-ए-लाऊ लाउ द्वीप समूह के फिजियन द्वीपसमूह में एक बाधा चट्टान प्रणाली के भीतर द्वीपों का एक समूह है। फोटो © ग्रह लैब्स इंक।

रिमोट सेंसिंग इमेज संख्यात्मक मानों के साथ पिक्सल का एक ग्रिड है, जबकि मानचित्र एक्स और वाई निर्देशांक का उपयोग उन बिंदुओं, रेखाओं और क्षेत्रों (बहुभुज) के स्थान को परिभाषित करने के लिए करते हैं जो मानचित्र सुविधाओं के अनुरूप होते हैं। एक उपग्रह छवि को उच्च सटीकता वाले मानचित्र में बदलना एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके लिए विशेषज्ञों और फील्डवर्क की आवश्यकता होती है।

उपग्रह छवि से बेंटिक कक्षाओं के साथ चट्टान के मानचित्र तक

उपग्रह छवि (बाएं) से बेंटिक कक्षाओं (दाएं) के साथ चट्टान के मानचित्र तक। यह तस्वीर और नक्शा ऑस्ट्रेलिया के हेरॉन द्वीप को दर्शाता है, जो ग्रेट बैरियर रीफ के दक्षिणी छोर पर एक मूंगा चट्टान है। छवि © एलन कोरल एटलस

छवि वर्गीकरण

एक छवि से एक नक्शा बनाने के लिए, वर्गीकरण तकनीकों को लागू किया जाता है। अधिक लोकप्रिय दृष्टिकोणों में से एक वस्तु-आधारित छवि विश्लेषण, एक हालिया और शक्तिशाली छवि वर्गीकरण तकनीक है।

वस्तु आधारित वर्गीकरण

वस्तु-आधारित विश्लेषण के दौरान छवि का विभाजन और वर्गीकरण। छवि © GISGeography

एक वस्तु-आधारित छवि विश्लेषण पहले छवि को वस्तुओं में विभाजित करता है। विभाजन पिक्सेल के वर्णक्रमीय हस्ताक्षर, वस्तु के आकार और आकार, या वस्तु के भीतर पिक्सेल की बनावट पर आधारित होता है। एक बार छवि खंडित हो जाने के बाद, उपयोगकर्ता प्रत्येक भूमि कवर वर्ग से कुछ नमूना वस्तुओं से मेल खाता है। तब छवि को वर्गीकृत किया जाता है।

वर्गीकरण योजना

इमेज पर किसी ऑब्जेक्ट को क्लास असाइन करने के लिए क्लासिफिकेशन स्कीम का इस्तेमाल किया जाता है। प्रवाल भित्तियों के लिए, क्षेत्र का पूर्व ज्ञान होने से संभावित वर्गों को मैप करने में मदद मिलेगी। इन वर्गों का उपयोग एक वर्गीकरण योजना बनाने के लिए किया जाता है जिसका उपयोग क्षेत्रीय सर्वेक्षण स्थापित करने और डेटा संग्रह के प्रशिक्षण के लिए प्रतिनिधि क्षेत्रों को लक्षित करने के लिए किया जाता है।

नीचे एलन कोरल एटलस में मानचित्रों के लिए उपयोग किए जाने वाले पदानुक्रमित वर्गीकरण का एक उदाहरण है जिसमें भू-आकृति और द्विघात वर्गीकरण शामिल है और यह वैश्विक स्तर पर उपयोग किए जाने के लिए पर्याप्त सामान्य है।

एसीए वर्गीकरण

एक प्रवाल द्वीप के लिए एलन कोरल एटलस वर्गीकरण योजना का उदाहरण। स्रोत: कैनेडी एट अल। 2020

क्षेत्र सर्वेक्षण

क्षेत्र सर्वेक्षण

स्नॉर्कलर एक क्षेत्र सर्वेक्षण पूरा कर रहा है। फोटो © एम्मा केनेडी, क्वींसलैंड विश्वविद्यालय

उच्च गुणवत्ता का नक्शा बनाने के लिए फील्ड डेटा एक प्रमुख घटक है। फ़ील्ड डेटा छवि और मैप की गई सुविधाओं के बीच एक कड़ी बनाता है।

क्षेत्र सर्वेक्षण के उद्देश्य:

  • मैप किए जाने वाले आवास वर्गों की पहचान करें और एक वर्गीकरण योजना बनाएं
  • प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने के लिए प्रत्येक आवास वर्ग के प्रतिनिधि क्षेत्रों का पता लगाएँ
  • छवि अंशांकन के लिए आवश्यक डेटा उत्पन्न करें, जैसे पानी की स्पष्टता और गहराई
  • वर्गीकरण की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए उपयुक्त स्तरीकृत यादृच्छिक अंक एकत्र करें (पूर्वानुमानित बनाम प्रेक्षित वर्ग)

SCUBA और स्नोर्कल सर्वेक्षणों के अलावा, वर्गीकरण सत्यापन के लिए फ़ील्ड डेटा एकत्र करने के लिए कई प्रकार की विधियाँ हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है। हवाई और सतही ड्रोन, पानी के नीचे के उपकरणों जैसे दूर से संचालित वाहन (आरओवी), कांच के नीचे वाले दर्शक का उपयोग करके नाव से स्पॉट चेक, या यहां तक ​​​​कि स्थानीय ज्ञान का उपयोग करके डेटा एकत्र किया जा सकता है।

गोताखोर वर्णक्रमीय हस्ताक्षर

गोताखोर अलग-अलग नीचे के प्रकारों के लिए वर्णक्रमीय प्रतिबिंब हस्ताक्षर एकत्र करते हैं। फोटो © कोवाक्स, क्वींसलैंड विश्वविद्यालय

प्रशिक्षण जानकारी

प्रशिक्षण डेटा छवि वर्गीकरण के लिए एकत्र किए गए किसी भी प्रकार के भू-संदर्भित फ़ील्ड डेटा हैं। वे वर्गीकरण योजना में प्रत्येक वर्ग के प्रतिनिधि "जमीन संदर्भित" नमूने हैं। उनका उपयोग प्रत्येक वर्ग में अद्वितीय वर्णक्रमीय प्रतिबिंब पैटर्न को पहचानने के लिए वर्गीकरण एल्गोरिथ्म को "प्रशिक्षित" करने के लिए किया जाता है। इन्हें कई तरीकों से एकत्र किया जा सकता है जैसे SCUBA और स्नोर्कल सर्वेक्षण, हवाई और सतह ड्रोन, दूर से संचालित वाहन (ROV), नाव, या यहां तक ​​कि स्थानीय ज्ञान।

शुद्धता आकलन

सटीकता मूल्यांकन किसी भी वर्गीकरण परियोजना का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और यह माप प्रदान करता है कि नक्शा उत्पाद कितना सही है। यह क्षेत्र में देखे गए वर्ग के अनुमानित (मैप किए गए) वर्ग छंदों की तुलना के आधार पर सांख्यिकीय रूप से आधारित सटीकता स्कोर की गणना करने के लिए स्वतंत्र "जमीन संदर्भित" डेटा का उपयोग करता है। दूसरे शब्दों में, वर्गीकृत पिक्सल या वर्गीकृत वस्तुओं की तुलना वास्तविकता से की जाती है, या वास्तव में उस स्थान पर मौजूद है। जबकि स्वतंत्र क्षेत्र डेटा संग्रह समय लेने वाला और महंगा हो सकता है, ये डेटा उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी, मौजूदा वर्गीकृत इमेजरी, या स्थानीय विशेषज्ञों की व्याख्या से भी प्राप्त किया जा सकता है।

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