ဘူမိရူပဗေဒတွင် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနည်းစနစ်များ

ဘူမိရူပဗေဒတွင် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနည်းစနစ်များ

ဂြိုလ်တုအခြေပြု အဝေးထိန်းအာရုံခံစနစ်သည် ခေတ်သစ်ဘူမိရူပဗေဒသုတေသနနှင့် အသုံးချမှုများ၏ အရေးပါသော ကျောရိုးတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များမှတစ်ဆင့် ဘူမိရူပဗေဒပညာရှင်များသည် ကမ္ဘာမြေမျက်နှာပြင်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်၊ အခါအားလျော်စွာနှင့် တသမတ်တည်း — ဘူမိဗေဒဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် ကမ္ဘာ့မြေမျက်နှာပြင်ပြောင်းလဲမှုများမှသည် မြေငလျင် သို့မဟုတ် မီးတောင်လှုပ်ရှားမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော မျက်နှာပြင်ပုံပျက်ခြင်းအထိ လေ့လာနိုင်သည်။ သို့သော် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များကို အလွယ်တကူ အသုံးမပြုနိုင်ပါ။ ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန်၊ သက်ဆိုင်ရာဘူမိရူပဗေဒအချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန်နှင့် မိုးတိမ်များ၊ ဆူညံသံ သို့မဟုတ် ဂျီဩမေတြီပုံပျက်ခြင်းကဲ့သို့သော အနှောင့်အယှက်များကို လျှော့ချရန်အတွက် စီမံဆောင်ရွက်မှုနည်းပညာများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ကြိုတင်စီမံဆောင်ရွက်မှုမှ အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအထိ ဘူမိရူပဗေဒအခြေအနေတွင် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များကို စီမံဆောင်ရွက်မှုအတွက် အဓိကနည်းစနစ်များကို ဆွေးနွေးထားသည်။

၁။ ဘူမိရူပဗေဒတွင် အသုံးများသော ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်အမျိုးအစားများ

ဘူမိရူပဗေဒတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသော ဂြိုလ်တုဒေတာအမျိုးအစားများစွာမှာ-

၁။ ဘက်စုံရောင်စဉ် မှန်ဘီလူးများ (ဥပမာ Landsat၊ Sentinel-2)
လှိုင်းအလျားများစွာတွင် မျက်နှာပြင်ရောင်ပြန်ဟပ်မှုအချက်အလက်များကို ပေးသည်။ ကျောက်ဗေဒ၊ သတ္တုဓာတ်ပြောင်းလဲမှုများ၊ သစ်ပင်ပန်းမန် (မြေဆီလွှာအခြေအနေ၏ သွယ်ဝိုက်ညွှန်ပြချက်အဖြစ်) နှင့် ရှုခင်းပြောင်းလဲမှုများကို မြေပုံရေးဆွဲရာတွင် အသုံးဝင်သည်။

၂။ အပူချိန် (ဥပမာ- Landsat TIRS၊ MODIS)
အပူပုံမမှန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် မျက်နှာပြင်အပူထုတ်လွှတ်မှုကို တိုင်းတာခြင်း၊ ဥပမာအားဖြင့် မီးတောင်များ၊ ချော်ရည်စီးဆင်းမှု သို့မဟုတ် ရေပူလှုပ်ရှားမှုနှင့် ဆက်စပ်သော မျက်နှာပြင်အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း။

၃။ ရေဒါ (Synthetic Aperture Radar/SAR: Sentinel-1, ALOS PALSAR)
မိုးတိမ်များကို ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်နိုင်ပြီး ၂၄ နာရီပတ်လုံး လည်ပတ်နိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် ၎င်းသည် InSAR နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ဖွဲ့စည်းပုံများကို မြေပုံဆွဲခြင်း၊ မျက်နှာပြင်ပြောင်းလဲမှုများနှင့် ပုံပျက်ခြင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

၄။ ဂြိုလ်တုအမြင့်တိုင်းတာခြင်းနှင့် ဆွဲငင်အား (ဥပမာ CryoSat၊ GRACE/GRACE-FO)
ရိုးရာအမြင်အာရုံအရ “ပုံရိပ်များ” မဟုတ်သော်လည်း၊ ဤဒေတာကို ရေထုထည်ပြောင်းလဲမှု၊ ဆွဲငင်အားပုံမမှန်မှုများ သို့မဟုတ် ရေခဲအထူပြောင်းလဲမှုများကဲ့သို့သော ဘူမိရူပဗေဒမြေပုံများအဖြစ် မကြာခဏ စီမံဆောင်ရွက်လေ့ရှိသည်။

ဆူညံသံဝိသေသလက္ခဏာများ၊ resolution နှင့် signal များ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဂုဏ်သတ္တိများ မတူညီသောကြောင့် data type ရွေးချယ်မှုသည် သင့်လျော်သော processing flow ကို ဆုံးဖြတ်ပေးလိမ့်မည်။

၂။ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အရည်အသွေး၏ အခြေခံအုတ်မြစ်

ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်သည် ဒေတာကို ပမာဏဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် သင့်လျော်စေရန်နှင့် အချိန်နှင့်အမျှ သို့မဟုတ် အာရုံခံကိရိယာများအကြား နှိုင်းယှဉ်နိုင်စေရန် ပြင်ဆင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

က. ရေဒီယိုမက်ထရစ်နှင့် လေထုပြင်ဆင်မှုများ
အလင်းတန်းပုံရိပ်များသည် လေထုအခြေအနေများ (အေရိုဆောလ်၊ ရေငွေ့) နှင့် နေရောင်ခြည်ထောင့်တို့၏ လွှမ်းမိုးမှုခံရသည့် ပြင်းအားကို မှတ်တမ်းတင်သည်။ ရေဒီယိုမက်ထရစ်ပြင်ဆင်မှုသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်တန်ဖိုးများ (DN) ကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ရောင်ပြန်ဟပ်မှု သို့မဟုတ် ရောင်ခြည်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်။ လေထုပြင်ဆင်မှု—ဥပမာ၊ Dark Object Subtraction နည်းလမ်း သို့မဟုတ် လေထုမော်ဒယ်အခြေပြုချဉ်းကပ်မှုများကို အသုံးပြုခြင်း—သည် ပိုမိုတိကျသော မျက်နှာပြင်ရောင်ပြန်ဟပ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေရန် ကူညီပေးသည်။ ဘူမိရူပဗေဒတွင်၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးသည်၊ ထို့ကြောင့် ရောင်စဉ်တန်ဖိုးများ၏ ကွာခြားချက်များသည် လေထုပြောင်းလဲမှုများထက် မျက်နှာပြင်ပစ္စည်း သို့မဟုတ် အခြေအနေများတွင် ကွာခြားချက်များကို အမှန်တကယ်ထင်ဟပ်စေသည်။

ခ။ ဂျီဩမေတြီပြင်ဆင်ခြင်း၊ အော်သိုရက်ဖီတီနှင့် ပြန်လည်ပရိုဂျက်ရှင်းလုပ်ခြင်း
အာရုံခံကိရိယာစကင်ဖတ်ခြင်းထောင့်များ၊ မြေမျက်နှာသွင်ပြင်နှင့် ဂြိုလ်တုရွေ့လျားမှုတို့မှ ဂျီဩမေတြီပုံပျက်ခြင်း ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ Orthorectification သည် pixel တည်နေရာများသည် တကယ့်ကိုဩဒိနိတ်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် relief effect များအတွက် ပြင်ဆင်ရန် digital elevation model (DEM) ကို အသုံးပြုသည်။ ဤအဆင့်သည် မြင့်မားသော spatial accuracy လိုအပ်သည့် fault များ၊ fold များ၊ lithological နယ်နိမိတ်များ သို့မဟုတ် မျက်နှာပြင်ပြောင်းလဲမှုများကို မြေပုံဆွဲရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။

ဂ။ မိုးတိမ်များနှင့် အရိပ်များကို ဖုံးကွယ်ခြင်း
အလင်းတန်းပုံရိပ်များတွင် မိုးတိမ်များသည် အဓိကအတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ မျက်နှာဖုံးနည်းပညာများသည် မိုးတိမ်များနှင့် ၎င်းတို့၏အရိပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အရည်အသွေးလှိုင်းများ (QA လှိုင်းများ)၊ ရောင်စဉ်ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် Fmask ကဲ့သို့သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။ အပူပိုင်းဒေသများရှိ မြေယာပြောင်းလဲမှုလေ့လာမှုများ သို့မဟုတ် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာမြေပုံရေးဆွဲခြင်းအတွက်၊ မိုးတိမ်ဖုံးလွှမ်းနေသောနေရာများကို "ဖြည့်ရန်" အချိန်နှင့်တပြေးညီပေါင်းစပ်မှုဗျူဟာများကို မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

ဃ။ SAR အချက်အလက်များအတွက် အစက်အပြောက်များ စစ်ထုတ်ခြင်း
SAR ပုံရိပ်များတွင် speckle ဟုခေါ်သော ထူးခြားသော noise ရှိသည်။ အနားသတ်အသေးစိတ်ကို မဖယ်ရှားဘဲ speckle များကို လျှော့ချရန် filter အမျိုးမျိုး (Lee၊ Frost၊ Gamma-MAP) ကို အသုံးပြုထားပြီး၊ ၎င်းသည် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ filter ရွေးချယ်မှုသည် ဟန်ချက်ညီရန် လိုအပ်သည်- အလွန်ပြင်းထန်ပါက မျဉ်းကြောင်းများကို မှုန်ဝါးစေပြီး အလွန်အားနည်းပါက ဆူညံသံများ ကျန်ရစ်စေပါသည်။

၃။ ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်အတွက် ရုပ်ပုံမြှင့်တင်ခြင်း

ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာနှင့် ကျောက်ဗေဒဆိုင်ရာ မြေပုံရေးဆွဲခြင်းတွင် ရုပ်ပုံမြှင့်တင်ခြင်းသည် အချို့သော အင်္ဂါရပ်များကို အလွယ်တကူ မှတ်မိနိုင်စေရန် မီးမောင်းထိုးပြရန် ရည်ရွယ်သည်။

က. တီးဝိုင်းပေါင်းစပ်မှုနှင့် အရောင်ပြောင်းလဲမှု
သတ်မှတ်ထားသော band များ၏ RGB ပေါင်းစပ်မှုများသည် ပစ္စည်းကွာခြားချက်များကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အနီအောက်ရောင်ခြည်အနီးနှင့် လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်ခြည် band များပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ကျောက်အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲမှုဇုန်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် မကြာခဏ ထိရောက်မှုရှိသည်။ Decorrelation stretching နည်းပညာများကို band များအကြား ဆန့်ကျင်ဘက်မှုကို မြှင့်တင်ရန်လည်း အသုံးပြုပြီး သိမ်မွေ့သော ကွဲပြားမှုများကို မြင်သာစေသည်။

ခ။ ပိုမိုထက်မြက်လာခြင်းနှင့် နေရာဒေသပြောင်းလဲမှု
high-pass filter သို့မဟုတ် unsharp masking သည် အနားများနှင့် မျဉ်းကြောင်းများကို အလေးပေးဖော်ပြနိုင်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် fault သို့မဟုတ် fracture zone များနှင့် မကြာခဏ ဆက်စပ်နေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ texture analysis (ဥပမာ၊ GLCM—Gray Level Co-occurrence Matrix) သည် geomorphological နှင့် lithologic units များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အသုံးဝင်သော မျက်နှာပြင်ပုံစံများ၏ ကွဲပြားမှုကို ပမာဏသတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ဂ။ ရောင်စဉ်ပြောင်းလဲမှု- PCA နှင့် band ratio
အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA) သည် ဘက်စုံရောင်စဉ်ဒေတာ၏ အတိုင်းအတာကို လျှော့ချပေးပြီး ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ ကွာခြားချက်များနှင့် ဆက်စပ်နိုင်သည့် ထင်ရှားသော ကွဲပြားမှုများကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ အချို့သော သတ္တုများသည် သတ်မှတ်ထားသော လှိုင်းအလျားများတွင် ထူးခြားသော စုပ်ယူမှုရှိသောကြောင့် band ratios များကို သတ္တုရှာဖွေရေးတွင် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ အသုံးချ ဘူမိရူပဗေဒတွင် band ratios များသည် ကွင်းဆင်းစစ်တမ်းများ သို့မဟုတ် အသေးစိတ် ဘူမိရူပဗေဒများ မပြုလုပ်မီ အလားအလာရှိသောဇုန်များ၏ ကနဦးညွှန်ပြချက်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

၄။ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူခြင်း

ရုပ်ပုံအဆင်သင့်ဖြစ်သည်နှင့် နောက်တစ်ဆင့်မှာ ဘူမိရူပဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စနစ်တကျ ထုတ်ယူရန်ဖြစ်သည်။

က။ ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုနှင့် ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုမရှိဘဲ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း
ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုရှိသော အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း (ဥပမာ၊ SVM၊ ကျပန်းသစ်တော) သည် လယ်ကွင်း သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းမြေပုံမှ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ လိုအပ်သည်။ ကြီးကြပ်မှုမရှိသော အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း (k-means၊ ISODATA) သည် ကြိုတင်တံဆိပ်ကပ်ခြင်းမရှိဘဲ ရောင်စဉ်တန်း ဆင်တူမှုအပေါ် အခြေခံ၍ pixel များကို အုပ်စုဖွဲ့သည်။ ဘူမိရူပဗေဒတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုရလဒ်များသည် မျက်နှာပြင်ကျောက်ဗေဒ၊ အနည်အနှစ်ဖြန့်ဖြူးမှု၊ ရေပူပြောင်းလဲမှုဇုန်များ သို့မဟုတ် ကမ္ဘာ့မြေမျက်နှာပြင်ဖြစ်စဉ်များနှင့် ဆက်စပ်သော ဘူမိမော်ဖိုလော်ဂျီယူနစ်များကို မြေပုံဆွဲရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။

ခ။ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထုအခြေပြု ရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (OBIA)
OBIA သည် ပစ်ဇယ်များကို ရောင်စဉ်နှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ပေါ် မူတည်၍ အရာဝတ္ထုများအဖြစ် အုပ်စုဖွဲ့ပြီးနောက် ၎င်းတို့ကို အမျိုးအစားခွဲခြားသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မြင့်မားသော ရုပ်ထွက်ပုံရိပ်များအတွက် မကြာခဏ ပိုကောင်းသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာဖွဲ့စည်းပုံများ—ဥပမာ မျဉ်းကြောင်းများ၊ နုန်းမြေပန်ကာများ သို့မဟုတ် ရေနုတ်မြောင်းပုံစံများ—သည် တစ်ခုတည်းသောပစ်ဇယ်များထက် အရာဝတ္ထုများအဖြစ် ပိုမိုအဓိပ္ပာယ်ရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဂ။ မျဉ်းကြောင်းထုတ်ယူခြင်း
မျဉ်းကြောင်းများသည် ပြတ်ရွေ့များ၊ အက်ကွဲခြင်း သို့မဟုတ် ကျောက်လွှာထိတွေ့မှုများကို ကိုယ်စားပြုနိုင်သည့် မျဉ်းဖြောင့်လက္ခဏာများဖြစ်သည်။ ထုတ်ယူခြင်းနည်းပညာများတွင် အနားသတ်ထောက်လှမ်းခြင်း (Canny၊ Sobel)၊ Hough transform နှင့် ဦးတည်ချက်စစ်ထုတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ထို့နောက် မျဉ်းကြောင်းမြေပုံများကို မြေအောက်ဖွဲ့စည်းပုံများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် သံလိုက်ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် ငလျင်ဒေတာကဲ့သို့သော အခြားဘူမိရူပဗေဒဒေတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

၅။ မျက်နှာပြင်ပုံပျက်ခြင်းအတွက် Interferometry SAR (InSAR)

ဘူမိရူပဗေဒအတွက် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များ၏ အကြီးမားဆုံးပံ့ပိုးကူညီမှုများထဲမှတစ်ခုမှာ InSAR ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ဂြိုလ်တုမျက်နှာပြင်အကွာအဝေးပြောင်းလဲမှုများကို တွက်ချက်ရန် နှစ်ခု သို့မဟုတ် နှစ်ခုထက်ပိုသော ရယူမှုများမှ ရေဒါလှိုင်းများ၏ အဆင့်ကွာခြားချက်ကို အသုံးပြုသည်။ InSAR ဖြင့် စင်တီမီတာအနည်းငယ်မှ မီလီမီတာအနည်းငယ်အထိ ပုံပျက်မှုများကို ဧရိယာကြီးများတွင် မြေပုံဆွဲနိုင်သည်-

– ပူးတွဲငလျင်လှုပ်ခြင်းနှင့် နောက်ဆက်တွဲငလျင်ပုံပျက်ခြင်း၊
– မီးတောင်ဖောင်းပွမှု/ငွေကြေးကျုံ့ခြင်း၊
– မြေအောက်ရေ ထုတ်ယူမှုကြောင့် မြေနိမ့်ကျခြင်း၊
– ဆင်ခြေလျှောတည်ငြိမ်မှုနှင့် မြေပြိုမှုများ။

InSAR လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ရုပ်ပုံမှတ်ပုံတင်ခြင်း၊ interferogram ဖွဲ့စည်းခြင်း၊ မြေမျက်နှာသွင်ပြင်အဆင့်လျှော့ချခြင်း (DEM ကို အသုံးပြု၍)၊ အဆင့်စစ်ထုတ်ခြင်း၊ ဖြည်ခြင်းနှင့် လေထုပြင်ဆင်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ PSInSAR သို့မဟုတ် SBAS ကဲ့သို့သော အချိန်စီးရီးနည်းပညာများသည် ရှည်လျားသောကာလတစ်ခုအတွင်း ရုပ်ပုံများစွာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။

၆။ အခြားဘူမိရူပဗေဒဒေတာများနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် ကွင်းဆင်းအတည်ပြုခြင်း

ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များသည် အထီးကျန်စွာ ရပ်တည်နိုင်ခဲသည်။ ၎င်း၏ အကြီးမားဆုံးတန်ဖိုးသည် အခြားဘူမိရူပဗေဒဆိုင်ရာဒေတာများနှင့် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါ ပေါ်ပေါက်လာသည်-

– မြေအောက်မျက်နှာပြင်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် သိပ်သည်းဆကို ခန့်မှန်းရန် သံလိုက်နှင့် ဆွဲငင်အား၊
– အလွှာဂျီသြမေတြီနှင့် ပြတ်ရွေ့များအတွက် ငလျင်ဒဏ်ခံနိုင်ရည်၊
– ပြောင်းလဲမှုကို အတည်ပြုရန်အတွက် ဘူမိဓာတုဗေဒ၊
– InSAR ပုံပျက်မှုရလဒ်များကို အတည်ပြုရန်အတွက် GPS နှင့် leveling။

ကွင်းဆင်းအတည်ပြုခြင်းသည် အရေးကြီးနေဆဲဖြစ်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် ကျောက်လွှာဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို အတည်ပြုရန်၊ တက်ကြွသော ချို့ယွင်းချက်များကို အတည်ပြုရန်နှင့် နမူနာများယူရန်အတွက် ဖြစ်သည်။

၉။ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ဦးတည်ချက်များ

ဘူမိရူပဗေဒတွင် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်လုပ်ဆောင်ခြင်း၏ အဓိကစိန်ခေါ်မှုအချို့တွင် မြေမျက်နှာသွင်ပြင်ကွဲပြားမှု၊ မိုးတိမ်ဖုံးလွှမ်းမှု၊ အာရုံခံကိရိယာဝိသေသလက္ခဏာများ ကွဲပြားမှုများနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအစုံများအတွက် တွက်ချက်မှုလိုအပ်ချက်များ ပါဝင်သည်။ သို့သော်၊ cloud computing နှင့် Google Earth Engine ကဲ့သို့သော ပလက်ဖောင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာခြင်းနှင့်အတူ စက်သင်ယူမှုနှင့် deep learning တို့တွင် တိုးတက်မှုများသည် multi-temporal နှင့် multi-sensor processing ကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးနေသည်။ ရှေ့ဆက်သွားရာတွင် optical၊ SAR၊ thermal နှင့် classical geophysical ဂြိုလ်တုဒေတာများ ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် ကမ္ဘာမြေ၏ ပြောင်းလဲနေသောလုပ်ငန်းစဉ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်နိုင်စွမ်းကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။

ပိတ်

ဘူမိရူပဗေဒတွင် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်စီမံဆောင်ရွက်ရေးနည်းစနစ်များတွင် ကြိုတင်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း (ရေဒီယိုမက်ထရစ်၊ ဂျီဩမေတြီနှင့် စစ်ထုတ်ခြင်းပြင်ဆင်ခြင်း)၊ ပုံရိပ်မြှင့်တင်ခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် မျက်နှာပြင်ပုံပျက်ခြင်းအတွက် InSAR ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ မှန်ကန်သောချဉ်းကပ်မှုဖြင့် ဂြိုလ်တုပုံရိပ်သည် ဘူမိဗေဒနှင့် ဘူမိဒိုင်းနမစ်လုပ်ငန်းစဉ်များကို နားလည်ရန်၊ အရင်းအမြစ်စူးစမ်းလေ့လာခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးရန်နှင့် ဘေးအန္တရာယ်လျှော့ချရန် အလွန်ထိရောက်သောကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ အောင်မြင်မှု၏သော့ချက်မှာ သင့်လျော်သောဒေတာရွေးချယ်မှု၊ ဂရုတစိုက်စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ အရင်းအမြစ်များစွာပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် လုံလောက်သောလယ်ကွင်းအတည်ပြုခြင်းတို့တွင် တည်ရှိသည်။