ಲಾಭಗಳು:
- ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಉಪಗ್ರಹ (ವಿಶಾಲ ಪ್ರದೇಶ) ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ (ಸ್ಥಳೀಯ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ NDVI ಯಂತಹ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು
- ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮೂಲಕ IoT ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೈಜ ಸಿಗ್ನಲ್ನಿಂದ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಒಂದೇ ದಿನಾಂಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮತ್ತು ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲನಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ನೋಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಅರಣ್ಯ ಎಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ನದಿ ಎಷ್ಟು ಕಲುಷಿತವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಎಷ್ಟು ಮೀಥೇನ್ ಸೌಲಭ್ಯ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹೆಯಿಂದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಡೇಟಾದಿಂದ ತಿಳಿಯಬೇಕು. ಪರಿಸರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಪರಿಸರದ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಿಯಮಿತ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾಪನವಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಎರಡು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯುವಿರಿ - ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಿಂದ ನೋಡುವ ಉಪಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಂವೇದಕಗಳು - ಮತ್ತು ಈ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾದ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರ.
ಮೊದಲು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು. ದೂರದಿಂದ (ಉಪಗ್ರಹ ಅಥವಾ ವಿಮಾನದಿಂದ) ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವ ಬೆಳಕನ್ನು ವಸ್ತುವನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸದೆಯೇ ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್. IoT ಸಂವೇದಕ (ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್) ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಳತೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು (ತಾಪಮಾನ, ಗಾಳಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟ, ನೀರಿನ ಮಟ್ಟ) ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಅವರು ಪರಿಸರದ ವಿಶಾಲ (ಉಪಗ್ರಹ) ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ (ಸಂವೇದಕ) ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಉಪಗ್ರಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದುವುದು ಹೇಗೆ?
ಉಪಗ್ರಹಗಳು ಕೇವಲ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ; ಬೆಳಕಿನ ವಿವಿಧ ತರಂಗಾಂತರಗಳನ್ನು ("ಬ್ಯಾಂಡ್") ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳ ಗಣಿತ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಬರಿಗಣ್ಣಿಗೆ ಅಗೋಚರವಾಗಿರುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ NDVI (ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಸಸ್ಯವರ್ಗ ಸೂಚ್ಯಂಕ): ಇದು ಆರೋಗ್ಯಕರ ಸಸ್ಯಗಳು ಅತಿಗೆಂಪು ಬೆಳಕನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ತತ್ವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. NDVI ಯಲ್ಲಿನ ಇಳಿಕೆ ಅರಣ್ಯನಾಶ, ಬರ ಅಥವಾ ಹಾನಿ ಎಂದರ್ಥ.
ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಉಪಗ್ರಹ ಮೂಲಗಳೆಂದರೆ ಸೆಂಟಿನೆಲ್ (ಯುರೋಪಿಯನ್ ಕೋಪರ್ನಿಕಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ) ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ಯಾಟ್ (USA) ಉಪಗ್ರಹಗಳು. ಇವುಗಳನ್ನು ಗೂಗಲ್ ಅರ್ಥ್ ಇಂಜಿನ್ ಅಥವಾ ಪೈಥಾನ್ನಂತಹ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ರಾಸ್ಟೆರಿಯೊ, ಕ್ಸಾರೇಯಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ).
ಸಲಹೆ: ಉಪಗ್ರಹ ಡೇಟಾದ ದೊಡ್ಡ ಶತ್ರು ಮೋಡವಾಗಿದೆ. NDVI ಡ್ರಾಪ್ ಕಾಡಿನ ನಿಜವಾದ ನಷ್ಟವೇ ಅಥವಾ ಆ ದಿನ ಅದರ ಮೇಲೆ ಮೋಡವಿತ್ತು? ಯಾವಾಗಲೂ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೊದಲು ಬಹು ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
IoT ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ
ಸಂವೇದಕಗಳು ಅಗ್ಗದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ, ಆದರೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ. ಕಡಿಮೆ-ವೆಚ್ಚದ ಗಾಳಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂವೇದಕವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ತೇಲುತ್ತದೆ, ತೇವಾಂಶದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದರ ಕಚ್ಚಾ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ; ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ (ತಿಳಿದಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಿದ್ದುಪಡಿ) ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಇಲ್ಲಿ AI; ದೊಡ್ಡ ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ವೈಪರೀತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದು (ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಚಲನ), ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವುದು. ಆದರೆ ಮಾಪನದ ಭೌತಿಕ ವಾಸ್ತವತೆಯು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಈ ಸಿಗ್ನಲ್ ನಿಜವೇ ಅಥವಾ ಇದು ಶಬ್ದವೇ?" ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
1. ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. "2020 ಮತ್ತು 2024 ರ ನಡುವೆ ಈ 10,000 ಹೆಕ್ಟೇರ್ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಸ್ಯವರ್ಗವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿತು?" ಸ್ಪಷ್ಟ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆ:
2. ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಉಪಗ್ರಹ (ವಿಶಾಲ ಪ್ರದೇಶ) ಅಥವಾ ಸಂವೇದಕ (ಸ್ಥಳೀಯ, ನಿರಂತರ)? ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನವು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವೇ?
3. ಪೂರ್ವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಮೇಘ ಮುಖವಾಡ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ. ಈ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ಫಲಿತಾಂಶವು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
4. ಸೂಚ್ಯಂಕ/ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ. NDVI, ತಾಪಮಾನ ಸರಾಸರಿ, ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕ ಸಾಂದ್ರತೆ.
5. ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಟ್ರೆಂಡ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಿತಿ ದಾಟುವಿಕೆ, ಹಠಾತ್ ಜಂಪ್.
6. ಕ್ಷೇತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನೆಲದ ಸತ್ಯದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿ; ಕ್ಷೇತ್ರ ಭೇಟಿ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉಪಗ್ರಹ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಮೋಡಕ್ಕಾಗಿ ಬೀಳುವಿಕೆ. ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಎನ್ಡಿವಿಐ ಒಂದು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ 40% ರಷ್ಟು ಕುಸಿದಿರುವುದನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ ಪರಿಸರ ಎನ್ಜಿಒ "ಹಠಾತ್ ಅರಣ್ಯನಾಶ"ದ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಲಿದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ನೆರೆಯ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಆ ದಿನದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರವು ಮೋಡವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಮೋಡರಹಿತ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, NDVI ಸಹಜ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮರಳಿತು. ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಕಳೆದುಹೋದ ಸಮಯ: 20 ನಿಮಿಷಗಳು, ಖ್ಯಾತಿ ಗಳಿಸಿದೆ: ಬೆಲೆಯಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡದ ಸಂವೇದಕ. ಪುರಸಭೆಯೊಂದು ಕಡಿಮೆ-ವೆಚ್ಚದ PM2.5 (2.5 ಮೈಕ್ರಾನ್ಗಳಿಗಿಂತ ಚಿಕ್ಕದಾದ ಕಣ - ಉತ್ತಮವಾದ ಉಸಿರಾಟ ಧೂಳು) ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ "ಗಾಳಿ ತುಂಬಾ ಕಲುಷಿತ" ವರದಿಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ತಜ್ಞರು ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟೇಷನ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರ್ದ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಆರ್ದ್ರತೆಯ ತಿದ್ದುಪಡಿ (ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ) ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡವು; ಪ್ಯಾನಿಕ್ ತಪ್ಪಿಸಿದರು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಕೋಡ್ ಆಟೊಮೇಷನ್. ಒಂದು ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು 200 ಉಪಗ್ರಹ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ NDVI ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಾರಗಳನ್ನು ಕಳೆಯಲು ಯೋಜಿಸಿದೆ. ಅವರು AI ಗೂಗಲ್ ಅರ್ಥ್ ಎಂಜಿನ್ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ (ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ + ಮಾಸಿಕ NDVI ಸರಾಸರಿ + ಟ್ರೆಂಡ್ ಗ್ರಾಫ್) ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬರೆಯುವಂತೆ ಮಾಡಿದರು. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು 200 ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು; ತಂಡವು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ತನ್ನ ಸಮಯವನ್ನು ಮೀಸಲಿಟ್ಟಿತು. ಅವರು ಕೋಡ್ನ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಉಪಗ್ರಹ ಡೇಟಾದಿಂದ ಅರಣ್ಯನಾಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ.
ಇದು ಏಕೆ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ: ಡೊಮೇನ್, ದಿನಾಂಕ ಶ್ರೇಣಿ, ಡೇಟಾ ಮೂಲ, ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲ. AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕ. ಸೆಂಟಿನೆಲ್-2 ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ [AREA ಬೌಂಡರಿ] ಗಾಗಿ 2020-2024 ಮಾಸಿಕ NDVI ಟ್ರೆಂಡ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಪೈಥಾನ್ (ಅರ್ಥ್ ಎಂಜಿನ್) ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಹಂತಗಳು: (1) ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ, (2) ಸರಾಸರಿ ಮಾಸಿಕ NDVI, (3) ಡ್ರಾ ಟ್ರೆಂಡ್ ಚಾರ್ಟ್, (4) 20% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕುಸಿತದೊಂದಿಗೆ ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳಲಿ; ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಗಮನಿಸಿ (ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಕ್ಲೌಡ್).
ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಉಪಗ್ರಹ ಸೂಚ್ಯಂಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ):
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕ. [Sentinel-2/Landsat] ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ [AREA] ಗಾಗಿ [DATE ಶ್ರೇಣಿ] ಮೇಲೆ [NDVI/NDWI/ಇತರ ಸೂಚ್ಯಂಕ] ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಮೋಡದ ಮುಖವಾಡವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ. ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
2) ಸಂವೇದಕ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ:
ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಸಂವೇದಕ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕಿ: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ, ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವ ಮೌಲ್ಯ, ಹಠಾತ್ ಜಂಪ್, ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ವಿಪರೀತ. ಪ್ರತಿ ಸಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಟೈಮ್ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಿ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಡಿ, ಕೇವಲ ವರದಿ ಮಾಡಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸರಳ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಡೇಟಾ: [ಇಲ್ಲಿ]
3) ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ಯೋಜನೆ:
ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ಉಪಗ್ರಹ ಆಧಾರಿತ ಶೋಧನೆಯನ್ನು (ಉದಾ. NDVI ಡ್ರಾಪ್) ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ: ಯಾವ ಅಂಕಗಳು, ಯಾವ ಅಳತೆ, ಯಾವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾ ಮೂಲ. ಶೋಧನೆಯು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಸಹ ಎಣಿಸಿ (ಮೋಡ, ಋತು, ನೆರಳು). ಹುಡುಕುವಿಕೆ: [ಇಲ್ಲಿ]
4) ಅಸಂಗತ ಸಾರಾಂಶ:
ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗಾಗಿ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಂಡುಬರುವ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಅಸಂಗತತೆಗೆ: ಎಲ್ಲಿ, ಯಾವಾಗ, ಎಷ್ಟು ವಿಚಲನ, ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳು ಮತ್ತು "ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ" ಟಿಪ್ಪಣಿ. ಖಚಿತವಾಗಿ ಅದು ಏಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಅದನ್ನು ಒಂದು ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿ. ಡೇಟಾ: [ಇಲ್ಲಿ]
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಮೋಡವು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ನಕಲಿ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ.
- ಸಂವೇದಕವನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡದೆಯೇ ನಂಬುವುದು. ಕಡಿಮೆ-ವೆಚ್ಚದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಸ್ಲಿಪ್ ಮತ್ತು ತೇವಾಂಶದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಕೇವಲ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ನೋಡಿ. ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಕ್ಲೈಮ್ ಮಾಡಲು ಬಹು ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ನೆಲದ ಸತ್ಯವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಕ್ಷೇತ್ರ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉಪಗ್ರಹ ಸಂಕೇತವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು.
- AI ಯ "ನಿಖರವಾದ ಕಾರಣ" ಹಕ್ಕುಗಾಗಿ ಬೀಳುವುದು. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು; ಕಾರಣವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಇನ್ನೊಂದು ವಿಷಯ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಹೈ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಉಪಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಡ್ರೋನ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಖಾಸಗಿ ಆಸ್ತಿ, ಜನರು ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸೌಲಭ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ) ಗಮನಿಸಿ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಉಪಗ್ರಹ (ವಿಶಾಲ) ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ (ಸ್ಥಳೀಯ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. AI; ಇದು ಬೃಹತ್ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿ ಡೇಟಾ, ಅಸಂಗತ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಪ್ರಬಲ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್, ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಬಹು-ದಿನಾಂಕದ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ಮತ್ತು ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ನಂಬಿರಿ, ಕಚ್ಚಾ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅಲ್ಲ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ನೈಜ ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ). 1. ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ AI ಗೆ NDVI ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಹಂತವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಂತರ, 2ನೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮೂಲಕ ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ (ಅಥವಾ ಮಾದರಿ) ಸಂವೇದಕ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 3 ನೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬನ್ನಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಉಪಗ್ರಹ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಮಾಸ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮೂಲಕ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಬದಲಾವಣೆಯ ಹಕ್ಕನ್ನು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿದೆ, ಒಂದೇ ದಿನಾಂಕದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ.
- [ ] ನಾನು ನೆಲದ ಸತ್ಯ ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಶೋಧನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ.