सुदूर संवेदन (रिमोट सेंसिंग): Difference between revisions

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{{short description|Acquisition of information at a significant distance from the subject}}[[File:Death-valley-sar.jpg|thumb|right|upright|[[ध्रुवनमापन]] का उपयोग करके [[मृत्यु घाटी]] की [[कृत्रिम झिरीदार रडार]] छवि रंगीन]]'''सुदूर संवेदन (रिमोट सेंसिंग)''' वस्तु के साथ भौतिक संपर्क किए बिना [[भौतिक वस्तु]] या [[घटना]] के बारे में [[जानकारी]] का अधि[[ग्रह]]ण है, इसके विपरीत सीटू या ऑन-साइट [[अवलोकन]]। यह शब्द विशेष रूप से पृथ्वी और अन्य ग्रहों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए प्रयोग किया जाता है। [[भूभौतिकी]], [[भूगोल]], भूमि सर्वेक्षण और अधिकांश पृथ्वी विज्ञान विषयों (जैसे [[अन्वेषण भूभौतिकी]], [[जल विज्ञान]], पारिस्थितिकी, मौसम विज्ञान, समुद्र विज्ञान, हिमनद विज्ञान, भूविज्ञान) सहित कई क्षेत्रों में रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया जाता है; इसमें सैन्य, खुफिया, वाणिज्यिक, आर्थिक, योजना और मानवीय अनुप्रयोग भी सम्मिलित हैं।
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[[File:Death-valley-sar.jpg|thumb|right|upright|[[ध्रुवनमापन]] का उपयोग करके [[मृत्यु घाटी]] की [[कृत्रिम झिरीदार रडार]] छवि रंगीन]]रिमोट सेंसिंग वस्तु के साथ भौतिक संपर्क किए बिना [[भौतिक वस्तु]] या [[घटना]] के बारे में [[जानकारी]] का अधि[[ग्रह]]ण है, इसके विपरीत सीटू या ऑन-साइट [[अवलोकन]]। यह शब्द विशेष रूप से पृथ्वी और अन्य ग्रहों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए प्रयोग किया जाता है। [[भूभौतिकी]], [[भूगोल]], भूमि सर्वेक्षण और अधिकांश पृथ्वी विज्ञान विषयों (जैसे [[अन्वेषण भूभौतिकी]], [[जल विज्ञान]], पारिस्थितिकी, मौसम विज्ञान, समुद्र विज्ञान, हिमनद विज्ञान, भूविज्ञान) सहित कई क्षेत्रों में रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया जाता है; इसमें सैन्य, खुफिया, वाणिज्यिक, आर्थिक, योजना और मानवीय अनुप्रयोग भी शामिल हैं।


वर्तमान उपयोग में, ''रिमोट सेंसिंग'' शब्द आम तौर पर पृथ्वी पर वस्तुओं का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए [[उपग्रह]]- या विमान-आधारित [[सेंसर]] प्रौद्योगिकियों के उपयोग को संदर्भित करता है। इसमें [[लहर प्रसार]] (जैसे [[विद्युत चुम्बकीय विकिरण]]) के आधार पर सतह और [[वायुमंडल]] और महासागर शामिल हैं। इसे सक्रिय रिमोट सेंसिंग में विभाजित किया जा सकता है (जब एक उपग्रह या विमान द्वारा वस्तु को एक संकेत उत्सर्जित किया जाता है और इसका प्रतिबिंब सेंसर द्वारा पता लगाया जाता है) और निष्क्रिय रिमोट सेंसिंग (जब सेंसर द्वारा सूर्य के प्रकाश का प्रतिबिंब पता लगाया जाता है)। <ref name=":0">{{cite book |last=Schowengerdt|first=Robert A. |title=Remote sensing: models and methods for image processing |publisher=[[Academic Press]] |edition=3rd |date=2007 |isbn=978-0-12-369407-2 |page=2 |url=https://books.google.com/books?id=KQXNaDH0X-IC&pg=PA2 |access-date=15 November 2015 |archive-date=1 May 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160501133641/https://books.google.com/books?id=KQXNaDH0X-IC&pg=PA2 |url-status=live}}</ref> <ref name=":1">{{cite book |last=Schott|first=John Robert |title=Remote sensing: the image chain approach |publisher=[[Oxford University Press]] |edition=2nd |date=2007 |isbn=978-0-19-517817-3 |page=1 |url=https://books.google.com/books?id=uoXvgwOzAkQC&pg=PT20 |access-date=15 November 2015 |archive-date=24 April 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160424152943/https://books.google.com/books?id=uoXvgwOzAkQC&pg=PT20 |url-status=live}}</ref> <ref name=":3">{{cite journal
वर्तमान उपयोग में, ''रिमोट सेंसिंग'' शब्द सामान्यतः पृथ्वी पर वस्तुओं का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए [[उपग्रह]]- या विमान-आधारित [[सेंसर]] प्रौद्योगिकियों के उपयोग को संदर्भित करता है। इसमें [[लहर प्रसार]] (जैसे [[विद्युत चुम्बकीय विकिरण]]) के आधार पर सतह और [[वायुमंडल]] और महासागर सम्मिलित हैं। इसे सक्रिय रिमोट सेंसिंग में विभाजित किया जा सकता है (जब उपग्रह या विमान द्वारा वस्तु को संकेत उत्सर्जित किया जाता है और इसका प्रतिबिंब सेंसर द्वारा पता लगाया जाता है) और निष्क्रिय रिमोट सेंसिंग (जब सेंसर द्वारा सूर्य के प्रकाश का प्रतिबिंब पता लगाया जाता है)। <ref name=":0">{{cite book |last=Schowengerdt|first=Robert A. |title=Remote sensing: models and methods for image processing |publisher=[[Academic Press]] |edition=3rd |date=2007 |isbn=978-0-12-369407-2 |page=2 |url=https://books.google.com/books?id=KQXNaDH0X-IC&pg=PA2 |access-date=15 November 2015 |archive-date=1 May 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160501133641/https://books.google.com/books?id=KQXNaDH0X-IC&pg=PA2 |url-status=live}}</ref> <ref name=":1">{{cite book |last=Schott|first=John Robert |title=Remote sensing: the image chain approach |publisher=[[Oxford University Press]] |edition=2nd |date=2007 |isbn=978-0-19-517817-3 |page=1 |url=https://books.google.com/books?id=uoXvgwOzAkQC&pg=PT20 |access-date=15 November 2015 |archive-date=24 April 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20160424152943/https://books.google.com/books?id=uoXvgwOzAkQC&pg=PT20 |url-status=live}}</ref> <ref name=":3">{{cite journal
|doi=10.1117/1.JRS.8.084597
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|title=Spatiotemporal analysis of urban environment based on the vegetation–impervious surface–soil model
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}}</ref> <ref name=":4">{{cite book |title=Essential Image Processing for GIS and Remote Sensing |publisher=[[Wiley-Blackwell]] |date=2009 |isbn=978-0-470-51032-2 |page=4 |url=https://books.google.com/books?id=ae9VPgAACAAJ |last1=Liu|first1=Jian Guo|last2=Mason|first2=Philippa J. |name-list-style=amp}}</ref>
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'''[[उपग्रह]]- या विमान-आधारित [[सेंसर]] प्रौद्योगिकियों के उपयोग को संदर्भित करता है। इसमें [[लहर प्रसार]] (जैसे [[विद्युत चुम्बकीय विकिरण]]) के आधार पर सतह और [[वायुमंडल|वा]]'''
== सिंहावलोकन ==
== सिंहावलोकन ==
[[File:Mapping The Future With Landsat.ogv|thumb|upright=1.3|यह वीडियो इस बारे में है कि कैसे [[लैंडसैट]] का उपयोग [[कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य]] में संरक्षण के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया गया था, और इसका उपयोग उत्तर में [[मारिंगा-लोपोरी-वाम्बा लैंडस्केप]] नामक क्षेत्र को मैप करने में मदद करने के लिए कैसे किया गया था।]]सुदूर संवेदन को दो प्रकार की विधियों में विभाजित किया जा सकता है: निष्क्रिय सुदूर संवेदन और सक्रिय सुदूर संवेदन। निष्क्रिय सेंसर विकिरण को इकट्ठा करते हैं जो वस्तु या आसपास के क्षेत्रों द्वारा उत्सर्जित या परावर्तित होता है। परावर्तित सूर्य का प्रकाश निष्क्रिय संवेदकों द्वारा मापे जाने वाले विकिरण का सबसे आम स्रोत है। निष्क्रिय रिमोट सेंसर के उदाहरणों में फिल्म [[फोटोग्राफी]], [[अवरक्त]], [[चार्ज-युग्मित डिवाइस]] और [[रेडियोमीटर]] शामिल हैं। दूसरी ओर, सक्रिय संग्रह, वस्तुओं और क्षेत्रों को स्कैन करने के लिए ऊर्जा का उत्सर्जन करता है, जहां एक सेंसर तब विकिरण का पता लगाता है और मापता है जो लक्ष्य से परावर्तित या बैकस्कैटर होता है। [[[[राडार]]]] और लिडार सक्रिय रिमोट सेंसिंग के उदाहरण हैं जहां उत्सर्जन और वापसी के बीच समय की देरी को मापा जाता है, जिससे किसी वस्तु का स्थान, गति और दिशा निर्धारित होती है।
[[File:Mapping The Future With Landsat.ogv|thumb|upright=1.3|यह वीडियो इस बारे में है कि कैसे [[लैंडसैट]] का उपयोग [[कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य]] में संरक्षण के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया गया था, और इसका उपयोग उत्तर में [[मारिंगा-लोपोरी-वाम्बा लैंडस्केप]] नामक क्षेत्र को मैप करने में सहायता करने के लिए कैसे किया गया था।]]सुदूर संवेदन को दो प्रकार की विधियों में विभाजित किया जा सकता है: निष्क्रिय सुदूर संवेदन और सक्रिय सुदूर संवेदन। निष्क्रिय सेंसर विकिरण को इकट्ठा करते हैं जो वस्तु या आसपास के क्षेत्रों द्वारा उत्सर्जित या परावर्तित होता है। परावर्तित सूर्य का प्रकाश निष्क्रिय संवेदकों द्वारा मापे जाने वाले विकिरण का सबसे आम स्रोत है। निष्क्रिय रिमोट सेंसर के उदाहरणों में फिल्म [[फोटोग्राफी]], [[अवरक्त]], [[चार्ज-युग्मित डिवाइस]] और [[रेडियोमीटर]] सम्मिलित हैं। दूसरी ओर, सक्रिय संग्रह, वस्तुओं और क्षेत्रों को स्कैन करने के लिए ऊर्जा का उत्सर्जन करता है, जहां एक सेंसर तब विकिरण का पता लगाता है और मापता है जो लक्ष्य से परावर्तित या बैकस्कैटर होता है। [[राडार]] और लिडार सक्रिय रिमोट सेंसिंग के उदाहरण हैं जहां उत्सर्जन और वापसी के बीच समय की देरी को मापा जाता है, जिससे किसी वस्तु का स्थान, गति और दिशा निर्धारित होती है।
[[File:Remote Sensing Illustration.jpg|thumb|left|सुदूर संवेदन का चित्रण]]रिमोट सेंसिंग से खतरनाक या दुर्गम क्षेत्रों का डेटा एकत्र करना संभव हो जाता है। रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों में [[ऐमज़ान बेसिन]] जैसे क्षेत्रों में [[वनों की कटाई]] की निगरानी, ​​आर्कटिक और अंटार्कटिक क्षेत्रों में [[हिमनद]] की विशेषताएं और तटीय और समुद्र की गहराई की गहराई से जांच करना शामिल है। [[शीत युद्ध]] के दौरान सैन्य संग्रह ने खतरनाक सीमा क्षेत्रों के बारे में डेटा के स्टैंड-ऑफ संग्रह का उपयोग किया। रिमोट सेंसिंग जमीन पर महंगे और धीमे डेटा संग्रह को भी बदल देता है, इस प्रक्रिया में यह सुनिश्चित करता है कि क्षेत्र या वस्तुएं परेशान न हों।
[[File:Remote Sensing Illustration.jpg|thumb|left|सुदूर संवेदन का चित्रण]]रिमोट सेंसिंग से खतरनाक या दुर्गम क्षेत्रों का डेटा एकत्र करना संभव हो जाता है। रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों में [[ऐमज़ान बेसिन]] जैसे क्षेत्रों में [[वनों की कटाई]] की निगरानी, ​​आर्कटिक और अंटार्कटिक क्षेत्रों में [[हिमनद]] की विशेषताएं और तटीय और समुद्र की गहराई की गहराई से जांच करना सम्मिलित है। [[शीत युद्ध]] के समय सैन्य संग्रह ने खतरनाक सीमा क्षेत्रों के बारे में डेटा के स्टैंड-ऑफ संग्रह का उपयोग किया। रिमोट सेंसिंग जमीन पर महंगे और धीमे डेटा संग्रह को भी बदल देता है, इस प्रक्रिया में यह सुनिश्चित करता है कि क्षेत्र या वस्तुएं परेशान न हों।


ऑर्बिटल प्लेटफॉर्म [[विद्युत चुम्बकीय वर्णक्रम]] के विभिन्न हिस्सों से डेटा एकत्र और प्रसारित करते हैं, जो बड़े पैमाने पर हवाई या जमीन-आधारित संवेदन और विश्लेषण के साथ मिलकर शोधकर्ताओं को एल नीनो और अन्य प्राकृतिक लंबी और छोटी अवधि की घटनाओं जैसे रुझानों की निगरानी के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करता है। अन्य उपयोगों में पृथ्वी विज्ञान के विभिन्न क्षेत्र शामिल हैं जैसे [[प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन]], कृषि क्षेत्र जैसे भूमि उपयोग और संरक्षण, <ref>{{cite web|title=Saving the monkeys|url=https://spie.org/membership/spie-professional-magazine/journal-of-applied-remote-sensing-saving-monkey-habitat|publisher=SPIE Professional|access-date=1 January 2016|archive-date=4 February 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160204011902/https://spie.org/membership/spie-professional-magazine/journal-of-applied-remote-sensing-saving-monkey-habitat|url-status=live}}</ref> <ref>{{cite journal|author=Howard, A.|display-authors=etal|title=Remote sensing and habitat mapping for bearded capuchin monkeys (Sapajus libidinosus): landscapes for the use of stone tools|journal=Journal of Applied Remote Sensing|date=19 August 2015|volume=9|issue=1|pages=096020|doi=10.1117/1.JRS.9.096020|s2cid=120031016}}</ref> [[ग्रीनहाउस गैस निगरानी]], <ref name=":2">{{Cite journal|last1=Innocenti|first1=Fabrizio|last2=Robinson|first2=Rod|last3=Gardiner|first3=Tom|last4=Finlayson|first4=Andrew|last5=Connor|first5=Andy|date=2017|title=Differential Absorption Lidar (DIAL) Measurements of Landfill Methane Emissions|journal=Remote Sensing|language=en|volume=9|issue=9|pages=953|doi=10.3390/rs9090953|bibcode=2017RemS....9..953. |doi-access=free}}</ref> तेल रिसाव का पता लगाना और निगरानी करना, <ref>{{Cite journal|last1=C. Bayindir|last2=J. D. Frost|last3=C. F. Barnes |title=Assessment and enhancement of SAR noncoherent change detection of sea-surface oil spills|journal=IEEE J. Ocean. Eng. |volume=43|number=1|pages=211–220|date=January 2018|doi=10.1109/JOE.2017.2714818|bibcode=2018IJOE...43..211B|s2cid=44706251}}</ref> और राष्ट्रीय सुरक्षा और सीमावर्ती क्षेत्रों पर ओवरहेड, ग्राउंड-आधारित और स्टैंड-ऑफ संग्रह। <ref>{{cite web |url=http://hurricanes.nasa.gov/earth-sun/technology/remote_sensing.html |title=Science@nasa - Technology: Remote Sensing |access-date=2009-02-18 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20060929081013/http://hurricanes.nasa.gov/earth-sun/technology/remote_sensing.html |archive-date=29 September 2006}}</ref>
ऑर्बिटल प्लेटफॉर्म [[विद्युत चुम्बकीय वर्णक्रम]] के विभिन्न हिस्सों से डेटा एकत्र और प्रसारित करते हैं, जो बड़े माप पर हवाई या जमीन-आधारित संवेदन और विश्लेषण के साथ मिलकर शोधकर्ताओं को एल नीनो और अन्य प्राकृतिक लंबी और छोटी अवधि की घटनाओं जैसे रुझानों की निगरानी के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करता है। अन्य उपयोगों में पृथ्वी विज्ञान के विभिन्न क्षेत्र सम्मिलित हैं जैसे [[प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन]], कृषि क्षेत्र जैसे भूमि उपयोग और संरक्षण, <ref>{{cite web|title=Saving the monkeys|url=https://spie.org/membership/spie-professional-magazine/journal-of-applied-remote-sensing-saving-monkey-habitat|publisher=SPIE Professional|access-date=1 January 2016|archive-date=4 February 2016|archive-url=https://web.archive.org/web/20160204011902/https://spie.org/membership/spie-professional-magazine/journal-of-applied-remote-sensing-saving-monkey-habitat|url-status=live}}</ref> <ref>{{cite journal|author=Howard, A.|display-authors=etal|title=Remote sensing and habitat mapping for bearded capuchin monkeys (Sapajus libidinosus): landscapes for the use of stone tools|journal=Journal of Applied Remote Sensing|date=19 August 2015|volume=9|issue=1|pages=096020|doi=10.1117/1.JRS.9.096020|s2cid=120031016}}</ref> [[ग्रीनहाउस गैस निगरानी]], <ref name=":2">{{Cite journal|last1=Innocenti|first1=Fabrizio|last2=Robinson|first2=Rod|last3=Gardiner|first3=Tom|last4=Finlayson|first4=Andrew|last5=Connor|first5=Andy|date=2017|title=Differential Absorption Lidar (DIAL) Measurements of Landfill Methane Emissions|journal=Remote Sensing|language=en|volume=9|issue=9|pages=953|doi=10.3390/rs9090953|bibcode=2017RemS....9..953. |doi-access=free}}</ref> तेल रिसाव का पता लगाना और निगरानी करना, <ref>{{Cite journal|last1=C. Bayindir|last2=J. D. Frost|last3=C. F. Barnes |title=Assessment and enhancement of SAR noncoherent change detection of sea-surface oil spills|journal=IEEE J. Ocean. Eng. |volume=43|number=1|pages=211–220|date=January 2018|doi=10.1109/JOE.2017.2714818|bibcode=2018IJOE...43..211B|s2cid=44706251}}</ref> और राष्ट्रीय सुरक्षा और सीमावर्ती क्षेत्रों पर ओवरहेड, ग्राउंड-आधारित और स्टैंड-ऑफ संग्रह। <ref>{{cite web |url=http://hurricanes.nasa.gov/earth-sun/technology/remote_sensing.html |title=Science@nasa - Technology: Remote Sensing |access-date=2009-02-18 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20060929081013/http://hurricanes.nasa.gov/earth-sun/technology/remote_sensing.html |archive-date=29 September 2006}}</ref>




== डेटा अधिग्रहण तकनीकों के प्रकार ==
== डेटा अधिग्रहण विधियो के प्रकार ==
मल्टीस्पेक्ट्रल संग्रह और विश्लेषण का आधार जांच किए गए क्षेत्रों या वस्तुओं का है जो विकिरण को प्रतिबिंबित या उत्सर्जित करते हैं जो आसपास के क्षेत्रों से बाहर निकलते हैं। प्रमुख सुदूर संवेदन उपग्रह प्रणालियों के सारांश के लिए सिंहावलोकन तालिका देखें।
मल्टीस्पेक्ट्रल संग्रह और विश्लेषण का आधार जांच किए गए क्षेत्रों या वस्तुओं का है जो विकिरण को प्रतिबिंबित या उत्सर्जित करते हैं जो आसपास के क्षेत्रों से बाहर निकलते हैं। प्रमुख सुदूर संवेदन उपग्रह प्रणालियों के सारांश के लिए सिंहावलोकन तालिका देखें।


=== सुदूर संवेदन के अनुप्रयोग ===
=== सुदूर संवेदन के अनुप्रयोग ===
{{more|रिमोट सेंसिंग (भूविज्ञान)|पुरातत्व में रिमोट सेंसिंग}}
{{more|रिमोट सेंसिंग (भूविज्ञान)|पुरातत्व में रिमोट सेंसिंग}}
* पारंपरिक रडार ज्यादातर हवाई यातायात नियंत्रण, प्रारंभिक चेतावनी और कुछ बड़े पैमाने के मौसम संबंधी डेटा से जुड़ा होता है। [[डॉपलर रडार]] का उपयोग स्थानीय कानून प्रवर्तन द्वारा गति सीमा की निगरानी और उन्नत [[मौसम रडार]] जैसे वर्षा स्थान और तीव्रता के अलावा मौसम प्रणालियों के भीतर हवा की गति और दिशा में किया जाता है। अन्य प्रकार के सक्रिय संग्रह में आयनमंडल में [[प्लाज्मा (भौतिकी)]] शामिल है। [[इंटरफेरोमेट्रिक सिंथेटिक एपर्चर रडार]] का उपयोग बड़े पैमाने के भू-भाग के सटीक डिजिटल उन्नयन मॉडल बनाने के लिए किया जाता है (देखें [[राडार]]सैट, [[TerraSAR एक्स]], [[मैगेलन जांच]])।
* पारंपरिक रडार अधिकांशतः हवाई यातायात नियंत्रण, प्रारंभिक चेतावनी और कुछ बड़े माप के मौसम संबंधी डेटा से जुड़ा होता है। [[डॉपलर रडार]] का उपयोग स्थानीय कानून प्रवर्तन द्वारा गति सीमा की निगरानी और उन्नत [[मौसम रडार]] जैसे वर्षा स्थान और तीव्रता के अतिरिक्त मौसम प्रणालियों के भीतर हवा की गति और दिशा में किया जाता है। अन्य प्रकार के सक्रिय संग्रह में आयनमंडल में [[प्लाज्मा (भौतिकी)]] सम्मिलित है। [[इंटरफेरोमेट्रिक सिंथेटिक एपर्चर रडार]] का उपयोग बड़े माप के भू-भाग के त्रुटिहीन डिजिटल उन्नयन मॉडल बनाने के लिए किया जाता है (देखें [[राडार]]सैट, [[TerraSAR एक्स|टेराएसएआर]], [[मैगेलन जांच]])।
* उपग्रहों पर लेजर और रडार [[altimeter]] अल्टीमीटर ने डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान की है। गुरुत्वाकर्षण के कारण पानी के उभार को मापकर, वे समुद्री तल पर एक मील या उससे अधिक के रिज़ॉल्यूशन में सुविधाओं को मैप करते हैं। समुद्र की लहरों की ऊँचाई और तरंग दैर्ध्य को मापकर, अल्टीमीटर हवा की गति और दिशा और सतह महासागरीय धाराओं और दिशाओं को मापते हैं।
* उपग्रहों पर लेजर और रडार [[altimeter|अल्टीमीटर]] ने डेटा की विस्तृत श्रृंखला प्रदान की है। गुरुत्वाकर्षण के कारण पानी के उभार को मापकर, वे समुद्री तल पर मील या उससे अधिक के रिज़ॉल्यूशन में सुविधाओं को मैप करते हैं। समुद्र की लहरों की ऊँचाई और तरंग दैर्ध्य को मापकर, अल्टीमीटर हवा की गति और दिशा और सतह महासागरीय धाराओं और दिशाओं को मापते हैं।
* अल्ट्रासाउंड (ध्वनिक) और रडार ज्वार गेज समुद्र के स्तर, ज्वार और लहर की दिशा को तटीय और अपतटीय ज्वार गेज में मापते हैं।
* अल्ट्रासाउंड (ध्वनिक) और रडार ज्वार गेज समुद्र के स्तर, ज्वार और लहर की दिशा को तटीय और अपतटीय ज्वार गेज में मापते हैं।
* लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग (एलआईडीएआर) वेपन रेंजिंग, प्रोजेक्टाइल के लेज़र इल्युमिनेटेड होमिंग के उदाहरणों में अच्छी तरह से जाना जाता है। LIDAR का उपयोग वातावरण में विभिन्न रसायनों की सांद्रता का पता लगाने और मापने के लिए किया जाता है, जबकि हवाई LIDAR का उपयोग रडार तकनीक की तुलना में अधिक सटीक रूप से जमीन पर वस्तुओं और सुविधाओं की ऊंचाई को मापने के लिए किया जा सकता है। वनस्पति सुदूर संवेदन लिडार का एक प्रमुख अनुप्रयोग है।
* लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग (एलआईडीएआर) वेपन रेंजिंग, प्रोजेक्टाइल के लेज़र इल्युमिनेटेड होमिंग के उदाहरणों में अच्छी तरह से जाना जाता है। एलआईडीईआर का उपयोग वातावरण में विभिन्न रसायनों की सांद्रता का पता लगाने और मापने के लिए किया जाता है, जबकि हवाईएलआईडीईआर का उपयोग रडार विधि की तुलना में अधिक त्रुटिहीन रूप से जमीन पर वस्तुओं और सुविधाओं की ऊंचाई को मापने के लिए किया जा सकता है। वनस्पति सुदूर संवेदन लिडार का प्रमुख अनुप्रयोग है।
* [[रेडियोमीटर]] और [[दीप्तिमापी]] उपयोग में आने वाले सबसे आम उपकरण हैं, जो आवृत्तियों की एक विस्तृत श्रृंखला में परावर्तित और उत्सर्जित विकिरण एकत्र करते हैं। सबसे आम दृश्य और इन्फ्रारेड सेंसर हैं, इसके बाद माइक्रोवेव, गामा-रे, और शायद ही कभी, पराबैंगनी। उनका उपयोग विभिन्न रसायनों के [[उत्सर्जन स्पेक्ट्रा]] का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है, जो वातावरण में रासायनिक सांद्रता पर डेटा प्रदान करते हैं।
* [[रेडियोमीटर]] और [[दीप्तिमापी]] उपयोग में आने वाले सबसे आम उपकरण हैं, जो आवृत्तियों की विस्तृत श्रृंखला में परावर्तित और उत्सर्जित विकिरण एकत्र करते हैं। सबसे आम दृश्य और इन्फ्रारेड सेंसर हैं, इसके बाद माइक्रोवेव, गामा-रे, और संभवतः ही कभी, पराबैंगनी। उनका उपयोग विभिन्न रसायनों के [[उत्सर्जन स्पेक्ट्रा]] का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है, जो वातावरण में रासायनिक सांद्रता पर डेटा प्रदान करते हैं।


[[File:Deployment of oceanographic research vessels.png|thumb|upright=2| {{center|Examples of remote sensing equipment deployed by<br />or interfaced with oceanographic [[research vessel]]s.<ref>[https://blogs.nasa.gov/earthexpeditions/2018/08/15/just-sit-right-back-and-youll-hear-a-tale-a-tale-of-a-plankton-trip/ Just Sit Right Back and You’ll Hear a Tale, a Tale of a Plankton Trip] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210810065401/https://blogs.nasa.gov/earthexpeditions/2018/08/15/just-sit-right-back-and-youll-hear-a-tale-a-tale-of-a-plankton-trip/ |date=10 August 2021 }} ''NASA Earth Expeditions'', 15 August 2018.</ref>}}]]* रेडियोमीटर का उपयोग रात में भी किया जाता है, क्योंकि [[प्रकाश प्रदूषण]] मानव गतिविधि का एक प्रमुख संकेत है। <ref name="RS_night">{{cite journal |last1=Levin |first1=Noam |last2=Kyba |first2=Christopher C.M. |last3=Zhang |first3=Qingling |last4=Sánchez de Miguel |first4=Alejandro |last5=Román |first5=Miguel O. |last6=Li |first6=Xi |last7=Portnov |first7=Boris A. |last8=Molthan |first8=Andrew L. |last9=Jechow |first9=Andreas |last10=Miller |first10=Steven D. |last11=Wang |first11=Zhuosen |last12=Shrestha |first12=Ranjay M. |last13=Elvidge |first13=Christopher D. |title=रात की रोशनी का रिमोट सेंसिंग: एक समीक्षा और भविष्य के लिए एक दृष्टिकोण|journal=Remote Sensing of Environment |date=February 2020 |volume=237 |pages=111443 |doi=10.1016/j.rse.2019.111443 |bibcode=2020RSEnv.237k1443L |hdl=10871/40052 |s2cid=214254543 |hdl-access=free }}</ref> अनुप्रयोगों में जनसंख्या, जीडीपी, और युद्ध या आपदाओं से बुनियादी ढांचे को नुकसान की रिमोट सेंसिंग शामिल है।
[[File:Deployment of oceanographic research vessels.png|thumb|upright=2| {{center|रिमोट सेंसिंग उपकरण के उदाहरण<br />द्वारा तैनात या समुद्र विज्ञान के साथ इंटरफेस
* ज्वालामुखी विस्फोटों की निगरानी के लिए रेडियोमीटर और उपग्रहों के ऑनबोर्ड रडार का उपयोग किया जा सकता है रेफरी>{{Cite journal|last1=Corradino|first1=Claudia|last2=Ganci|first2=Gaetana|last3=Bilotta|first3=Giuseppe|last4=Cappello|first4=Annalisa|last5=Del Negro|first5=Ciro|last6=Fortuna|first6=Luigi|date=January 2019|title=ज्वालामुखी अनुप्रयोगों के लिए स्मार्ट डिसीजन सपोर्ट सिस्टम|journal=Energies|language=en|volume=12|issue=7|pages=1216|doi=10.3390/en12071216|doi-access=free}}</रेफरी> <ref name="Corradino 1916">{{Cite journal|last1=Corradino|first1=Claudia|last2=Ganci|first2=Gaetana|last3=Cappello|first3=Annalisa|last4=Bilotta|first4=Giuseppe|last5=Hérault|first5=Alexis|last6=Del Negro|first6=Ciro|date=January 2019|title=Mapping Recent Lava Flows at Mount Etna Using Multispectral Sentinel-2 Images and Machine Learning Techniques|journal=Remote Sensing|language=en|volume=11|issue=16|pages=1916|doi=10.3390/rs11161916|bibcode=2019RemS...11.1916C|doi-access=free}}</ref>
[[research vessel]]s.<ref>[https://blogs.nasa.gov/earthexpeditions/2018/08/15/just-sit-right-back-and-youll-hear-a-tale-a-tale-of-a-plankton-trip/ Just Sit Right Back and You’ll Hear a Tale, a Tale of a Plankton Trip] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210810065401/https://blogs.nasa.gov/earthexpeditions/2018/08/15/just-sit-right-back-and-youll-hear-a-tale-a-tale-of-a-plankton-trip/ |date=10 August 2021 }} ''NASA Earth Expeditions'', 15 August 2018.</ref>}}]]* रेडियोमीटर का उपयोग रात में भी किया जाता है, क्योंकि [[प्रकाश प्रदूषण]] मानव गतिविधि का प्रमुख संकेत है। <ref name="RS_night">{{cite journal |last1=Levin |first1=Noam |last2=Kyba |first2=Christopher C.M. |last3=Zhang |first3=Qingling |last4=Sánchez de Miguel |first4=Alejandro |last5=Román |first5=Miguel O. |last6=Li |first6=Xi |last7=Portnov |first7=Boris A. |last8=Molthan |first8=Andrew L. |last9=Jechow |first9=Andreas |last10=Miller |first10=Steven D. |last11=Wang |first11=Zhuosen |last12=Shrestha |first12=Ranjay M. |last13=Elvidge |first13=Christopher D. |title=रात की रोशनी का रिमोट सेंसिंग: एक समीक्षा और भविष्य के लिए एक दृष्टिकोण|journal=Remote Sensing of Environment |date=February 2020 |volume=237 |pages=111443 |doi=10.1016/j.rse.2019.111443 |bibcode=2020RSEnv.237k1443L |hdl=10871/40052 |s2cid=214254543 |hdl-access=free }}</ref> अनुप्रयोगों में जनसंख्या, जीडीपी, और युद्ध या आपदाओं से बुनियादी ढांचे को हानि की रिमोट सेंसिंग सम्मिलित है।
*पोलरिमेट्री#इमेजिंग को यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी|यू.एस. के शोधकर्ताओं द्वारा लक्षित ट्रैकिंग उद्देश्यों के लिए उपयोगी बताया गया है। सेना अनुसंधान प्रयोगशाला। उन्होंने निर्धारित किया कि मानव निर्मित वस्तुओं में पोलरिमेट्रिक हस्ताक्षर होते हैं जो प्राकृतिक वस्तुओं में नहीं पाए जाते हैं। ये निष्कर्ष [[हम्वी]] जैसे सैन्य ट्रकों और उनके ध्वनिक-ऑप्टिक मॉड्यूलेटर के साथ ट्रेलरों की इमेजिंग से तैयार किए गए थे। <ref>Goldberg, A.; Stann, B.; Gupta, N. (July 2003). "Multispectral, Hyperspectral, and Three-Dimensional Imaging Research at the U.S. Army Research Laboratory" (PDF). ''Proceedings of the International Conference on International Fusion [6th]''. 1: 499–506.</ref> <ref>{{Cite journal|date=2017-02-01|title=A survey of landmine detection using hyperspectral imaging|journal=ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing|language=en|volume=124|pages=40–53|doi=10.1016/j.isprsjprs.2016.12.009|issn=0924-2716|last1=Makki|first1=Ihab|last2=Younes|first2=Rafic|last3=Francis|first3=Clovis|last4=Bianchi|first4=Tiziano|last5=Zucchetti|first5=Massimo|bibcode=2017JPRS..124...40M|url=http://porto.polito.it/2665194/ }}</ref>
* ज्वालामुखी विस्फोटों की निगरानी के लिए रेडियोमीटर और उपग्रहों के ऑनबोर्ड रडार का उपयोग किया जा सकता है रेफरी>{{Cite journal|last1=Corradino|first1=Claudia|last2=Ganci|first2=Gaetana|last3=Bilotta|first3=Giuseppe|last4=Cappello|first4=Annalisa|last5=Del Negro|first5=Ciro|last6=Fortuna|first6=Luigi|date=January 2019|title=ज्वालामुखी अनुप्रयोगों के लिए स्मार्ट डिसीजन सपोर्ट सिस्टम|journal=Energies|language=en|volume=12|issue=7|pages=1216|doi=10.3390/en12071216|doi-access=free}}</रेफरी> <ref name="Corradino 1916">{{Cite journal|last1=Corradino|first1=Claudia|last2=Ganci|first2=Gaetana|last3=Cappello|first3=Annalisa|last4=Bilotta|first4=Giuseppe|last5=Hérault|first5=Alexis|last6=Del Negro|first6=Ciro|date=January 2019|title=Mapping Recent Lava Flows at Mount Etna Using Multispectral Sentinel-2 Images and Machine Learning Techniques|journal=Remote Sensing|language=en|volume=11|issue=16|pages=1916|doi=10.3390/rs11161916|bibcode=2019RemS...11.1916C|doi-access=free}}</ref>
*स्थलीय आवास सुविधाओं के मॉडलिंग के अलावा, संभावित मार्गों के लिए ट्रैफ़िकबिलिटी और राजमार्ग विभागों में इमेजरी और इलाके के विश्लेषकों द्वारा स्थलाकृतिक मानचित्र बनाने के लिए अक्सर हवाई तस्वीरों की [[स्टीरियोस्कोपी]] का उपयोग किया जाता है। <ref name="Millsetal1997">{{cite journal | author = Mills, J.P. | display-authors = etal | date = 1997 | title = Photogrammetry from Archived Digital Imagery for Seal Monitoring | journal = The Photogrammetric Record | volume = 15 | issue = 89 | pages = 715–724 | doi = 10.1111/0031-868X.00080| s2cid = 140189982 }}</ref> <ref name="Twissetal2001">{{cite journal | author = Twiss, S.D. | display-authors = etal | date = 2001 | title = Topographic spatial characterisation of grey seal ''Halichoerus grypus'' breeding habitat at a sub-seal size spatial grain | journal = Ecography | volume = 24 | issue = 3 | pages = 257–266 | doi = 10.1111/j.1600-0587.2001.tb00198.x| doi-access = free }}</ref> <ref name="Stewartetal2014">{{cite journal | author = Stewart, J.E. | display-authors = etal | date = 2014 | title = Finescale ecological niche modeling provides evidence that lactating gray seals (''Halichoerus grypus'') prefer access to fresh water in order to drink | journal = Marine Mammal Science | volume = 30 | issue = 4 | pages = 1456–1472 | doi = 10.1111/mms.12126 | url = http://dro.dur.ac.uk/16508/1/16508.pdf | access-date = 27 October 2021 | archive-date = 13 July 2021 | archive-url = https://web.archive.org/web/20210713045955/https://dro.dur.ac.uk/16508/1/16508.pdf | url-status = live }}</ref>
*पोलरिमेट्री[इमेजिंग को यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी|यू.एस. के शोधकर्ताओं द्वारा लक्षित ट्रैकिंग उद्देश्यों के लिए उपयोगी बताया गया है। सेना अनुसंधान प्रयोगशाला। उन्होंने निर्धारित किया कि मानव निर्मित वस्तुओं में पोलरिमेट्रिक हस्ताक्षर होते हैं जो प्राकृतिक वस्तुओं में नहीं पाए जाते हैं। ये निष्कर्ष [[हम्वी]] जैसे सैन्य ट्रकों और उनके ध्वनिक-ऑप्टिक मॉड्यूलेटर के साथ ट्रेलरों की इमेजिंग से तैयार किए गए थे। <ref>Goldberg, A.; Stann, B.; Gupta, N. (July 2003). "Multispectral, Hyperspectral, and Three-Dimensional Imaging Research at the U.S. Army Research Laboratory" (PDF). ''Proceedings of the International Conference on International Fusion [6th]''. 1: 499–506.</ref> <ref>{{Cite journal|date=2017-02-01|title=A survey of landmine detection using hyperspectral imaging|journal=ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing|language=en|volume=124|pages=40–53|doi=10.1016/j.isprsjprs.2016.12.009|issn=0924-2716|last1=Makki|first1=Ihab|last2=Younes|first2=Rafic|last3=Francis|first3=Clovis|last4=Bianchi|first4=Tiziano|last5=Zucchetti|first5=Massimo|bibcode=2017JPRS..124...40M|url=http://porto.polito.it/2665194/ }}</ref>
* 1970 के दशक के बाद से लैंडसैट जैसे मल्टी-स्पेक्ट्रल प्लेटफॉर्म का उपयोग किया जा रहा है। ये विषयगत मैपर इलेक्ट्रोमैग्नेटिक रेडिएशन (मल्टी-स्पेक्ट्रल) के कई तरंग दैर्ध्य में छवियां लेते हैं और आमतौर पर [[पृथ्वी अवलोकन उपग्रह]] पर पाए जाते हैं, जिनमें (उदाहरण के लिए) [[लैंडसैट कार्यक्रम]] या [[IKONOS]] उपग्रह शामिल हैं। विषयगत मानचित्रण से भूमि कवर और [[भूमि उपयोग]] के मानचित्रों का उपयोग खनिजों की संभावना, भूमि उपयोग का पता लगाने या निगरानी करने, आक्रामक वनस्पतियों, वनों की कटाई का पता लगाने और स्वदेशी पौधों और फसलों ([[उपग्रह फसल निगरानी]]) के स्वास्थ्य की जांच करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें पूरे कृषि क्षेत्र शामिल हैं या जंगल। <ref>{{cite journal |last1=Zhang |first1=Chuanrong |last2=Li |first2=Xinba |title=Land Use and Land Cover Mapping in the Era of Big Data |journal=Land |date=September 2022 |volume=11 |issue=10 |page=1692 |doi=10.3390/land11101692 |doi-access=free }}</ref> इस उद्देश्य के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग करने वाले प्रमुख वैज्ञानिकों में [[जेनेट फ्रैंकलिन]] और [[रूथ डेफ़्रीज़]] शामिल हैं। सेकची गहराई, क्लोरोफिल घनत्व और कुल फास्फोरस सामग्री सहित पानी की गुणवत्ता के मापदंडों को इंगित करने के लिए KYDOW जैसी नियामक एजेंसियों द्वारा लैंडसैट छवियों का उपयोग किया जाता है। [[मौसम उपग्रह]] का उपयोग मौसम विज्ञान और जलवायु विज्ञान में किया जाता है।
*स्थलीय आवास सुविधाओं के मॉडलिंग के अतिरिक्त, संभावित मार्गों के लिए ट्रैफ़िकबिलिटी और राजमार्ग विभागों में इमेजरी और इलाके के विश्लेषकों द्वारा स्थलाकृतिक मानचित्र बनाने के लिए अधिकांशतः हवाई तस्वीरों की [[स्टीरियोस्कोपी]] का उपयोग किया जाता है। <ref name="Millsetal1997">{{cite journal | author = Mills, J.P. | display-authors = etal | date = 1997 | title = Photogrammetry from Archived Digital Imagery for Seal Monitoring | journal = The Photogrammetric Record | volume = 15 | issue = 89 | pages = 715–724 | doi = 10.1111/0031-868X.00080| s2cid = 140189982 }}</ref> <ref name="Twissetal2001">{{cite journal | author = Twiss, S.D. | display-authors = etal | date = 2001 | title = Topographic spatial characterisation of grey seal ''Halichoerus grypus'' breeding habitat at a sub-seal size spatial grain | journal = Ecography | volume = 24 | issue = 3 | pages = 257–266 | doi = 10.1111/j.1600-0587.2001.tb00198.x| doi-access = free }}</ref> <ref name="Stewartetal2014">{{cite journal | author = Stewart, J.E. | display-authors = etal | date = 2014 | title = Finescale ecological niche modeling provides evidence that lactating gray seals (''Halichoerus grypus'') prefer access to fresh water in order to drink | journal = Marine Mammal Science | volume = 30 | issue = 4 | pages = 1456–1472 | doi = 10.1111/mms.12126 | url = http://dro.dur.ac.uk/16508/1/16508.pdf | access-date = 27 October 2021 | archive-date = 13 July 2021 | archive-url = https://web.archive.org/web/20210713045955/https://dro.dur.ac.uk/16508/1/16508.pdf | url-status = live }}</ref>
* [[हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग]] एक ऐसी छवि बनाती है जहां प्रत्येक पिक्सेल में एक निकटवर्ती स्पेक्ट्रल रेंज पर इमेजिंग संकीर्ण स्पेक्ट्रल बैंड के साथ पूर्ण स्पेक्ट्रल जानकारी होती है। हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर्स का उपयोग खनिज विज्ञान, जीव विज्ञान, रक्षा और पर्यावरण मापन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है।
* 1970 के दशक के बाद से लैंडसैट जैसे मल्टी-स्पेक्ट्रल प्लेटफॉर्म का उपयोग किया जा रहा है। ये विषयगत मैपर इलेक्ट्रोमैग्नेटिक रेडिएशन (मल्टी-स्पेक्ट्रल) के कई तरंग दैर्ध्य में छवियां लेते हैं और सामान्यतः [[पृथ्वी अवलोकन उपग्रह]] पर पाए जाते हैं, जिनमें (उदाहरण के लिए) [[लैंडसैट कार्यक्रम]] या [[IKONOS|आईकेओएनओएस]] उपग्रह सम्मिलित हैं। विषयगत मानचित्रण से भूमि कवर और [[भूमि उपयोग]] के मानचित्रों का उपयोग खनिजों की संभावना, भूमि उपयोग का पता लगाने या निगरानी करने, आक्रामक वनस्पतियों, वनों की कटाई का पता लगाने और स्वदेशी पौधों और फसलों ([[उपग्रह फसल निगरानी]]) के स्वास्थ्य की जांच करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें पूरे कृषि क्षेत्र सम्मिलित हैं या जंगल। <ref>{{cite journal |last1=Zhang |first1=Chuanrong |last2=Li |first2=Xinba |title=Land Use and Land Cover Mapping in the Era of Big Data |journal=Land |date=September 2022 |volume=11 |issue=10 |page=1692 |doi=10.3390/land11101692 |doi-access=free }}</ref> इस उद्देश्य के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग करने वाले प्रमुख वैज्ञानिकों में [[जेनेट फ्रैंकलिन]] और [[रूथ डेफ़्रीज़]] सम्मिलित हैं। सेकची गहराई, क्लोरोफिल घनत्व और कुल फास्फोरस सामग्री सहित पानी की गुणवत्ता के मापदंडों को इंगित करने के लिए केवाईडीओडब्लू जैसी नियामक एजेंसियों द्वारा लैंडसैट छवियों का उपयोग किया जाता है। [[मौसम उपग्रह]] का उपयोग मौसम विज्ञान और जलवायु विज्ञान में किया जाता है।
* [[हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग]] ऐसी छवि बनाती है जहां प्रत्येक पिक्सेल में निकटवर्ती स्पेक्ट्रल रेंज पर इमेजिंग संकीर्ण स्पेक्ट्रल बैंड के साथ पूर्ण स्पेक्ट्रल जानकारी होती है। हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर्स का उपयोग खनिज विज्ञान, जीव विज्ञान, रक्षा और पर्यावरण मापन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है।
* [[मरुस्थलीकरण]] के खिलाफ लड़ाई के दायरे में, रिमोट सेंसिंग शोधकर्ताओं को लंबी अवधि में जोखिम क्षेत्रों का पालन करने और निगरानी करने, मरुस्थलीकरण कारकों को निर्धारित करने, पर्यावरण प्रबंधन के प्रासंगिक उपायों को परिभाषित करने में निर्णय लेने वालों का समर्थन करने और उनके प्रभावों का आकलन करने की अनुमति देता है। <ref>{{Cite web |url=http://www.csf-desertification.eu/dossier/item/remote-sensing-a-tool-to-monitor-and-assess-desertification |title=Begni G. Escadafal R. Fontannaz D. and Hong-Nga Nguyen A.-T. (2005). Remote sensing: a tool to monitor and assess desertification. Les dossiers thématiques du CSFD. Issue 2. 44 pp. |access-date=27 October 2021 |archive-date=26 May 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190526120902/http://www.csf-desertification.eu/dossier/item/remote-sensing-a-tool-to-monitor-and-assess-desertification |url-status=live }}</ref>
* [[मरुस्थलीकरण]] के खिलाफ लड़ाई के दायरे में, रिमोट सेंसिंग शोधकर्ताओं को लंबी अवधि में जोखिम क्षेत्रों का पालन करने और निगरानी करने, मरुस्थलीकरण कारकों को निर्धारित करने, पर्यावरण प्रबंधन के प्रासंगिक उपायों को परिभाषित करने में निर्णय लेने वालों का समर्थन करने और उनके प्रभावों का आकलन करने की अनुमति देता है। <ref>{{Cite web |url=http://www.csf-desertification.eu/dossier/item/remote-sensing-a-tool-to-monitor-and-assess-desertification |title=Begni G. Escadafal R. Fontannaz D. and Hong-Nga Nguyen A.-T. (2005). Remote sensing: a tool to monitor and assess desertification. Les dossiers thématiques du CSFD. Issue 2. 44 pp. |access-date=27 October 2021 |archive-date=26 May 2019 |archive-url=https://web.archive.org/web/20190526120902/http://www.csf-desertification.eu/dossier/item/remote-sensing-a-tool-to-monitor-and-assess-desertification |url-status=live }}</ref>
* संरक्षण प्रयासों में सहायता के लिए दुर्लभ पौधों का पता लगाने के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया गया है। भविष्यवाणी, पता लगाने और बायोफिजिकल स्थितियों को रिकॉर्ड करने की क्षमता मध्यम से बहुत उच्च संकल्पों तक संभव थी। <ref>{{Cite journal |last1=Cerrejón |first1=Carlos |last2=Valeria |first2=Osvaldo |last3=Marchand |first3=Philippe |last4=Caners |first4=Richard T. |last5=Fenton |first5=Nicole J. |date=2021-02-18 |title=No place to hide: Rare plant detection through remote sensing |journal=Diversity and Distributions |volume=27 |issue=6 |pages=948–961 |doi=10.1111/ddi.13244 |s2cid=233886263 |issn=1366-9516|doi-access=free }}</ref>
* संरक्षण प्रयासों में सहायता के लिए दुर्लभ पौधों का पता लगाने के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया गया है। भविष्यवाणी, पता लगाने और बायोफिजिकल स्थितियों को रिकॉर्ड करने की क्षमता मध्यम से बहुत उच्च संकल्पों तक संभव थी। <ref>{{Cite journal |last1=Cerrejón |first1=Carlos |last2=Valeria |first2=Osvaldo |last3=Marchand |first3=Philippe |last4=Caners |first4=Richard T. |last5=Fenton |first5=Nicole J. |date=2021-02-18 |title=No place to hide: Rare plant detection through remote sensing |journal=Diversity and Distributions |volume=27 |issue=6 |pages=948–961 |doi=10.1111/ddi.13244 |s2cid=233886263 |issn=1366-9516|doi-access=free }}</ref>
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=== जियोडेटिक ===
=== जियोडेटिक ===
{{further|सैटेलाइट जियोडेसी}}
{{further|सैटेलाइट जियोडेसी}}
* [[भूमंडल नापने का शास्र]] रिमोट सेंसिंग [[गुरुत्वमिति]] या जियोमेट्रिक हो सकती है। ओवरहेड ग्रेविटी डेटा संग्रह का उपयोग पहली बार हवाई पनडुब्बी का पता लगाने में किया गया था। इस डेटा ने पृथ्वी के [[गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र]] में सूक्ष्म गड़बड़ी का खुलासा किया जिसका उपयोग पृथ्वी के बड़े पैमाने पर वितरण में परिवर्तन को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, जो बदले में जीआरएसीई (उपग्रह) के रूप में भूभौतिकीय अध्ययनों के लिए उपयोग किया जा सकता है। ज्यामितीय सुदूर संवेदन में [[InSAR]], LIDAR, आदि का उपयोग करके स्थिति और विरूपण [[रडार इमेजिंग]] शामिल है। <ref>{{Cite web |url=https://www.unavco.org/instrumentation/geophysical/imaging/imaging.html |title=Geodetic Imaging |access-date=29 September 2016 |archive-date=2 October 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20161002102642/https://www.unavco.org/instrumentation/geophysical/imaging/imaging.html |url-status=live }}</ref>
* [[भूमंडल नापने का शास्र]] रिमोट सेंसिंग [[गुरुत्वमिति]] या जियोमेट्रिक हो सकती है। ओवरहेड ग्रेविटी डेटा संग्रह का उपयोग पहली बार हवाई पनडुब्बी का पता लगाने में किया गया था। इस डेटा ने पृथ्वी के [[गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र]] में सूक्ष्म गड़बड़ी का खुलासा किया जिसका उपयोग पृथ्वी के बड़े माप पर वितरण में परिवर्तन को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, जो बदले में जीआरएसीई (उपग्रह) के रूप में भूभौतिकीय अध्ययनों के लिए उपयोग किया जा सकता है। ज्यामितीय सुदूर संवेदन में [[InSAR|इन]][[TerraSAR एक्स|एसएआर]],एलआईडीईआर, आदि का उपयोग करके स्थिति और विरूपण [[रडार इमेजिंग]] सम्मिलित है। <ref>{{Cite web |url=https://www.unavco.org/instrumentation/geophysical/imaging/imaging.html |title=Geodetic Imaging |access-date=29 September 2016 |archive-date=2 October 2016 |archive-url=https://web.archive.org/web/20161002102642/https://www.unavco.org/instrumentation/geophysical/imaging/imaging.html |url-status=live }}</ref>


=== ध्वनिक और निकट-ध्वनिक ===
=== ध्वनिक और निकट-ध्वनिक ===
* [[सोनार]]: निष्क्रिय सोनार, किसी अन्य वस्तु (एक बर्तन, एक व्हेल आदि) द्वारा की गई ध्वनि को सुनना; सक्रिय सोनार, ध्वनि की स्पंदन उत्सर्जित करना और प्रतिध्वनि सुनना, पानी के नीचे की वस्तुओं और इलाके का पता लगाने, रेंज करने और मापने के लिए उपयोग किया जाता है।
* [[सोनार]]: निष्क्रिय सोनार, किसी अन्य वस्तु ( बर्तन, व्हेल आदि) द्वारा की गई ध्वनि को सुनना; सक्रिय सोनार, ध्वनि की स्पंदन उत्सर्जित करना और प्रतिध्वनि सुनना, पानी के नीचे की वस्तुओं और इलाके का पता लगाने, रेंज करने और मापने के लिए उपयोग किया जाता है।
* विभिन्न स्थानों पर लिया गया [[भूकंप-सूचक यंत्र]] सापेक्ष तीव्रता और सटीक समय की तुलना करके [[भूकंप]] (उनके आने के बाद) का पता लगा सकता है और माप सकता है।
* विभिन्न स्थानों पर लिया गया [[भूकंप-सूचक यंत्र]] सापेक्ष तीव्रता और त्रुटिहीन समय की तुलना करके [[भूकंप]] (उनके आने के बाद) का पता लगा सकता है और माप सकता है।
* [[अल्ट्रासाउंड]]: अल्ट्रासाउंड सेंसर, जो उच्च-आवृत्ति वाली दालों का उत्सर्जन करते हैं और प्रतिध्वनियों को सुनते हैं, जिनका उपयोग जल तरंगों और जल स्तर का पता लगाने के लिए किया जाता है, जैसे कि ज्वार गेज या टोइंग टैंक के लिए।
* [[अल्ट्रासाउंड]]: अल्ट्रासाउंड सेंसर, जो उच्च-आवृत्ति वाली दालों का उत्सर्जन करते हैं और प्रतिध्वनियों को सुनते हैं, जिनका उपयोग जल तरंगों और जल स्तर का पता लगाने के लिए किया जाता है, जैसे कि ज्वार गेज या टोइंग टैंक के लिए।


बड़े पैमाने पर अवलोकनों की एक श्रृंखला को समन्वयित करने के लिए, अधिकांश संवेदन प्रणालियां निम्नलिखित पर निर्भर करती हैं: मंच स्थान और संवेदक का अभिविन्यास। हाई-एंड उपकरण अब अक्सर उपग्रह नेविगेशन सिस्टम से स्थितीय जानकारी का उपयोग करते हैं। रोटेशन और ओरिएंटेशन अक्सर इलेक्ट्रॉनिक कंपास के साथ एक या दो डिग्री के भीतर प्रदान किया जाता है। कम्पास न केवल दिगंश (अर्थात चुंबकीय उत्तर की डिग्री) को माप सकते हैं, बल्कि ऊंचाई (क्षितिज के ऊपर डिग्री) को भी माप सकते हैं, क्योंकि चुंबकीय क्षेत्र अलग-अलग अक्षांशों पर अलग-अलग कोणों पर पृथ्वी में घटता है। अधिक सटीक ओरिएंटेशन के लिए [[जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली]] की आवश्यकता होती है| जाइरोस्कोपिक-एडेड ओरिएंटेशन, सितारों या ज्ञात बेंचमार्क से नेविगेशन सहित विभिन्न तरीकों से समय-समय पर पुन: व्यवस्थित।
बड़े माप पर अवलोकनों की श्रृंखला को समन्वयित करने के लिए, अधिकांश संवेदन प्रणालियां निम्नलिखित पर निर्भर करती हैं: मंच स्थान और संवेदक का अभिविन्यास। हाई-एंड उपकरण अब अधिकांशतः उपग्रह नेविगेशन सिस्टम से स्थितीय जानकारी का उपयोग करते हैं। रोटेशन और ओरिएंटेशन अधिकांशतः इलेक्ट्रॉनिक कंपास के साथ एक या दो डिग्री के भीतर प्रदान किया जाता है। कम्पास न केवल दिगंश (अर्थात चुंबकीय उत्तर की डिग्री) को माप सकते हैं, किंतु ऊंचाई (क्षितिज के ऊपर डिग्री) को भी माप सकते हैं, क्योंकि चुंबकीय क्षेत्र अलग-अलग अक्षांशों पर अलग-अलग कोणों पर पृथ्वी में घटता है। अधिक त्रुटिहीन ओरिएंटेशन के लिए [[जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली]] की आवश्यकता होती है| जाइरोस्कोपिक-एडेड ओरिएंटेशन, सितारों या ज्ञात बेंचमार्क से नेविगेशन सहित विभिन्न तरीकों से समय -समय पर पुन: व्यवस्थित।


== डेटा विशेषताएँ ==
== डेटा विशेषताएँ ==
सुदूर संवेदन डेटा की गुणवत्ता में इसके स्थानिक, वर्णक्रमीय, रेडियोमेट्रिक और लौकिक विभेदन शामिल हैं।
सुदूर संवेदन डेटा की गुणवत्ता में इसके स्थानिक, वर्णक्रमीय, रेडियोमेट्रिक और लौकिक विभेदन सम्मिलित हैं।


; [[स्थानिक संकल्प]]: एक [[पिक्सेल]] का आकार जो एक रेखापुंज ग्राफिक्स में दर्ज किया गया है - आमतौर पर पिक्सेल वर्ग क्षेत्रों के अनुरूप हो सकते हैं जो पार्श्व लंबाई में होते हैं {{convert|1|to|1000|m|ft}}.
; [[स्थानिक संकल्प]]: [[पिक्सेल]] का आकार जो रेखापुंज ग्राफिक्स में अंकित किया गया है - सामान्यतः पिक्सेल वर्ग क्षेत्रों के अनुरूप हो सकते हैं जो पार्श्व लंबाई में होते हैं {{convert|1|to|1000|m|ft}}.
; स्पेक्ट्रल रेज़ोल्यूशन: विभिन्न आवृत्ति बैंडों की तरंगदैर्ध्य रिकॉर्ड की जाती है - आमतौर पर, यह प्लेटफ़ॉर्म द्वारा रिकॉर्ड की गई आवृत्ति बैंड की संख्या से संबंधित होती है। वर्तमान लैंडसैट संग्रह सात बैंडों का है, जिनमें इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रम में कई शामिल हैं, 0.7 से 2.1 माइक्रोन के [[वर्णक्रमीय संकल्प]] से लेकर। अर्थ ऑब्जर्विंग-1 पर हाइपरियन सेंसर 0.10 से 0.11 माइक्रोमीटर प्रति बैंड के वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन के साथ 220 बैंड को 0.4 से 2.5 माइक्रोन तक हल करता है।
; स्पेक्ट्रल रेज़ोल्यूशन: विभिन्न आवृत्ति बैंडों की तरंगदैर्ध्य रिकॉर्ड की जाती है - सामान्यतः, यह प्लेटफ़ॉर्म द्वारा रिकॉर्ड की गई आवृत्ति बैंड की संख्या से संबंधित होती है। वर्तमान लैंडसैट संग्रह सात बैंडों का है, जिनमें इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रम में कई सम्मिलित हैं, 0.7 से 2.1 माइक्रोन के [[वर्णक्रमीय संकल्प]] से लेकर। अर्थ ऑब्जर्विंग-1 पर हाइपरियन सेंसर 0.10 से 0.11 माइक्रोमीटर प्रति बैंड के वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन के साथ 220 बैंड को 0.4 से 2.5 माइक्रोन तक हल करता है।
; रेडियोमितीय विभेदन: विकिरण की विभिन्न तीव्रताओं की संख्या जिसे संवेदक भेद करने में सक्षम है। आमतौर पर, यह 8 से 14 बिट्स तक होता है, जो प्रत्येक बैंड में ग्रे स्केल के 256 स्तरों और 16,384 तीव्रता या रंग के रंगों के अनुरूप होता है। यह यंत्र के [[शोर]] पर भी निर्भर करता है।
; रेडियोमितीय विभेदन: विकिरण की विभिन्न तीव्रताओं की संख्या जिसे संवेदक भेद करने में सक्षम है। सामान्यतः, यह 8 से 14 बिट्स तक होता है, जो प्रत्येक बैंड में ग्रे स्केल के 256 स्तरों और 16,384 तीव्रता या रंग के रंगों के अनुरूप होता है। यह यंत्र के [[शोर]] पर भी निर्भर करता है।
; [[अस्थायी समाधान]]: उपग्रह या विमान द्वारा फ्लाईओवर की आवृत्ति, और केवल समय-श्रृंखला अध्ययनों में या वनों की कटाई की निगरानी के रूप में औसत या मोज़ेक छवि की आवश्यकता वाले लोगों के लिए प्रासंगिक है। यह पहली बार खुफिया समुदाय द्वारा उपयोग किया गया था जहां बार-बार कवरेज से बुनियादी ढांचे में परिवर्तन, इकाइयों की तैनाती या उपकरणों के संशोधन/परिचय का पता चला। किसी दिए गए क्षेत्र या वस्तु पर बादल का आवरण उक्त स्थान के संग्रह को दोहराना आवश्यक बनाता है।
; [[अस्थायी समाधान]]: उपग्रह या विमान द्वारा फ्लाईओवर की आवृत्ति, और केवल समय -श्रृंखला अध्ययनों में या वनों की कटाई की निगरानी के रूप में औसत या मोज़ेक छवि की आवश्यकता वाले लोगों के लिए प्रासंगिक है। यह पहली बार खुफिया समुदाय द्वारा उपयोग किया गया था जहां बार-बार कवरेज से बुनियादी ढांचे में परिवर्तन, इकाइयों की नियती या उपकरणों के संशोधन/परिचय का पता चला। किसी दिए गए क्षेत्र या वस्तु पर बादल का आवरण उक्त स्थान के संग्रह को दोहराना आवश्यक बनाता है।


== डेटा प्रोसेसिंग ==
== डेटा प्रोसेसिंग ==
सेंसर-आधारित मानचित्र बनाने के लिए, अधिकांश रिमोट सेंसिंग सिस्टम संदर्भ बिंदु के संबंध में सेंसर डेटा को एक्सट्रपलेशन करने की अपेक्षा करते हैं, जिसमें जमीन पर ज्ञात बिंदुओं के बीच की दूरी भी शामिल है। यह इस्तेमाल किए गए सेंसर के प्रकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, पारंपरिक तस्वीरों में, छवि के केंद्र में दूरी सटीक होती है, माप की विकृति के साथ आप केंद्र से आगे बढ़ते हैं। एक अन्य कारक प्लैटन का है जिसके विरुद्ध फिल्म को दबाया जाता है, जमीन की दूरी को मापने के लिए तस्वीरों का उपयोग करते समय गंभीर त्रुटियां हो सकती हैं। जिस चरण में इस समस्या का समाधान किया जाता है उसे भू-संदर्भ कहा जाता है और इसमें छवि में बिंदुओं के कंप्यूटर-समर्थित मिलान (आमतौर पर प्रति छवि 30 या अधिक अंक) शामिल होते हैं, जो एक स्थापित बेंचमार्क के उपयोग के साथ एक्सट्रपलेशन किया जाता है, सटीक स्थानिक डेटा का उत्पादन करने के लिए छवि को विकृत करता है। . 1990 के दशक की शुरुआत तक, अधिकांश उपग्रह छवियों को पूरी तरह से भू-संदर्भित बेचा जाता था।
सेंसर-आधारित मानचित्र बनाने के लिए, अधिकांश रिमोट सेंसिंग सिस्टम संदर्भ बिंदु के संबंध में सेंसर डेटा को एक्सट्रपलेशन करने की अपेक्षा करते हैं, जिसमें जमीन पर ज्ञात बिंदुओं के बीच की दूरी भी सम्मिलित है। यह उपयोग किए गए सेंसर के प्रकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, पारंपरिक तस्वीरों में, छवि के केंद्र में दूरी त्रुटिहीन होती है, माप की विकृति के साथ आप केंद्र से आगे बढ़ते हैं। अन्य कारक प्लैटन का है जिसके विरुद्ध फिल्म को दबाया जाता है, जमीन की दूरी को मापने के लिए तस्वीरों का उपयोग करते समय गंभीर त्रुटियां हो सकती हैं। जिस चरण में इस समस्या का समाधान किया जाता है उसे भू-संदर्भ कहा जाता है और इसमें छवि में बिंदुओं के कंप्यूटर-समर्थित मिलान (सामान्यतः प्रति छवि 30 या अधिक अंक) सम्मिलित होते हैं, जो स्थापित बेंचमार्क के उपयोग के साथ एक्सट्रपलेशन किया जाता है, त्रुटिहीन स्थानिक डेटा का उत्पादन करने के लिए छवि को विकृत करता है। . 1990 के दशक की शुरुआत तक, अधिकांश उपग्रह छवियों को पूरी तरह से भू-संदर्भित बेचा जाता था।


इसके अलावा, छवियों को रेडियोमेट्रिक और वायुमंडलीय रूप से सही करने की आवश्यकता हो सकती है।
इसके अतिरिक्त, छवियों को रेडियोमेट्रिक और वायुमंडलीय रूप से सही करने की आवश्यकता हो सकती है।


; रेडियोमेट्रिक सुधार: रेडियोमेट्रिक त्रुटियों और विकृतियों से बचने की अनुमति देता है। राहत के विभिन्न गुणों के कारण पृथ्वी की सतह पर वस्तुओं की रोशनी असमान है। इस कारक को रेडियोमेट्रिक विरूपण सुधार की विधि में ध्यान में रखा जाता है। <ref>{{cite journal|title=Мethod of radiometric distortion correction of multispectral data for the earth remote sensing.|author=Grigoriev А.N.|journal=Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics|volume=15|issue=4|pages=595–602|year=2015|doi=10.17586/2226-1494-2015-15-4-595-602|doi-access=free}}</ref> रेडियोमेट्रिक सुधार पिक्सेल मानों को एक पैमाना देता है, उदा। जी। 0 से 255 के मोनोक्रोमैटिक पैमाने को वास्तविक चमक मूल्यों में परिवर्तित कर दिया जाएगा।
; रेडियोमेट्रिक सुधार: रेडियोमेट्रिक त्रुटियों और विकृतियों से बचने की अनुमति देता है। राहत के विभिन्न गुणों के कारण पृथ्वी की सतह पर वस्तुओं की रोशनी असमान है। इस कारक को रेडियोमेट्रिक विरूपण सुधार की विधि में ध्यान में रखा जाता है। <ref>{{cite journal|title=Мethod of radiometric distortion correction of multispectral data for the earth remote sensing.|author=Grigoriev А.N.|journal=Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics|volume=15|issue=4|pages=595–602|year=2015|doi=10.17586/2226-1494-2015-15-4-595-602|doi-access=free}}</ref> रेडियोमेट्रिक सुधार पिक्सेल मानों को पैमाना देता है, उदा। जी। 0 से 255 के मोनोक्रोमैटिक माप को वास्तविक चमक मूल्यों में परिवर्तित कर दिया जाएगा।
; स्थलाकृतिक सुधार (जिसे भू-भाग सुधार भी कहा जाता है): ऊबड़-खाबड़ पहाड़ों में, भू-भाग के परिणामस्वरूप, पिक्सेल की प्रभावी रोशनी काफी भिन्न होती है। रिमोट सेंसिंग छवि में, छायादार ढलान पर पिक्सेल कमजोर रोशनी प्राप्त करता है और कम चमक मूल्य होता है, इसके विपरीत, सनी ढलान पर पिक्सेल मजबूत रोशनी प्राप्त करता है और इसका उच्च चमक मूल्य होता है। एक ही वस्तु के लिए, छायादार ढलान पर पिक्सेल की चमक का मान सनी ढलान पर पिक्सेल की चमक से अलग होगा। इसके अतिरिक्त, विभिन्न वस्तुओं में समान चमक मान हो सकते हैं। इन अस्पष्टताओं ने पर्वतीय क्षेत्रों में सुदूर संवेदन छवि सूचना निष्कर्षण सटीकता को गंभीर रूप से प्रभावित किया। यह सुदूर संवेदन छवियों के आगे के अनुप्रयोग के लिए मुख्य बाधा बन गया। स्थलाकृतिक सुधार का उद्देश्य इस प्रभाव को समाप्त करना है, क्षैतिज स्थितियों में वस्तुओं की वास्तविक परावर्तकता या चमक को पुनर्प्राप्त करना। यह मात्रात्मक सुदूर संवेदन अनुप्रयोग का आधार है।
; स्थलाकृतिक सुधार (जिसे भू-भाग सुधार भी कहा जाता है): ऊबड़-खाबड़ पहाड़ों में, भू-भाग के परिणामस्वरूप, पिक्सेल की प्रभावी रोशनी अधिक भिन्न होती है। रिमोट सेंसिंग छवि में, छायादार ढलान पर पिक्सेल कमजोर रोशनी प्राप्त करता है और कम चमक मूल्य होता है, इसके विपरीत, सनी ढलान पर पिक्सेल मजबूत रोशनी प्राप्त करता है और इसका उच्च चमक मूल्य होता है। एक ही वस्तु के लिए, छायादार ढलान पर पिक्सेल की चमक का मान सनी ढलान पर पिक्सेल की चमक से अलग होगा। इसके अतिरिक्त, विभिन्न वस्तुओं में समान चमक मान हो सकते हैं। इन अस्पष्टताओं ने पर्वतीय क्षेत्रों में सुदूर संवेदन छवि सूचना निष्कर्षण त्रुटिहीन को गंभीर रूप से प्रभावित किया। यह सुदूर संवेदन छवियों के आगे के अनुप्रयोग के लिए मुख्य बाधा बन गया। स्थलाकृतिक सुधार का उद्देश्य इस प्रभाव को समाप्त करना है, क्षैतिज स्थितियों में वस्तुओं की वास्तविक परावर्तकता या चमक को पुनर्प्राप्त करना। यह मात्रात्मक सुदूर संवेदन अनुप्रयोग का आधार है।
; [[वायुमंडलीय सुधार]]: प्रत्येक आवृत्ति बैंड को पुनर्विक्रय करके वायुमंडलीय धुंध का उन्मूलन ताकि इसका न्यूनतम मूल्य (आमतौर पर जल निकायों में महसूस किया जाता है) 0 के पिक्सेल मान से मेल खाता हो। डेटा का डिजिटाइज़ेशन ग्रे-स्केल मानों को बदलकर डेटा में हेरफेर करना भी संभव बनाता है। .
; [[वायुमंडलीय सुधार]]: प्रत्येक आवृत्ति बैंड को पुनर्विक्रय करके वायुमंडलीय धुंध का उन्मूलन जिससे इसका न्यूनतम मूल्य (सामान्यतः जल निकायों में अनुभूत किया जाता है) 0 के पिक्सेल मान से मेल खाता हो। डेटा का डिजिटाइज़ेशन ग्रे-स्केल मानों को बदलकर डेटा में हेरफेर करना भी संभव बनाता है। .


व्याख्या डेटा की समझ बनाने की महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। पहला आवेदन एरियल फोटोग्राफिक संग्रह का था जिसमें निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग किया गया था; पारंपरिक एकल या स्टीरियोग्राफिक कवरेज दोनों में एक [[प्रकाश तालिका]] के उपयोग के माध्यम से स्थानिक माप, अतिरिक्त कौशल जैसे कि फोटोग्राममेट्री का उपयोग, फोटोमोज़ाइक का उपयोग, दोहराए जाने वाले कवरेज, संशोधनों का पता लगाने के लिए वस्तुओं के ज्ञात आयामों का उपयोग करना। इमेज एनालिसिस हाल ही में विकसित स्वचालित कंप्यूटर-एडेड एप्लिकेशन है जो बढ़ते उपयोग में है।
व्याख्या डेटा की समझ बनाने की महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। पहला आवेदन एरियल फोटोग्राफिक संग्रह का था जिसमें निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग किया गया था; पारंपरिक एकल या स्टीरियोग्राफिक कवरेज दोनों में [[प्रकाश तालिका]] के उपयोग के माध्यम से स्थानिक माप, अतिरिक्त कौशल जैसे कि फोटोग्राममेट्री का उपयोग, फोटोमोज़ाइक का उपयोग, दोहराए जाने वाले कवरेज, संशोधनों का पता लगाने के लिए वस्तुओं के ज्ञात आयामों का उपयोग करना। इमेज एनालिसिस हाल ही में विकसित स्वचालित कंप्यूटर-एडेड एप्लिकेशन है जो बढ़ते उपयोग में है।


ऑब्जेक्ट-बेस्ड इमेज एनालिसिस (OBIA) GISscience का एक उप-अनुशासन है जो रिमोट सेंसिंग (RS) इमेजरी को अर्थपूर्ण इमेज-ऑब्जेक्ट्स में विभाजित करने और स्थानिक, वर्णक्रमीय और लौकिक पैमाने के माध्यम से उनकी विशेषताओं का आकलन करने के लिए समर्पित है।
ऑब्जेक्ट-बेस्ड इमेज एनालिसिस (ओबीआईए) जीआईएससाइंस का उप-अनुशासन है जो रिमोट सेंसिंग (आरएस) इमेजरी को अर्थपूर्ण इमेज-ऑब्जेक्ट्स में विभाजित करने और स्थानिक, वर्णक्रमीय और लौकिक माप के माध्यम से उनकी विशेषताओं का आकलन करने के लिए समर्पित है।


रिमोट सेंसिंग से पुराना डेटा अक्सर मूल्यवान होता है क्योंकि यह भूगोल की एक बड़ी सीमा के लिए एकमात्र दीर्घकालिक डेटा प्रदान कर सकता है। उसी समय, डेटा अक्सर व्याख्या करने के लिए जटिल होता है, और स्टोर करने के लिए भारी होता है। आधुनिक प्रणालियां डेटा को डिजिटल रूप से संग्रहीत करती हैं, अक्सर [[दोषरहित संपीड़न]] के साथ। इस दृष्टिकोण के साथ कठिनाई यह है कि डेटा नाजुक है, स्वरूप पुरातन हो सकता है, और डेटा को गलत साबित करना आसान हो सकता है। डेटा श्रृंखला संग्रह करने के लिए सबसे अच्छी प्रणालियों में से एक कंप्यूटर-जनित मशीन-पठनीय [[बेहद पतली]] है, आमतौर पर [[ओसीआर-बी]] जैसे टाइपफॉन्ट में, या डिजीटल आधा-टोन छवियों के रूप में। Ultrafiches मानक पुस्तकालयों में अच्छी तरह से जीवित रहते हैं, कई शताब्दियों के जीवनकाल के साथ। उन्हें स्वचालित सिस्टम द्वारा बनाया, कॉपी, फाइल और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। वे अभिलेखीय चुंबकीय मीडिया के रूप में कॉम्पैक्ट हैं, और फिर भी मनुष्यों द्वारा न्यूनतम, मानकीकृत उपकरण के साथ पढ़ा जा सकता है।
रिमोट सेंसिंग से पुराना डेटा अधिकांशतः मूल्यवान होता है क्योंकि यह भूगोल की बड़ी सीमा के लिए एकमात्र दीर्घकालिक डेटा प्रदान कर सकता है। उसी समय , डेटा अधिकांशतः व्याख्या करने के लिए जटिल होता है, और स्टोर करने के लिए भारी होता है। आधुनिक प्रणालियां डेटा को डिजिटल रूप से संग्रहीत करती हैं, अधिकांशतः [[दोषरहित संपीड़न]] के साथ। इस दृष्टिकोण के साथ कठिनाई यह है कि डेटा नाजुक है, स्वरूप पुरातन हो सकता है, और डेटा को गलत सिद्धकरना आसान हो सकता है। डेटा श्रृंखला संग्रह करने के लिए सबसे अच्छी प्रणालियों में से एक कंप्यूटर-जनित मशीन-पठनीय [[बेहद पतली|अत्यधिक पतली]] है, सामान्यतः [[ओसीआर-बी]] जैसे टाइपफॉन्ट में, या डिजीटल आधा-टोन छवियों के रूप में। अल्ट्राफिचेस मानक पुस्तकालयों में अच्छी तरह से जीवित रहते हैं, कई शताब्दियों के जीवनकाल के साथ। उन्हें स्वचालित सिस्टम द्वारा बनाया, कॉपी, फाइल और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। वे अभिलेखीय चुंबकीय मीडिया के रूप में कॉम्पैक्ट हैं, और फिर भी मनुष्यों द्वारा न्यूनतम, मानकीकृत उपकरण के साथ पढ़ा जा सकता है।


आम तौर पर, रिमोट सेंसिंग [[उलटा समस्या]] के सिद्धांत पर काम करता है: जबकि ब्याज की वस्तु या घटना ('राज्य') को सीधे मापा नहीं जा सकता है, वहाँ कुछ अन्य चर मौजूद हैं जिन्हें पता लगाया जा सकता है और मापा जा सकता है ('अवलोकन') जो गणना के माध्यम से ब्याज की वस्तु से संबंधित हो सकता है। इसका वर्णन करने के लिए दी गई सामान्य समानता जानवर के प्रकार को उसके पैरों के निशान से निर्धारित करने की कोशिश कर रही है। उदाहरण के लिए, जबकि ऊपरी वायुमंडल में तापमान को सीधे मापना असंभव है, उस क्षेत्र में ज्ञात रासायनिक प्रजातियों (जैसे कार्बन डाइऑक्साइड) से वर्णक्रमीय उत्सर्जन को मापना संभव है। उत्सर्जन की आवृत्ति तब उस क्षेत्र में तापमान के साथ [[ऊष्मप्रवैगिकी]] के माध्यम से संबंधित हो सकती है।
सामान्यतः, रिमोट सेंसिंग [[उलटा समस्या]] के सिद्धांत पर काम करता है: जबकि ब्याज की वस्तु या घटना ('राज्य') को सीधे मापा नहीं जा सकता है, वहाँ कुछ अन्य चर उपस्थित हैं जिन्हें पता लगाया जा सकता है और मापा जा सकता है ('अवलोकन') जो गणना के माध्यम से ब्याज की वस्तु से संबंधित हो सकता है। इसका वर्णन करने के लिए दी गई सामान्य समानता जानवर के प्रकार को उसके पैरों के निशान से निर्धारित करने की कोशिश कर रही है। उदाहरण के लिए, जबकि ऊपरी वायुमंडल में तापमान को सीधे मापना असंभव है, उस क्षेत्र में ज्ञात रासायनिक प्रजातियों (जैसे कार्बन डाइऑक्साइड) से वर्णक्रमीय उत्सर्जन को मापना संभव है। उत्सर्जन की आवृत्ति तब उस क्षेत्र में तापमान के साथ [[ऊष्मप्रवैगिकी]] के माध्यम से संबंधित हो सकती है।


=== डाटा प्रोसेसिंग स्तर ===
=== डाटा प्रोसेसिंग स्तर ===
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{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
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|-
! Level
! स्तर
! Description
! विवरण
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|-
| 0
| 0
| Reconstructed, unprocessed instrument and payload data at full resolution, with any and all communications artifacts (e. g., synchronization frames, communications headers, duplicate data) removed.
| किसी भी और सभी संचार कलाकृतियों (जैसे, सिंक्रोनाइज़ेशन फ़्रेम, संचार हेडर, डुप्लिकेट डेटा) को हटाकर पूर्ण रिज़ॉल्यूशन पर पुनर्निर्माण, असंसाधित उपकरण और पेलोड डेटा।
|-
|-
| 1a
| 1ए
| Reconstructed, unprocessed instrument data at full resolution, time-referenced, and annotated with ancillary information, including radiometric and geometric calibration coefficients and georeferencing parameters (e. g., platform ephemeris) computed and appended but not applied to the Level 0 data (or if applied, in a manner that level 0 is fully recoverable from level 1a data).
| पूर्ण रिज़ॉल्यूशन पर पुनर्निर्माण, असंसाधित साधन डेटा, समय-संदर्भित, और सहायक जानकारी के साथ एनोटेट, जिसमें रेडियोमेट्रिक और ज्यामितीय अंशांकन गुणांक और भू-संदर्भ पैरामीटर (जैसे, प्लेटफ़ॉर्म इफेमेरिस) शामिल हैं और गणना की गई है लेकिन स्तर 0 डेटा पर लागू नहीं है (या यदि लागू किया गया है, इस तरीके से कि स्तर 0 पूरी तरह से स्तर 1ए डेटा से पुनर्प्राप्त करने योग्य है)।
|-
|-
| 1b
| 1बी
| Level 1a data that have been processed to sensor units (e. g., radar backscatter cross section, brightness temperature, etc.); not all instruments have Level 1b data; level 0 data is not recoverable from level 1b data.
| स्तर 1ए डेटा जिसे सेंसर इकाइयों में संसाधित किया गया है (उदाहरण के लिए, रडार बैकस्कैटर क्रॉस सेक्शन, चमक तापमान, आदि); सभी उपकरणों में स्तर 1बी डेटा नहीं होता है; स्तर 0 डेटा स्तर 1b डेटा से पुनर्प्राप्त करने योग्य नहीं है।
|-
|-
| 2
| 2
| Derived geophysical variables (e. g., ocean wave height, soil moisture, ice concentration) at the same resolution and location as Level 1 source data.
| व्युत्पन्न भूभौतिकीय चर (जैसे, समुद्र की लहर की ऊंचाई, मिट्टी की नमी, बर्फ की सघनता) एक ही संकल्प और स्थान पर स्तर 1 स्रोत डेटा के रूप में।
|-
|-
| 3
| 3
| Variables mapped on uniform spacetime grid scales, usually with some completeness and consistency (e. g., missing points interpolated, complete regions mosaicked together from multiple orbits, etc.).
| आमतौर पर कुछ पूर्णता और स्थिरता के साथ एकसमान स्पेसटाइम ग्रिड स्केल पर चर मैप किए जाते हैं (उदाहरण के लिए, लापता बिंदुओं को प्रक्षेपित किया जाता है, पूरे क्षेत्रों को कई कक्षाओं से एक साथ मिलाया जाता है, आदि)।
|-
|-
| 4
| 4
| Model output or results from analyses of lower level data (i. e., variables that were not measured by the instruments but instead are derived from these measurements).
| मॉडल आउटपुट या निचले स्तर के डेटा के विश्लेषण से परिणाम (यानी, वेरिएबल्स जिन्हें उपकरणों द्वारा मापा नहीं गया था बल्कि इन मापों से प्राप्त किया गया था)।
|}
|}
एक स्तर 1 डेटा रिकॉर्ड सबसे मौलिक (यानी, उच्चतम प्रतिवर्ती स्तर) डेटा रिकॉर्ड है जिसकी महत्वपूर्ण वैज्ञानिक उपयोगिता है, और वह आधार है जिस पर बाद के सभी डेटा सेट तैयार किए जाते हैं। स्तर 2 पहला स्तर है जिसके लिए सीधे प्रयोग किया जा सकता है
स्तर 1 डेटा रिकॉर्ड सबसे मौलिक (अर्थात, उच्चतम प्रतिवर्ती स्तर) डेटा रिकॉर्ड है जिसकी महत्वपूर्ण वैज्ञानिक उपयोगिता है, और वह आधार है जिस पर बाद के सभी डेटा सेट तैयार किए जाते हैं। स्तर 2 पहला स्तर है जिसके लिए सीधे प्रयोग किया जा सकता है
अधिकांश वैज्ञानिक अनुप्रयोग; इसका मूल्य निचले स्तरों की तुलना में बहुत अधिक है। स्तर 2 डेटा सेट स्तर 1 डेटा की तुलना में कम विशाल होते हैं क्योंकि उन्हें अस्थायी रूप से, स्थानिक रूप से, या वर्णक्रमीय रूप से कम किया गया है। स्तर 3 डेटा सेट आम तौर पर निचले स्तर के डेटा सेट से छोटे होते हैं और इस प्रकार ओवरहेड को संभालने वाले डेटा का एक बड़ा सौदा किए बिना निपटाया जा सकता है। ये डेटा आम तौर पर कई अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयोगी होते हैं। स्तर 3 डेटासेट का नियमित स्थानिक और अस्थायी संगठन विभिन्न स्रोतों से डेटा को आसानी से संयोजित करना संभव बनाता है।
अधिकांश वैज्ञानिक अनुप्रयोग; इसका मूल्य निचले स्तरों की तुलना में बहुत अधिक है। स्तर 2 डेटा सेट स्तर 1 डेटा की तुलना में कम विशाल होते हैं क्योंकि उन्हें अस्थायी रूप से, स्थानिक रूप से, या वर्णक्रमीय रूप से कम किया गया है। स्तर 3 डेटा सेट सामान्यतः निचले स्तर के डेटा सेट से छोटे होते हैं और इस प्रकार ओवरहेड को संभालने वाले डेटा का बड़ा सौदा किए बिना निपटाया जा सकता है। ये डेटा सामान्यतः कई अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयोगी होते हैं। स्तर 3 डेटासेट का नियमित स्थानिक और अस्थायी संगठन विभिन्न स्रोतों से डेटा को आसानी से संयोजित करना संभव बनाता है।


जबकि ये प्रसंस्करण स्तर विशिष्ट उपग्रह डेटा प्रसंस्करण पाइपलाइनों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं, अन्य डेटा स्तर शब्दसंग्रह परिभाषित किए गए हैं और अधिक विषम कार्यप्रवाहों के लिए उपयुक्त हो सकते हैं।
जबकि ये प्रसंस्करण स्तर विशिष्ट उपग्रह डेटा प्रसंस्करण पाइपलाइनों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं, अन्य डेटा स्तर शब्दसंग्रह परिभाषित किए गए हैं और अधिक विषम कार्यप्रवाहों के लिए उपयुक्त हो सकते हैं।
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[[Image:Usaf.u2.750pix.jpg|thumb|[[लॉकहीड यू-2]]|TR-1 टोही/निगरानी विमान]]
[[Image:Usaf.u2.750pix.jpg|thumb|[[लॉकहीड यू-2]]|TR-1 टोही/निगरानी विमान]]
[[Image:2001 mars odyssey wizja.jpg|thumb|[[2001 मार्स ओडिसी]] ने मंगल ग्रह पर अतीत या वर्तमान जल और ज्वालामुखीय गतिविधि के सबूत खोजने के लिए स्पेक्ट्रोमीटर और इमेजर्स का इस्तेमाल किया।]]रिमोट सेंसिंग का आधुनिक अनुशासन उड़ान के विकास के साथ उभरा। बैलूनिस्ट जी. टूरनाचॉन (उर्फ नादर (फ़ोटोग्राफ़र)) ने 1858 में अपने गुब्बारे से पेरिस की तस्वीरें बनाईं। <ref>{{Cite web|url=https://www.airspacemag.com/daily-planet/flight-of-the-giant-586517/|title=Flight of the Giant|last=Maksel|first=Rebecca|website=Air & Space Magazine|language=en|access-date=2019-02-19|archive-date=18 August 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210818141356/https://www.airspacemag.com/daily-planet/flight-of-the-giant-586517/|url-status=live}}</ref> संदेशवाहक कबूतर, पतंग, रॉकेट और मानवरहित गुब्बारों का भी प्रारंभिक चित्रों के लिए उपयोग किया गया था। गुब्बारों के अपवाद के साथ, ये पहली, व्यक्तिगत छवियां मानचित्र बनाने या वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी नहीं थीं।
[[Image:2001 mars odyssey wizja.jpg|thumb|[[2001 मार्स ओडिसी]] ने मंगल ग्रह पर अतीत या वर्तमान जल और ज्वालामुखीय गतिविधि के सबूत खोजने के लिए स्पेक्ट्रोमीटर और इमेजर्स का उपयोग किया।]]रिमोट सेंसिंग का आधुनिक अनुशासन उड़ान के विकास के साथ उभरा। बैलूनिस्ट जी. टूरनाचॉन (उर्फ नादर (फ़ोटोग्राफ़र)) ने 1858 में अपने गुब्बारे से पेरिस की तस्वीरें बनाईं। <ref>{{Cite web|url=https://www.airspacemag.com/daily-planet/flight-of-the-giant-586517/|title=Flight of the Giant|last=Maksel|first=Rebecca|website=Air & Space Magazine|language=en|access-date=2019-02-19|archive-date=18 August 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210818141356/https://www.airspacemag.com/daily-planet/flight-of-the-giant-586517/|url-status=live}}</ref> संदेशवाहक कबूतर, पतंग, रॉकेट और मानवरहित गुब्बारों का भी प्रारंभिक चित्रों के लिए उपयोग किया गया था। गुब्बारों के अपवाद के साथ, ये पहली, व्यक्तिगत छवियां मानचित्र बनाने या वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी नहीं थीं।


[[प्रथम विश्व युद्ध]] की शुरुआत में सैन्य निगरानी और टोही उद्देश्यों के लिए व्यवस्थित हवाई फोटोग्राफी विकसित की गई थी <ref>{{Cite news|url=https://www.telegraph.co.uk/history/world-war-one/inside-first-world-war/part-eight/10742060/aerial-photography-world-war-one.html|archive-url=https://web.archive.org/web/20140418060649/http://www.telegraph.co.uk/history/world-war-one/inside-first-world-war/part-eight/10742060/aerial-photography-world-war-one.html|url-status=dead|archive-date=18 April 2014|title=A bird's-eye view of the battlefield: aerial photography|last=IWM|first=Alan Wakefield<br/>Head of photographs at|journal=The Daily Telegraph|date=2014-04-04|access-date=2019-02-19|language=en-GB|issn=0307-1235}}</ref> और [[P-51]], [[P-38]], [[RB-66]] और [[F-4C]] जैसे संशोधित लड़ाकू विमानों के उपयोग के साथ शीत युद्ध के दौरान एक चरमोत्कर्ष पर पहुँचना, या लॉकहीड U-2|U2/ जैसे विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए संग्रह प्लेटफ़ॉर्म TR-1, [[SR-71]], [[A-5 Vigilante]]|A-5 और [[OV-1]] श्रृंखला ओवरहेड और स्टैंड-ऑफ संग्रह दोनों में। <ref>{{Cite web|url=http://www.airforcemag.com/MagazineArchive/Pages/1999/October%201999/1099recon.aspx|title=Air Force Magazine|website=www.airforcemag.com|access-date=2019-02-19|archive-date=19 February 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190219133225/http://www.airforcemag.com/MagazineArchive/Pages/1999/October%201999/1099recon.aspx|url-status=live}}</ref> एक और हालिया विकास तेजी से छोटे सेंसर पॉड्स का है, जैसे कि कानून प्रवर्तन और सेना द्वारा मानवयुक्त और मानव रहित दोनों प्लेटफार्मों में उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण का लाभ यह है कि इसके लिए किसी दिए गए एयरफ्रेम में न्यूनतम संशोधन की आवश्यकता होती है। बाद में इमेजिंग तकनीकों में इन्फ्रारेड, पारंपरिक, डॉपलर और सिंथेटिक एपर्चर रडार शामिल होंगे। <ref>{{Cite web|url=https://www.darpa.mil/program/military-imaging-and-surveillance-technology|title=Military Imaging and Surveillance Technology (MIST)|website=www.darpa.mil|access-date=2019-02-19|archive-date=18 August 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210818140014/https://www.darpa.mil/program/military-imaging-and-surveillance-technology|url-status=live}}</ref>
[[प्रथम विश्व युद्ध]] की शुरुआत में सैन्य निगरानी और टोही उद्देश्यों के लिए व्यवस्थित हवाई फोटोग्राफी विकसित की गई थी <ref>{{Cite news|url=https://www.telegraph.co.uk/history/world-war-one/inside-first-world-war/part-eight/10742060/aerial-photography-world-war-one.html|archive-url=https://web.archive.org/web/20140418060649/http://www.telegraph.co.uk/history/world-war-one/inside-first-world-war/part-eight/10742060/aerial-photography-world-war-one.html|url-status=dead|archive-date=18 April 2014|title=A bird's-eye view of the battlefield: aerial photography|last=IWM|first=Alan Wakefield<br/>Head of photographs at|journal=The Daily Telegraph|date=2014-04-04|access-date=2019-02-19|language=en-GB|issn=0307-1235}}</ref> और [[P-51|पी-51]], [[P-38|पी-38]], [[RB-66|आरबी-66]] और [[F-4C|एफ-4सी]] जैसे संशोधित लड़ाकू विमानों के उपयोग के साथ शीत युद्ध के समय चरमोत्कर्ष पर पहुँचना, या लॉकहीड यु-2|यु2/ जैसे विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए संग्रह प्लेटफ़ॉर्म टीआर-1, [[SR-71|एस]][[RB-66|आर]]-71, [[A-5 Vigilante|ए]][[A-5 Vigilante|-5 विजिलेंट]]|ए-5 और [[OV-1|ओवी-1]] श्रृंखला ओवरहेड और स्टैंड-ऑफ संग्रह दोनों में। <ref>{{Cite web|url=http://www.airforcemag.com/MagazineArchive/Pages/1999/October%201999/1099recon.aspx|title=Air Force Magazine|website=www.airforcemag.com|access-date=2019-02-19|archive-date=19 February 2019|archive-url=https://web.archive.org/web/20190219133225/http://www.airforcemag.com/MagazineArchive/Pages/1999/October%201999/1099recon.aspx|url-status=live}}</ref> एक और हालिया विकास तेजी से छोटे सेंसर पॉड्स का है, जैसे कि कानून प्रवर्तन और सेना द्वारा मानवयुक्त और मानव रहित दोनों प्लेटफार्मों में उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण का लाभ यह है कि इसके लिए किसी दिए गए एयरफ्रेम में न्यूनतम संशोधन की आवश्यकता होती है। बाद में इमेजिंग विधि में इन्फ्रारेड, पारंपरिक, डॉपलर और सिंथेटिक एपर्चर रडार सम्मिलित होंगे। <ref>{{Cite web|url=https://www.darpa.mil/program/military-imaging-and-surveillance-technology|title=Military Imaging and Surveillance Technology (MIST)|website=www.darpa.mil|access-date=2019-02-19|archive-date=18 August 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210818140014/https://www.darpa.mil/program/military-imaging-and-surveillance-technology|url-status=live}}</ref>


20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में कृत्रिम उपग्रहों के विकास ने शीत युद्ध की समाप्ति तक सुदूर संवेदन को वैश्विक स्तर पर प्रगति करने की अनुमति दी। <ref>{{Cite report|title=The Indian Society of International Law - Newsletter: VOL. 15, No. 4, October - December 2016|doi = 10.1163/2210-7975_hrd-9920-2016004}}</ref> लैंडसैट कार्यक्रम, निंबस कार्यक्रम और हाल के मिशन जैसे राडारसैट और [[ऊपरी वायुमंडल अनुसंधान उपग्रह]] जैसे विभिन्न पृथ्वी अवलोकन और मौसम उपग्रहों पर इंस्ट्रूमेंटेशन ने नागरिक, अनुसंधान और सैन्य उद्देश्यों के लिए विभिन्न डेटा के वैश्विक माप प्रदान किए। अन्य ग्रहों के लिए अंतरिक्ष जांच ने भी अलौकिक वातावरण में सुदूर संवेदन अध्ययन करने का अवसर प्रदान किया है, मैगेलन जांच [[अंतरिक्ष यान]] पर सिंथेटिक एपर्चर रडार ने [[शुक्र]] के विस्तृत स्थलाकृतिक मानचित्र प्रदान किए, जबकि [[सौर और हेलिओस्फेरिक वेधशाला]] में उपकरणों ने सूर्य और सूर्य पर अध्ययन करने की अनुमति दी। [[सौर पवन]], केवल कुछ उदाहरणों के नाम के लिए। <ref>{{Cite web|url=https://solarsystem.nasa.gov/missions/magellan/in-depth|title=In Depth {{!}} Magellan|website=Solar System Exploration: NASA Science|access-date=2019-02-19|archive-date=19 October 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211019095913/https://solarsystem.nasa.gov/missions/magellan/in-depth/|url-status=live}}</ref> <ref>{{Cite web|url=http://www.nasa.gov/mission_pages/soho/index.html|title=SOHO - Solar and Heliospheric Observatory|last=Garner|first=Rob|date=2015-04-15|website=NASA|access-date=2019-02-19|archive-date=18 September 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210918060134/https://www.nasa.gov/mission_pages/soho/index.html|url-status=live}}</ref>
20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में कृत्रिम उपग्रहों के विकास ने शीत युद्ध की समाप्ति तक सुदूर संवेदन को वैश्विक स्तर पर प्रगति करने की अनुमति दी। <ref>{{Cite report|title=The Indian Society of International Law - Newsletter: VOL. 15, No. 4, October - December 2016|doi = 10.1163/2210-7975_hrd-9920-2016004}}</ref> लैंडसैट कार्यक्रम, निंबस कार्यक्रम और हाल के मिशन जैसे राडारसैट और [[ऊपरी वायुमंडल अनुसंधान उपग्रह]] जैसे विभिन्न पृथ्वी अवलोकन और मौसम उपग्रहों पर इंस्ट्रूमेंटेशन ने नागरिक, अनुसंधान और सैन्य उद्देश्यों के लिए विभिन्न डेटा के वैश्विक माप प्रदान किए। अन्य ग्रहों के लिए अंतरिक्ष जांच ने भी अलौकिक वातावरण में सुदूर संवेदन अध्ययन करने का अवसर प्रदान किया है, मैगेलन जांच [[अंतरिक्ष यान]] पर सिंथेटिक एपर्चर रडार ने [[शुक्र]] के विस्तृत स्थलाकृतिक मानचित्र प्रदान किए, जबकि [[सौर और हेलिओस्फेरिक वेधशाला]] में उपकरणों ने सूर्य और सूर्य पर अध्ययन करने की अनुमति दी। [[सौर पवन]], केवल कुछ उदाहरणों के नाम के लिए। <ref>{{Cite web|url=https://solarsystem.nasa.gov/missions/magellan/in-depth|title=In Depth {{!}} Magellan|website=Solar System Exploration: NASA Science|access-date=2019-02-19|archive-date=19 October 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20211019095913/https://solarsystem.nasa.gov/missions/magellan/in-depth/|url-status=live}}</ref> <ref>{{Cite web|url=http://www.nasa.gov/mission_pages/soho/index.html|title=SOHO - Solar and Heliospheric Observatory|last=Garner|first=Rob|date=2015-04-15|website=NASA|access-date=2019-02-19|archive-date=18 September 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210918060134/https://www.nasa.gov/mission_pages/soho/index.html|url-status=live}}</ref>


1960 और 1970 के दशक की शुरुआत में उपग्रह इमेजरी के [[मूर्ति प्रोद्योगिकी]] के विकास के साथ हाल के घटनाक्रमों में शामिल हैं। [[नासा एम्स रिसर्च सेंटर]], [[जीटीई]], और ईएसएल इंक सहित [[सिलिकॉन वैली]] में कई शोध समूहों ने [[फूरियर रूपांतरण]] तकनीक विकसित की जिससे इमेजरी डेटा की पहली उल्लेखनीय वृद्धि हुई। 1999 में पहला व्यावसायिक उपग्रह (IKONOS) बहुत उच्च रिज़ॉल्यूशन इमेजरी एकत्र करने के लिए लॉन्च किया गया था। <ref>{{Cite web|url=http://www.nasa.gov/centers/ames/about/overview.html|title=Ames Research Center Overview|last=Colen|first=Jerry|date=2015-04-08|website=NASA|access-date=2019-02-19|archive-date=28 September 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210928042152/https://www.nasa.gov/centers/ames/about/overview.html|url-status=live}}</ref>
1960 और 1970 के दशक की शुरुआत में उपग्रह इमेजरी के [[मूर्ति प्रोद्योगिकी]] के विकास के साथ हाल के घटनाक्रमों में सम्मिलित हैं। [[नासा एम्स रिसर्च सेंटर]], [[जीटीई]], और ईएसएल इंक सहित [[सिलिकॉन वैली]] में कई शोध समूहों ने [[फूरियर रूपांतरण]] विधि विकसित की जिससे इमेजरी डेटा की पहली उल्लेखनीय वृद्धि हुई। 1999 में पहला व्यावसायिक उपग्रह (आईकेओएनओएस) बहुत उच्च रिज़ॉल्यूशन इमेजरी एकत्र करने के लिए लॉन्च किया गया था। <ref>{{Cite web|url=http://www.nasa.gov/centers/ames/about/overview.html|title=Ames Research Center Overview|last=Colen|first=Jerry|date=2015-04-08|website=NASA|access-date=2019-02-19|archive-date=28 September 2021|archive-url=https://web.archive.org/web/20210928042152/https://www.nasa.gov/centers/ames/about/overview.html|url-status=live}}</ref>






== प्रशिक्षण और शिक्षा ==
== प्रशिक्षण और शिक्षा ==
आधुनिक सूचना समाज में सुदूर संवेदन की प्रासंगिकता बढ़ती जा रही है। यह एयरोस्पेस उद्योग के हिस्से के रूप में एक महत्वपूर्ण तकनीक का प्रतिनिधित्व करता है और बढ़ती आर्थिक प्रासंगिकता को वहन करता है - नए सेंसर उदा। टेराएसएआर-एक्स और रैपिडआई लगातार विकसित हो रहे हैं और कुशल श्रम की मांग लगातार बढ़ रही है। इसके अलावा, रिमोट सेंसिंग [[मौसम के पूर्वानुमान]] से लेकर [[जलवायु परिवर्तन]] या प्राकृतिक आपदाओं की रिपोर्ट तक, रोजमर्रा की जिंदगी को अत्यधिक प्रभावित करता है। उदाहरण के तौर पर, 80% जर्मन छात्र Google धरती की सेवाओं का उपयोग करते हैं; केवल 2006 में सॉफ्टवेयर को 100 मिलियन बार डाउनलोड किया गया था। लेकिन अध्ययनों से पता चला है कि उनमें से कुछ ही उस डेटा के बारे में अधिक जानते हैं जिसके साथ वे काम कर रहे हैं। <ref>Ditter, R., Haspel, M., Jahn, M., Kollar, I., Siegmund, A., Viehrig, K., Volz, D., Siegmund, A. (2012) Geospatial technologies in school – theoretical concept and practical implementation in K-12 schools. In: International Journal of Data Mining, Modelling and Management (IJDMMM): FutureGIS: Riding the Wave of a Growing Geospatial Technology Literate Society; Vol. X</ref> आवेदन और उपग्रह छवियों की समझ के बीच एक विशाल ज्ञान अंतर परिकल्पना मौजूद है।
आधुनिक सूचना समाज में सुदूर संवेदन की प्रासंगिकता बढ़ती जा रही है। यह एयरोस्पेस उद्योग के हिस्से के रूप में महत्वपूर्ण विधि का प्रतिनिधित्व करता है और बढ़ती आर्थिक प्रासंगिकता को वहन करता है - नए सेंसर उदा। टेराएसएआर-एक्स और रैपिडआई लगातार विकसित हो रहे हैं और कुशल श्रम की मांग लगातार बढ़ रही है। इसके अतिरिक्त, रिमोट सेंसिंग [[मौसम के पूर्वानुमान]] से लेकर [[जलवायु परिवर्तन]] या प्राकृतिक आपदाओं की रिपोर्ट तक, रोजमर्रा की जिंदगी को अत्यधिक प्रभावित करता है। उदाहरण के तौर पर, 80% जर्मन छात्र Google धरती की सेवाओं का उपयोग करते हैं; केवल 2006 में सॉफ्टवेयर को 100 मिलियन बार डाउनलोड किया गया था। किन्तु अध्ययनों से पता चला है कि उनमें से कुछ ही उस डेटा के बारे में अधिक जानते हैं जिसके साथ वे काम कर रहे हैं। <ref>Ditter, R., Haspel, M., Jahn, M., Kollar, I., Siegmund, A., Viehrig, K., Volz, D., Siegmund, A. (2012) Geospatial technologies in school – theoretical concept and practical implementation in K-12 schools. In: International Journal of Data Mining, Modelling and Management (IJDMMM): FutureGIS: Riding the Wave of a Growing Geospatial Technology Literate Society; Vol. X</ref> आवेदन और उपग्रह छवियों की समझ के बीच विशाल ज्ञान अंतर परिकल्पना उपस्थित है।
विषय पर शिक्षण के लिए समर्थन को मजबूत करने के राजनीतिक दावों की परवाह किए बिना रिमोट सेंसिंग केवल स्कूलों में एक स्पर्शरेखा भूमिका निभाता है।<ref>Stork, E.J., Sakamoto, S.O., and Cowan, R.M. (1999) "The integration of science explorations through the use of earth images in middle school curriculum", Proc. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing 37, 1801–1817</ref> स्कूल के पाठों के लिए स्पष्ट रूप से विकसित किए गए बहुत सारे कंप्यूटर सॉफ्टवेयर अभी तक इसकी जटिलता के कारण लागू नहीं किए गए हैं। इस प्रकार, विषय या तो पाठ्यक्रम में बिल्कुल भी एकीकृत नहीं है या एनालॉग छवियों की व्याख्या के चरण को पारित नहीं करता है। वास्तव में, रिमोट सेंसिंग के विषय में उपग्रह चित्रों की मात्र दृश्य व्याख्या के अलावा मीडिया और विधियों के क्षेत्र में भौतिकी और गणित के साथ-साथ [[क्षमता (मानव संसाधन)]] के समेकन की आवश्यकता होती है।


कई शिक्षकों की सुदूर संवेदन विषय में बहुत रुचि है, इस विषय को शिक्षण में एकीकृत करने के लिए प्रेरित किया जा रहा है, बशर्ते कि पाठ्यक्रम पर विचार किया जाए। कई मामलों में भ्रामक जानकारी के कारण यह प्रोत्साहन विफल हो जाता है। <ref>Bednarz, S.W. and Whisenant, S.E. (2000) "Mission geography: linking national geography standards, innovative technologies and NASA", Proc. IGARSS, Honolulu, USA, 2780–2782 8</ref> [[यूरोपीय भूविज्ञान संघ]] या [[डिजिटल पृथ्वी]] जैसे संगठनों द्वारा रिमोट सेंसिंग को स्थायी तरीके से एकीकृत करने के लिए <ref>[https://web.archive.org/web/20150910112227/http://www.digital-earth.eu/ Digital Earth]</ref> [[ई सीखना]] और [[शिक्षा प्रबंधन प्रणाली]] के विकास को प्रोत्साहित करना। उदाहरणों में शामिल हैं: एफआईएस - स्कूल के पाठों में रिमोट सेंसिंग, <ref>{{Cite web |url=http://www.fis.uni-bonn.de/node/92 |title=FIS – Remote Sensing in School Lessons |access-date=25 October 2012 |archive-date=26 October 2012 |archive-url=https://web.archive.org/web/20121026033025/http://www.fis.uni-bonn.de/node/92 |url-status=live }}</ref> जियोस्कोप <ref>{{Cite web |url=https://www.geospektiv.de/ |title=geospektiv |access-date=1 June 2018 |archive-date=2 May 2018 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180502024656/http://www.geospektiv.de/ |url-status=live }}</ref> परिवर्तन, <ref>{{Cite web |url=https://ychange.eu/ |title=YCHANGE |access-date=1 June 2018 |archive-date=17 August 2018 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180817161545/https://ychange.eu/ |url-status=live }}</ref> या स्थानिक खोज, <ref>{{Cite web |url=http://www.landmap.ac.uk/ |title=Landmap – Spatial Discovery |access-date=27 October 2021 |archive-date=29 November 2014 |archive-url=https://web.archive.org/web/20141129092118/http://www.landmap.ac.uk/ |url-status=live }}</ref> मीडिया और विधि योग्यता के साथ-साथ स्वतंत्र शिक्षा को बढ़ावा देने के लिए।
विषय पर शिक्षण के लिए समर्थन को मजबूत करने के राजनीतिक दावों की परवाह किए बिना रिमोट सेंसिंग केवल स्कूलों में स्पर्शरेखा भूमिका निभाता है। <ref>Stork, E.J., Sakamoto, S.O., and Cowan, R.M. (1999) "The integration of science explorations through the use of earth images in middle school curriculum", Proc. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing 37, 1801–1817</ref> स्कूल के पाठों के लिए स्पष्ट रूप से विकसित किए गए बहुत सारे कंप्यूटर सॉफ्टवेयर अभी तक इसकी जटिलता के कारण प्रयुक्त नहीं किए गए हैं। इस प्रकार, विषय या तो पाठ्यक्रम में बिल्कुल भी एकीकृत नहीं है या एनालॉग छवियों की व्याख्या के चरण को पारित नहीं करता है। वास्तव में, रिमोट सेंसिंग के विषय में उपग्रह चित्रों की मात्र दृश्य व्याख्या के अतिरिक्त मीडिया और विधियों के क्षेत्र में भौतिकी और गणित के साथ-साथ [[क्षमता (मानव संसाधन)]] के समेकन की आवश्यकता होती है।
 
कई शिक्षकों की सुदूर संवेदन विषय में बहुत रुचि है, इस विषय को शिक्षण में एकीकृत करने के लिए प्रेरित किया जा रहा है, बशर्ते कि पाठ्यक्रम पर विचार किया जाए। कई स्थितियों में भ्रामक जानकारी के कारण यह प्रोत्साहन विफल हो जाता है। <ref>Bednarz, S.W. and Whisenant, S.E. (2000) "Mission geography: linking national geography standards, innovative technologies and NASA", Proc. IGARSS, Honolulu, USA, 2780–2782 8</ref> [[यूरोपीय भूविज्ञान संघ]] या [[डिजिटल पृथ्वी]] जैसे संगठनों द्वारा रिमोट सेंसिंग को स्थायी तरीके से एकीकृत करने के लिए <ref>[https://web.archive.org/web/20150910112227/http://www.digital-earth.eu/ Digital Earth]</ref> [[ई सीखना]] और [[शिक्षा प्रबंधन प्रणाली]] के विकास को प्रोत्साहित करना। उदाहरणों में सम्मिलित हैं: एफआईएस - स्कूल के पाठों में रिमोट सेंसिंग, <ref>{{Cite web |url=http://www.fis.uni-bonn.de/node/92 |title=FIS – Remote Sensing in School Lessons |access-date=25 October 2012 |archive-date=26 October 2012 |archive-url=https://web.archive.org/web/20121026033025/http://www.fis.uni-bonn.de/node/92 |url-status=live }}</ref> जियोस्कोप <ref>{{Cite web |url=https://www.geospektiv.de/ |title=geospektiv |access-date=1 June 2018 |archive-date=2 May 2018 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180502024656/http://www.geospektiv.de/ |url-status=live }}</ref> परिवर्तन, <ref>{{Cite web |url=https://ychange.eu/ |title=YCHANGE |access-date=1 June 2018 |archive-date=17 August 2018 |archive-url=https://web.archive.org/web/20180817161545/https://ychange.eu/ |url-status=live }}</ref> या स्थानिक खोज, <ref>{{Cite web |url=http://www.landmap.ac.uk/ |title=Landmap – Spatial Discovery |access-date=27 October 2021 |archive-date=29 November 2014 |archive-url=https://web.archive.org/web/20141129092118/http://www.landmap.ac.uk/ |url-status=live }}</ref> मीडिया और विधि योग्यता के साथ-साथ स्वतंत्र शिक्षा को बढ़ावा देने के लिए।


== सॉफ्टवेयर ==
== सॉफ्टवेयर ==
{{main|रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर}}
{{main|रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर}}
रिमोट सेंसिंग डेटा को कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के साथ संसाधित और विश्लेषित किया जाता है, जिसे [[सुदूर संवेदन अनुप्रयोग]] के रूप में जाना जाता है। रिमोट सेंसिंग डेटा को प्रोसेस करने के लिए बड़ी संख्या में मालिकाना और ओपन सोर्स एप्लिकेशन मौजूद हैं। रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर पैकेज में शामिल हैं:
रिमोट सेंसिंग डेटा को कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के साथ संसाधित और विश्लेषित किया जाता है, जिसे [[सुदूर संवेदन अनुप्रयोग]] के रूप में जाना जाता है। रिमोट सेंसिंग डेटा को प्रोसेस करने के लिए बड़ी संख्या में मालिकाना और ओपन सोर्स एप्लिकेशन उपस्थित हैं। रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर पैकेज में सम्मिलित हैं:
* षट्भुज भू-स्थानिक से ERDAS इमेजिन ([[Intergraph]] SG&I से अलग),
* षट्भुज भू-स्थानिक से इआरडीएएस इमेजिन ([[Intergraph|इंटरग्राफ]] एसजी&आई से अलग),
* हैरिस जियोस्पेशियल सॉल्यूशंस से [[ईएनवीआई (सॉफ्टवेयर)]],
* हैरिस जियोस्पेशियल सॉल्यूशंस से [[ईएनवीआई (सॉफ्टवेयर)]],
* [[पीसीआई जियोमैटिक्स]]
* [[पीसीआई जियोमैटिक्स]]
* MicroImages से [[TNTmips]],
* माइक्रोइमेज से [[TNTmips|टीएनटीमिप्स]],
* क्लार्क लैब्स से [[IDRISI]],
* क्लार्क लैब्स से [[IDRISI|आईडीआरआईएसआई]],
* [[ट्रिम्बल नेविगेशन]] से पहचान,
* [[ट्रिम्बल नेविगेशन]] से पहचान,
* और [[ओवरवॉच टेक्सट्रॉन सिस्टम्स]] द्वारा बनाया गया [[रिमोट व्यू]]।
* और [[ओवरवॉच टेक्सट्रॉन सिस्टम्स]] द्वारा बनाया गया [[रिमोट व्यू]]।
* ड्रैगन (रिमोट सेंसिंग)|ड्रैगन/आईपीएस अभी भी उपलब्ध सबसे पुराने रिमोट सेंसिंग पैकेजों में से एक है, और कुछ मामलों में मुफ्त है।
* ड्रैगन (रिमोट सेंसिंग)|ड्रैगन/आईपीएस अभी भी उपलब्ध सबसे पुराने रिमोट सेंसिंग पैकेजों में से एक है, और कुछ स्थितियों में मुफ्त है।


ओपन सोर्स रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर में शामिल हैं:
ओपन सोर्स रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर में सम्मिलित हैं:
* [[प्रकाशिकी (सॉफ्टवेयर)]],
* [[प्रकाशिकी (सॉफ्टवेयर)]],
* [[ओर्फियो टूलबॉक्स]]
* [[ओर्फियो टूलबॉक्स]]
* यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ESA) से सेंटिनल एप्लिकेशन प्लेटफॉर्म (SNAP)
* यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी (ईएसए) से सेंटिनल एप्लिकेशन प्लेटफॉर्म (एसएनएपी)
* रिमोट सेंसिंग और जीआईएस क्षमताओं को मिलाने वाले अन्य हैं: [[घास जीआईएस]], आईएलडब्ल्यूआईएस, [[क्यूजीआईएस]] और टेरालुक।
* रिमोट सेंसिंग और जीआईएस क्षमताओं को मिलाने वाले अन्य हैं: [[घास जीआईएस]], आईएलडब्ल्यूआईएस, [[क्यूजीआईएस]] और टेरालुक।


ग्लोबल मार्केटिंग इनसाइट्स, इंक द्वारा एनओएए प्रायोजित शोध के अनुसार रिमोट सेंसिंग में शामिल एशियाई शैक्षणिक समूहों के बीच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोग इस प्रकार हैं: ईआरडीएएस 36% (ईआरडीएएस इमेजिन 25% और ईआरमैपर 11%); [[पर्यावरण प्रणाली अनुसंधान संस्थान]] 30%; आईटीटी विज़ुअल इंफॉर्मेशन सॉल्यूशंस ईएनवीआई 17%; [[मैपइन्फो प्रोफेशनल]] 17%।
ग्लोबल मार्केटिंग इनसाइट्स, इंक द्वारा एनओएए प्रायोजित शोध के अनुसार रिमोट सेंसिंग में सम्मिलित एशियाई शैक्षणिक समूहों के बीच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोग इस प्रकार हैं: ईआरडीएएस 36% (ईआरडीएएस इमेजिन 25% और ईआरमैपर 11%); [[पर्यावरण प्रणाली अनुसंधान संस्थान]] 30%; आईटीटी विज़ुअल इंफॉर्मेशन सॉल्यूशंस ईएनवीआई 17%; [[मैपइन्फो प्रोफेशनल]] 17%।


पश्चिमी शैक्षणिक उत्तरदाताओं में निम्नानुसार हैं: ESRI 39%, [[ERDAS IMAGINE]] 27%, MapInfo 9%, और [[AutoDesk]] 7%।
पश्चिमी शैक्षणिक उत्तरदाताओं में निम्नानुसार हैं: ईएसआरआई 39%, [[ERDAS IMAGINE|ईआरडीएएस इमेजिन]] 27%, मैपसूचना 9%, और [[AutoDesk|ऑटोडेस्क]] 7%।


शिक्षा के क्षेत्र में, जो लोग केवल उपग्रह चित्रों के प्रिंट-आउट को देखने से परे जाना चाहते हैं, वे या तो सामान्य रिमोट सेंसिंग सॉफ़्टवेयर (जैसे क्यूजीआईएस), Google धरती, [https://storymaps.arcgis.com/ StoryMaps] या एक सॉफ़्टवेयर/वेब का उपयोग करते हैं। ऐप विशेष रूप से शिक्षा के लिए विकसित किया गया है (जैसे डेस्कटॉप: [http://leoworks.terrasigna.com/ LeoWorks], ऑनलाइन: [https://server2.blif.de/ BLIF])।
शिक्षा के क्षेत्र में, जो लोग केवल उपग्रह चित्रों के प्रिंट-आउट को देखने से परे जाना चाहते हैं, वे या तो सामान्य रिमोट सेंसिंग सॉफ़्टवेयर (जैसे क्यूजीआईएस), गूगल धरती, [https://storymaps.arcgis.com/ स्टोरीमैप्स] या सॉफ़्टवेयर/वेब का उपयोग करते हैं। ऐप विशेष रूप से शिक्षा के लिए विकसित किया गया है (जैसे डेस्कटॉप: [http://leoworks.terrasigna.com/ लियोवर्क्स], ऑनलाइन: [https://server2.blif.de/ बीएलआईएफ])।


== गामा किरणों के साथ रिमोट सेंसिंग ==
== गामा किरणों के साथ रिमोट सेंसिंग ==
सुदूर संवेदन के माध्यम से खनिज अन्वेषण के लिए गामा किरणों के अनुप्रयोग हैं। 1972 में गामा किरणों के साथ खनिज अन्वेषण के लिए रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों पर दो मिलियन डॉलर से अधिक खर्च किए गए थे। यूरेनियम के निक्षेपों की खोज के लिए गामा किरणों का उपयोग किया जाता है। पोटेशियम से रेडियोधर्मिता का अवलोकन करके, पोर्फिरी तांबे के भंडार का पता लगाया जा सकता है। हाइड्रोथर्मल कॉपर जमा की उपस्थिति से संबंधित यूरेनियम से थोरियम का एक उच्च अनुपात पाया गया है। विकिरण के पैटर्न को तेल और गैस क्षेत्रों के ऊपर होने के लिए भी जाना जाता है, लेकिन इनमें से कुछ पैटर्न को तेल और गैस के बजाय सतही मिट्टी के कारण माना जाता था। <ref>{{Cite book |last=Grasty |first=R |title=Applications of Gamma Radiation in Remote Sensing |publisher=Springer-Verlag |year=1976 |isbn=978-3-642-66238-6 |edition=1st |location=Berlin |pages=267}}</ref>
सुदूर संवेदन के माध्यम से खनिज अन्वेषण के लिए गामा किरणों के अनुप्रयोग हैं। 1972 में गामा किरणों के साथ खनिज अन्वेषण के लिए रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों पर दो मिलियन डॉलर से अधिक खर्च किए गए थे। यूरेनियम के निक्षेपों की खोज के लिए गामा किरणों का उपयोग किया जाता है। पोटेशियम से रेडियोधर्मिता का अवलोकन करके, पोर्फिरी तांबे के भंडार का पता लगाया जा सकता है। हाइड्रोथर्मल कॉपर जमा की उपस्थित से संबंधित यूरेनियम से थोरियम का उच्च अनुपात पाया गया है। विकिरण के पैटर्न को तेल और गैस क्षेत्रों के ऊपर होने के लिए भी जाना जाता है, किन्तु इनमें से कुछ पैटर्न को तेल और गैस के अतिरिक्त सतही मिट्टी के कारण माना जाता था। <ref>{{Cite book |last=Grasty |first=R |title=Applications of Gamma Radiation in Remote Sensing |publisher=Springer-Verlag |year=1976 |isbn=978-3-642-66238-6 |edition=1st |location=Berlin |pages=267}}</ref>




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* [[भूभौतिकीय सर्वेक्षण]]
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* [[ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम]] (जीपीएस)
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* {{slink|Ground truth#Remote sensing}}
* {{slink|ग्राउंड ट्रुथ #रिमोट सेंसिंग}}
* [[आईईईई भूविज्ञान और रिमोट सेंसिंग सोसायटी]]
* [[आईईईई भूविज्ञान और रिमोट सेंसिंग सोसायटी]]
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== संदर्भ ==
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== अग्रिम पठन ==
== अग्रिम पठन ==
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* Lasaponara, R. and [[Nicola Masini|Masini N.]] 2012: Satellite Remote Sensing - A new tool for Archaeology. Remote Sensing and Digital Image Processing Series, Volume 16, 364 pp., {{ISBN|978-90-481-8801-7}}.
* Lasaponara, R. and [[Nicola Masini|Masini N.]] 2012: Satellite Remote Sensing - A new tool for Archaeology. Remote Sensing and Digital Image Processing Series, Volume 16, 364 pp., {{ISBN|978-90-481-8801-7}}.
* Dupuis, C.; Lejeune, P.; Michez, A.; Fayolle, A. How Can Remote Sensing Help Monitor Tropical Moist Forest Degradation?—A Systematic Review. Remote Sens. 2020, 12, 1087. https://www.mdpi.com/2072-4292/12/7/1087
* Dupuis, C.; Lejeune, P.; Michez, A.; Fayolle, A. How Can Remote Sensing Help Monitor Tropical Moist Forest Degradation?—A Systematic Review. Remote Sens. 2020, 12, 1087. https://www.mdpi.com/2072-4292/12/7/1087
==बाहरी संबंध==
==बाहरी संबंध==
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Latest revision as of 15:17, 2 November 2023

ध्रुवनमापन का उपयोग करके मृत्यु घाटी की कृत्रिम झिरीदार रडार छवि रंगीन

सुदूर संवेदन (रिमोट सेंसिंग) वस्तु के साथ भौतिक संपर्क किए बिना भौतिक वस्तु या घटना के बारे में जानकारी का अधिग्रहण है, इसके विपरीत सीटू या ऑन-साइट अवलोकन। यह शब्द विशेष रूप से पृथ्वी और अन्य ग्रहों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए प्रयोग किया जाता है। भूभौतिकी, भूगोल, भूमि सर्वेक्षण और अधिकांश पृथ्वी विज्ञान विषयों (जैसे अन्वेषण भूभौतिकी, जल विज्ञान, पारिस्थितिकी, मौसम विज्ञान, समुद्र विज्ञान, हिमनद विज्ञान, भूविज्ञान) सहित कई क्षेत्रों में रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया जाता है; इसमें सैन्य, खुफिया, वाणिज्यिक, आर्थिक, योजना और मानवीय अनुप्रयोग भी सम्मिलित हैं।

वर्तमान उपयोग में, रिमोट सेंसिंग शब्द सामान्यतः पृथ्वी पर वस्तुओं का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए उपग्रह- या विमान-आधारित सेंसर प्रौद्योगिकियों के उपयोग को संदर्भित करता है। इसमें लहर प्रसार (जैसे विद्युत चुम्बकीय विकिरण) के आधार पर सतह और वायुमंडल और महासागर सम्मिलित हैं। इसे सक्रिय रिमोट सेंसिंग में विभाजित किया जा सकता है (जब उपग्रह या विमान द्वारा वस्तु को संकेत उत्सर्जित किया जाता है और इसका प्रतिबिंब सेंसर द्वारा पता लगाया जाता है) और निष्क्रिय रिमोट सेंसिंग (जब सेंसर द्वारा सूर्य के प्रकाश का प्रतिबिंब पता लगाया जाता है)। [1] [2] [3] [4]

सिंहावलोकन

यह वीडियो इस बारे में है कि कैसे लैंडसैट का उपयोग कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य में संरक्षण के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया गया था, और इसका उपयोग उत्तर में मारिंगा-लोपोरी-वाम्बा लैंडस्केप नामक क्षेत्र को मैप करने में सहायता करने के लिए कैसे किया गया था।

सुदूर संवेदन को दो प्रकार की विधियों में विभाजित किया जा सकता है: निष्क्रिय सुदूर संवेदन और सक्रिय सुदूर संवेदन। निष्क्रिय सेंसर विकिरण को इकट्ठा करते हैं जो वस्तु या आसपास के क्षेत्रों द्वारा उत्सर्जित या परावर्तित होता है। परावर्तित सूर्य का प्रकाश निष्क्रिय संवेदकों द्वारा मापे जाने वाले विकिरण का सबसे आम स्रोत है। निष्क्रिय रिमोट सेंसर के उदाहरणों में फिल्म फोटोग्राफी, अवरक्त, चार्ज-युग्मित डिवाइस और रेडियोमीटर सम्मिलित हैं। दूसरी ओर, सक्रिय संग्रह, वस्तुओं और क्षेत्रों को स्कैन करने के लिए ऊर्जा का उत्सर्जन करता है, जहां एक सेंसर तब विकिरण का पता लगाता है और मापता है जो लक्ष्य से परावर्तित या बैकस्कैटर होता है। राडार और लिडार सक्रिय रिमोट सेंसिंग के उदाहरण हैं जहां उत्सर्जन और वापसी के बीच समय की देरी को मापा जाता है, जिससे किसी वस्तु का स्थान, गति और दिशा निर्धारित होती है।

सुदूर संवेदन का चित्रण

रिमोट सेंसिंग से खतरनाक या दुर्गम क्षेत्रों का डेटा एकत्र करना संभव हो जाता है। रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों में ऐमज़ान बेसिन जैसे क्षेत्रों में वनों की कटाई की निगरानी, ​​आर्कटिक और अंटार्कटिक क्षेत्रों में हिमनद की विशेषताएं और तटीय और समुद्र की गहराई की गहराई से जांच करना सम्मिलित है। शीत युद्ध के समय सैन्य संग्रह ने खतरनाक सीमा क्षेत्रों के बारे में डेटा के स्टैंड-ऑफ संग्रह का उपयोग किया। रिमोट सेंसिंग जमीन पर महंगे और धीमे डेटा संग्रह को भी बदल देता है, इस प्रक्रिया में यह सुनिश्चित करता है कि क्षेत्र या वस्तुएं परेशान न हों।

ऑर्बिटल प्लेटफॉर्म विद्युत चुम्बकीय वर्णक्रम के विभिन्न हिस्सों से डेटा एकत्र और प्रसारित करते हैं, जो बड़े माप पर हवाई या जमीन-आधारित संवेदन और विश्लेषण के साथ मिलकर शोधकर्ताओं को एल नीनो और अन्य प्राकृतिक लंबी और छोटी अवधि की घटनाओं जैसे रुझानों की निगरानी के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान करता है। अन्य उपयोगों में पृथ्वी विज्ञान के विभिन्न क्षेत्र सम्मिलित हैं जैसे प्राकृतिक संसाधन प्रबंधन, कृषि क्षेत्र जैसे भूमि उपयोग और संरक्षण, [5] [6] ग्रीनहाउस गैस निगरानी, [7] तेल रिसाव का पता लगाना और निगरानी करना, [8] और राष्ट्रीय सुरक्षा और सीमावर्ती क्षेत्रों पर ओवरहेड, ग्राउंड-आधारित और स्टैंड-ऑफ संग्रह। [9]


डेटा अधिग्रहण विधियो के प्रकार

मल्टीस्पेक्ट्रल संग्रह और विश्लेषण का आधार जांच किए गए क्षेत्रों या वस्तुओं का है जो विकिरण को प्रतिबिंबित या उत्सर्जित करते हैं जो आसपास के क्षेत्रों से बाहर निकलते हैं। प्रमुख सुदूर संवेदन उपग्रह प्रणालियों के सारांश के लिए सिंहावलोकन तालिका देखें।

सुदूर संवेदन के अनुप्रयोग

Further information: रिमोट सेंसिंग (भूविज्ञान) and पुरातत्व में रिमोट सेंसिंग
  • पारंपरिक रडार अधिकांशतः हवाई यातायात नियंत्रण, प्रारंभिक चेतावनी और कुछ बड़े माप के मौसम संबंधी डेटा से जुड़ा होता है। डॉपलर रडार का उपयोग स्थानीय कानून प्रवर्तन द्वारा गति सीमा की निगरानी और उन्नत मौसम रडार जैसे वर्षा स्थान और तीव्रता के अतिरिक्त मौसम प्रणालियों के भीतर हवा की गति और दिशा में किया जाता है। अन्य प्रकार के सक्रिय संग्रह में आयनमंडल में प्लाज्मा (भौतिकी) सम्मिलित है। इंटरफेरोमेट्रिक सिंथेटिक एपर्चर रडार का उपयोग बड़े माप के भू-भाग के त्रुटिहीन डिजिटल उन्नयन मॉडल बनाने के लिए किया जाता है (देखें राडारसैट, टेराएसएआर, मैगेलन जांच)।
  • उपग्रहों पर लेजर और रडार अल्टीमीटर ने डेटा की विस्तृत श्रृंखला प्रदान की है। गुरुत्वाकर्षण के कारण पानी के उभार को मापकर, वे समुद्री तल पर मील या उससे अधिक के रिज़ॉल्यूशन में सुविधाओं को मैप करते हैं। समुद्र की लहरों की ऊँचाई और तरंग दैर्ध्य को मापकर, अल्टीमीटर हवा की गति और दिशा और सतह महासागरीय धाराओं और दिशाओं को मापते हैं।
  • अल्ट्रासाउंड (ध्वनिक) और रडार ज्वार गेज समुद्र के स्तर, ज्वार और लहर की दिशा को तटीय और अपतटीय ज्वार गेज में मापते हैं।
  • लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग (एलआईडीएआर) वेपन रेंजिंग, प्रोजेक्टाइल के लेज़र इल्युमिनेटेड होमिंग के उदाहरणों में अच्छी तरह से जाना जाता है। एलआईडीईआर का उपयोग वातावरण में विभिन्न रसायनों की सांद्रता का पता लगाने और मापने के लिए किया जाता है, जबकि हवाईएलआईडीईआर का उपयोग रडार विधि की तुलना में अधिक त्रुटिहीन रूप से जमीन पर वस्तुओं और सुविधाओं की ऊंचाई को मापने के लिए किया जा सकता है। वनस्पति सुदूर संवेदन लिडार का प्रमुख अनुप्रयोग है।
  • रेडियोमीटर और दीप्तिमापी उपयोग में आने वाले सबसे आम उपकरण हैं, जो आवृत्तियों की विस्तृत श्रृंखला में परावर्तित और उत्सर्जित विकिरण एकत्र करते हैं। सबसे आम दृश्य और इन्फ्रारेड सेंसर हैं, इसके बाद माइक्रोवेव, गामा-रे, और संभवतः ही कभी, पराबैंगनी। उनका उपयोग विभिन्न रसायनों के उत्सर्जन स्पेक्ट्रा का पता लगाने के लिए भी किया जा सकता है, जो वातावरण में रासायनिक सांद्रता पर डेटा प्रदान करते हैं।
रिमोट सेंसिंग उपकरण के उदाहरण
द्वारा तैनात या समुद्र विज्ञान के साथ इंटरफेस research vessels.[10]

* रेडियोमीटर का उपयोग रात में भी किया जाता है, क्योंकि प्रकाश प्रदूषण मानव गतिविधि का प्रमुख संकेत है। [11] अनुप्रयोगों में जनसंख्या, जीडीपी, और युद्ध या आपदाओं से बुनियादी ढांचे को हानि की रिमोट सेंसिंग सम्मिलित है।

  • ज्वालामुखी विस्फोटों की निगरानी के लिए रेडियोमीटर और उपग्रहों के ऑनबोर्ड रडार का उपयोग किया जा सकता है रेफरी>Corradino, Claudia; Ganci, Gaetana; Bilotta, Giuseppe; Cappello, Annalisa; Del Negro, Ciro; Fortuna, Luigi (January 2019). "ज्वालामुखी अनुप्रयोगों के लिए स्मार्ट डिसीजन सपोर्ट सिस्टम". Energies (in English). 12 (7): 1216. doi:10.3390/en12071216.</रेफरी> [12]
  • पोलरिमेट्री[इमेजिंग को यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी रिसर्च लेबोरेटरी|यू.एस. के शोधकर्ताओं द्वारा लक्षित ट्रैकिंग उद्देश्यों के लिए उपयोगी बताया गया है। सेना अनुसंधान प्रयोगशाला। उन्होंने निर्धारित किया कि मानव निर्मित वस्तुओं में पोलरिमेट्रिक हस्ताक्षर होते हैं जो प्राकृतिक वस्तुओं में नहीं पाए जाते हैं। ये निष्कर्ष हम्वी जैसे सैन्य ट्रकों और उनके ध्वनिक-ऑप्टिक मॉड्यूलेटर के साथ ट्रेलरों की इमेजिंग से तैयार किए गए थे। [13] [14]
  • स्थलीय आवास सुविधाओं के मॉडलिंग के अतिरिक्त, संभावित मार्गों के लिए ट्रैफ़िकबिलिटी और राजमार्ग विभागों में इमेजरी और इलाके के विश्लेषकों द्वारा स्थलाकृतिक मानचित्र बनाने के लिए अधिकांशतः हवाई तस्वीरों की स्टीरियोस्कोपी का उपयोग किया जाता है। [15] [16] [17]
  • 1970 के दशक के बाद से लैंडसैट जैसे मल्टी-स्पेक्ट्रल प्लेटफॉर्म का उपयोग किया जा रहा है। ये विषयगत मैपर इलेक्ट्रोमैग्नेटिक रेडिएशन (मल्टी-स्पेक्ट्रल) के कई तरंग दैर्ध्य में छवियां लेते हैं और सामान्यतः पृथ्वी अवलोकन उपग्रह पर पाए जाते हैं, जिनमें (उदाहरण के लिए) लैंडसैट कार्यक्रम या आईकेओएनओएस उपग्रह सम्मिलित हैं। विषयगत मानचित्रण से भूमि कवर और भूमि उपयोग के मानचित्रों का उपयोग खनिजों की संभावना, भूमि उपयोग का पता लगाने या निगरानी करने, आक्रामक वनस्पतियों, वनों की कटाई का पता लगाने और स्वदेशी पौधों और फसलों (उपग्रह फसल निगरानी) के स्वास्थ्य की जांच करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें पूरे कृषि क्षेत्र सम्मिलित हैं या जंगल। [18] इस उद्देश्य के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग करने वाले प्रमुख वैज्ञानिकों में जेनेट फ्रैंकलिन और रूथ डेफ़्रीज़ सम्मिलित हैं। सेकची गहराई, क्लोरोफिल घनत्व और कुल फास्फोरस सामग्री सहित पानी की गुणवत्ता के मापदंडों को इंगित करने के लिए केवाईडीओडब्लू जैसी नियामक एजेंसियों द्वारा लैंडसैट छवियों का उपयोग किया जाता है। मौसम उपग्रह का उपयोग मौसम विज्ञान और जलवायु विज्ञान में किया जाता है।
  • हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग ऐसी छवि बनाती है जहां प्रत्येक पिक्सेल में निकटवर्ती स्पेक्ट्रल रेंज पर इमेजिंग संकीर्ण स्पेक्ट्रल बैंड के साथ पूर्ण स्पेक्ट्रल जानकारी होती है। हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजर्स का उपयोग खनिज विज्ञान, जीव विज्ञान, रक्षा और पर्यावरण मापन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है।
  • मरुस्थलीकरण के खिलाफ लड़ाई के दायरे में, रिमोट सेंसिंग शोधकर्ताओं को लंबी अवधि में जोखिम क्षेत्रों का पालन करने और निगरानी करने, मरुस्थलीकरण कारकों को निर्धारित करने, पर्यावरण प्रबंधन के प्रासंगिक उपायों को परिभाषित करने में निर्णय लेने वालों का समर्थन करने और उनके प्रभावों का आकलन करने की अनुमति देता है। [19]
  • संरक्षण प्रयासों में सहायता के लिए दुर्लभ पौधों का पता लगाने के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग किया गया है। भविष्यवाणी, पता लगाने और बायोफिजिकल स्थितियों को रिकॉर्ड करने की क्षमता मध्यम से बहुत उच्च संकल्पों तक संभव थी। [20]


जियोडेटिक

Further information: सैटेलाइट जियोडेसी
  • भूमंडल नापने का शास्र रिमोट सेंसिंग गुरुत्वमिति या जियोमेट्रिक हो सकती है। ओवरहेड ग्रेविटी डेटा संग्रह का उपयोग पहली बार हवाई पनडुब्बी का पता लगाने में किया गया था। इस डेटा ने पृथ्वी के गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र में सूक्ष्म गड़बड़ी का खुलासा किया जिसका उपयोग पृथ्वी के बड़े माप पर वितरण में परिवर्तन को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, जो बदले में जीआरएसीई (उपग्रह) के रूप में भूभौतिकीय अध्ययनों के लिए उपयोग किया जा सकता है। ज्यामितीय सुदूर संवेदन में इनएसएआर,एलआईडीईआर, आदि का उपयोग करके स्थिति और विरूपण रडार इमेजिंग सम्मिलित है। [21]

ध्वनिक और निकट-ध्वनिक

  • सोनार: निष्क्रिय सोनार, किसी अन्य वस्तु ( बर्तन, व्हेल आदि) द्वारा की गई ध्वनि को सुनना; सक्रिय सोनार, ध्वनि की स्पंदन उत्सर्जित करना और प्रतिध्वनि सुनना, पानी के नीचे की वस्तुओं और इलाके का पता लगाने, रेंज करने और मापने के लिए उपयोग किया जाता है।
  • विभिन्न स्थानों पर लिया गया भूकंप-सूचक यंत्र सापेक्ष तीव्रता और त्रुटिहीन समय की तुलना करके भूकंप (उनके आने के बाद) का पता लगा सकता है और माप सकता है।
  • अल्ट्रासाउंड: अल्ट्रासाउंड सेंसर, जो उच्च-आवृत्ति वाली दालों का उत्सर्जन करते हैं और प्रतिध्वनियों को सुनते हैं, जिनका उपयोग जल तरंगों और जल स्तर का पता लगाने के लिए किया जाता है, जैसे कि ज्वार गेज या टोइंग टैंक के लिए।

बड़े माप पर अवलोकनों की श्रृंखला को समन्वयित करने के लिए, अधिकांश संवेदन प्रणालियां निम्नलिखित पर निर्भर करती हैं: मंच स्थान और संवेदक का अभिविन्यास। हाई-एंड उपकरण अब अधिकांशतः उपग्रह नेविगेशन सिस्टम से स्थितीय जानकारी का उपयोग करते हैं। रोटेशन और ओरिएंटेशन अधिकांशतः इलेक्ट्रॉनिक कंपास के साथ एक या दो डिग्री के भीतर प्रदान किया जाता है। कम्पास न केवल दिगंश (अर्थात चुंबकीय उत्तर की डिग्री) को माप सकते हैं, किंतु ऊंचाई (क्षितिज के ऊपर डिग्री) को भी माप सकते हैं, क्योंकि चुंबकीय क्षेत्र अलग-अलग अक्षांशों पर अलग-अलग कोणों पर पृथ्वी में घटता है। अधिक त्रुटिहीन ओरिएंटेशन के लिए जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली की आवश्यकता होती है| जाइरोस्कोपिक-एडेड ओरिएंटेशन, सितारों या ज्ञात बेंचमार्क से नेविगेशन सहित विभिन्न तरीकों से समय -समय पर पुन: व्यवस्थित।

डेटा विशेषताएँ

सुदूर संवेदन डेटा की गुणवत्ता में इसके स्थानिक, वर्णक्रमीय, रेडियोमेट्रिक और लौकिक विभेदन सम्मिलित हैं।

स्थानिक संकल्प
पिक्सेल का आकार जो रेखापुंज ग्राफिक्स में अंकित किया गया है - सामान्यतः पिक्सेल वर्ग क्षेत्रों के अनुरूप हो सकते हैं जो पार्श्व लंबाई में होते हैं 1 to 1,000 metres (3.3 to 3,280.8 ft).
स्पेक्ट्रल रेज़ोल्यूशन
विभिन्न आवृत्ति बैंडों की तरंगदैर्ध्य रिकॉर्ड की जाती है - सामान्यतः, यह प्लेटफ़ॉर्म द्वारा रिकॉर्ड की गई आवृत्ति बैंड की संख्या से संबंधित होती है। वर्तमान लैंडसैट संग्रह सात बैंडों का है, जिनमें इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रम में कई सम्मिलित हैं, 0.7 से 2.1 माइक्रोन के वर्णक्रमीय संकल्प से लेकर। अर्थ ऑब्जर्विंग-1 पर हाइपरियन सेंसर 0.10 से 0.11 माइक्रोमीटर प्रति बैंड के वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन के साथ 220 बैंड को 0.4 से 2.5 माइक्रोन तक हल करता है।
रेडियोमितीय विभेदन
विकिरण की विभिन्न तीव्रताओं की संख्या जिसे संवेदक भेद करने में सक्षम है। सामान्यतः, यह 8 से 14 बिट्स तक होता है, जो प्रत्येक बैंड में ग्रे स्केल के 256 स्तरों और 16,384 तीव्रता या रंग के रंगों के अनुरूप होता है। यह यंत्र के शोर पर भी निर्भर करता है।
अस्थायी समाधान
उपग्रह या विमान द्वारा फ्लाईओवर की आवृत्ति, और केवल समय -श्रृंखला अध्ययनों में या वनों की कटाई की निगरानी के रूप में औसत या मोज़ेक छवि की आवश्यकता वाले लोगों के लिए प्रासंगिक है। यह पहली बार खुफिया समुदाय द्वारा उपयोग किया गया था जहां बार-बार कवरेज से बुनियादी ढांचे में परिवर्तन, इकाइयों की नियती या उपकरणों के संशोधन/परिचय का पता चला। किसी दिए गए क्षेत्र या वस्तु पर बादल का आवरण उक्त स्थान के संग्रह को दोहराना आवश्यक बनाता है।

डेटा प्रोसेसिंग

सेंसर-आधारित मानचित्र बनाने के लिए, अधिकांश रिमोट सेंसिंग सिस्टम संदर्भ बिंदु के संबंध में सेंसर डेटा को एक्सट्रपलेशन करने की अपेक्षा करते हैं, जिसमें जमीन पर ज्ञात बिंदुओं के बीच की दूरी भी सम्मिलित है। यह उपयोग किए गए सेंसर के प्रकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, पारंपरिक तस्वीरों में, छवि के केंद्र में दूरी त्रुटिहीन होती है, माप की विकृति के साथ आप केंद्र से आगे बढ़ते हैं। अन्य कारक प्लैटन का है जिसके विरुद्ध फिल्म को दबाया जाता है, जमीन की दूरी को मापने के लिए तस्वीरों का उपयोग करते समय गंभीर त्रुटियां हो सकती हैं। जिस चरण में इस समस्या का समाधान किया जाता है उसे भू-संदर्भ कहा जाता है और इसमें छवि में बिंदुओं के कंप्यूटर-समर्थित मिलान (सामान्यतः प्रति छवि 30 या अधिक अंक) सम्मिलित होते हैं, जो स्थापित बेंचमार्क के उपयोग के साथ एक्सट्रपलेशन किया जाता है, त्रुटिहीन स्थानिक डेटा का उत्पादन करने के लिए छवि को विकृत करता है। . 1990 के दशक की शुरुआत तक, अधिकांश उपग्रह छवियों को पूरी तरह से भू-संदर्भित बेचा जाता था।

इसके अतिरिक्त, छवियों को रेडियोमेट्रिक और वायुमंडलीय रूप से सही करने की आवश्यकता हो सकती है।

रेडियोमेट्रिक सुधार
रेडियोमेट्रिक त्रुटियों और विकृतियों से बचने की अनुमति देता है। राहत के विभिन्न गुणों के कारण पृथ्वी की सतह पर वस्तुओं की रोशनी असमान है। इस कारक को रेडियोमेट्रिक विरूपण सुधार की विधि में ध्यान में रखा जाता है। [22] रेडियोमेट्रिक सुधार पिक्सेल मानों को पैमाना देता है, उदा। जी। 0 से 255 के मोनोक्रोमैटिक माप को वास्तविक चमक मूल्यों में परिवर्तित कर दिया जाएगा।
स्थलाकृतिक सुधार (जिसे भू-भाग सुधार भी कहा जाता है)
ऊबड़-खाबड़ पहाड़ों में, भू-भाग के परिणामस्वरूप, पिक्सेल की प्रभावी रोशनी अधिक भिन्न होती है। रिमोट सेंसिंग छवि में, छायादार ढलान पर पिक्सेल कमजोर रोशनी प्राप्त करता है और कम चमक मूल्य होता है, इसके विपरीत, सनी ढलान पर पिक्सेल मजबूत रोशनी प्राप्त करता है और इसका उच्च चमक मूल्य होता है। एक ही वस्तु के लिए, छायादार ढलान पर पिक्सेल की चमक का मान सनी ढलान पर पिक्सेल की चमक से अलग होगा। इसके अतिरिक्त, विभिन्न वस्तुओं में समान चमक मान हो सकते हैं। इन अस्पष्टताओं ने पर्वतीय क्षेत्रों में सुदूर संवेदन छवि सूचना निष्कर्षण त्रुटिहीन को गंभीर रूप से प्रभावित किया। यह सुदूर संवेदन छवियों के आगे के अनुप्रयोग के लिए मुख्य बाधा बन गया। स्थलाकृतिक सुधार का उद्देश्य इस प्रभाव को समाप्त करना है, क्षैतिज स्थितियों में वस्तुओं की वास्तविक परावर्तकता या चमक को पुनर्प्राप्त करना। यह मात्रात्मक सुदूर संवेदन अनुप्रयोग का आधार है।
वायुमंडलीय सुधार
प्रत्येक आवृत्ति बैंड को पुनर्विक्रय करके वायुमंडलीय धुंध का उन्मूलन जिससे इसका न्यूनतम मूल्य (सामान्यतः जल निकायों में अनुभूत किया जाता है) 0 के पिक्सेल मान से मेल खाता हो। डेटा का डिजिटाइज़ेशन ग्रे-स्केल मानों को बदलकर डेटा में हेरफेर करना भी संभव बनाता है। .

व्याख्या डेटा की समझ बनाने की महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। पहला आवेदन एरियल फोटोग्राफिक संग्रह का था जिसमें निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग किया गया था; पारंपरिक एकल या स्टीरियोग्राफिक कवरेज दोनों में प्रकाश तालिका के उपयोग के माध्यम से स्थानिक माप, अतिरिक्त कौशल जैसे कि फोटोग्राममेट्री का उपयोग, फोटोमोज़ाइक का उपयोग, दोहराए जाने वाले कवरेज, संशोधनों का पता लगाने के लिए वस्तुओं के ज्ञात आयामों का उपयोग करना। इमेज एनालिसिस हाल ही में विकसित स्वचालित कंप्यूटर-एडेड एप्लिकेशन है जो बढ़ते उपयोग में है।

ऑब्जेक्ट-बेस्ड इमेज एनालिसिस (ओबीआईए) जीआईएससाइंस का उप-अनुशासन है जो रिमोट सेंसिंग (आरएस) इमेजरी को अर्थपूर्ण इमेज-ऑब्जेक्ट्स में विभाजित करने और स्थानिक, वर्णक्रमीय और लौकिक माप के माध्यम से उनकी विशेषताओं का आकलन करने के लिए समर्पित है।

रिमोट सेंसिंग से पुराना डेटा अधिकांशतः मूल्यवान होता है क्योंकि यह भूगोल की बड़ी सीमा के लिए एकमात्र दीर्घकालिक डेटा प्रदान कर सकता है। उसी समय , डेटा अधिकांशतः व्याख्या करने के लिए जटिल होता है, और स्टोर करने के लिए भारी होता है। आधुनिक प्रणालियां डेटा को डिजिटल रूप से संग्रहीत करती हैं, अधिकांशतः दोषरहित संपीड़न के साथ। इस दृष्टिकोण के साथ कठिनाई यह है कि डेटा नाजुक है, स्वरूप पुरातन हो सकता है, और डेटा को गलत सिद्धकरना आसान हो सकता है। डेटा श्रृंखला संग्रह करने के लिए सबसे अच्छी प्रणालियों में से एक कंप्यूटर-जनित मशीन-पठनीय अत्यधिक पतली है, सामान्यतः ओसीआर-बी जैसे टाइपफॉन्ट में, या डिजीटल आधा-टोन छवियों के रूप में। अल्ट्राफिचेस मानक पुस्तकालयों में अच्छी तरह से जीवित रहते हैं, कई शताब्दियों के जीवनकाल के साथ। उन्हें स्वचालित सिस्टम द्वारा बनाया, कॉपी, फाइल और पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। वे अभिलेखीय चुंबकीय मीडिया के रूप में कॉम्पैक्ट हैं, और फिर भी मनुष्यों द्वारा न्यूनतम, मानकीकृत उपकरण के साथ पढ़ा जा सकता है।

सामान्यतः, रिमोट सेंसिंग उलटा समस्या के सिद्धांत पर काम करता है: जबकि ब्याज की वस्तु या घटना ('राज्य') को सीधे मापा नहीं जा सकता है, वहाँ कुछ अन्य चर उपस्थित हैं जिन्हें पता लगाया जा सकता है और मापा जा सकता है ('अवलोकन') जो गणना के माध्यम से ब्याज की वस्तु से संबंधित हो सकता है। इसका वर्णन करने के लिए दी गई सामान्य समानता जानवर के प्रकार को उसके पैरों के निशान से निर्धारित करने की कोशिश कर रही है। उदाहरण के लिए, जबकि ऊपरी वायुमंडल में तापमान को सीधे मापना असंभव है, उस क्षेत्र में ज्ञात रासायनिक प्रजातियों (जैसे कार्बन डाइऑक्साइड) से वर्णक्रमीय उत्सर्जन को मापना संभव है। उत्सर्जन की आवृत्ति तब उस क्षेत्र में तापमान के साथ ऊष्मप्रवैगिकी के माध्यम से संबंधित हो सकती है।

डाटा प्रोसेसिंग स्तर

व्यवहार में डाटा प्रोसेसिंग की चर्चा को सुविधाजनक बनाने के लिए, कई प्रसंस्करण स्तरों को पहली बार 1986 में नासा द्वारा पृथ्वी अवलोकन प्रणाली के हिस्से के रूप में परिभाषित किया गया था। [23] और तब से लगातार अपनाया गया, दोनों नासा में आंतरिक रूप से (जैसे, [24]) और अन्यत्र (उदा., [25]); ये परिभाषाएँ हैं:

स्तर विवरण
0 किसी भी और सभी संचार कलाकृतियों (जैसे, सिंक्रोनाइज़ेशन फ़्रेम, संचार हेडर, डुप्लिकेट डेटा) को हटाकर पूर्ण रिज़ॉल्यूशन पर पुनर्निर्माण, असंसाधित उपकरण और पेलोड डेटा।
1ए पूर्ण रिज़ॉल्यूशन पर पुनर्निर्माण, असंसाधित साधन डेटा, समय-संदर्भित, और सहायक जानकारी के साथ एनोटेट, जिसमें रेडियोमेट्रिक और ज्यामितीय अंशांकन गुणांक और भू-संदर्भ पैरामीटर (जैसे, प्लेटफ़ॉर्म इफेमेरिस) शामिल हैं और गणना की गई है लेकिन स्तर 0 डेटा पर लागू नहीं है (या यदि लागू किया गया है, इस तरीके से कि स्तर 0 पूरी तरह से स्तर 1ए डेटा से पुनर्प्राप्त करने योग्य है)।
1बी स्तर 1ए डेटा जिसे सेंसर इकाइयों में संसाधित किया गया है (उदाहरण के लिए, रडार बैकस्कैटर क्रॉस सेक्शन, चमक तापमान, आदि); सभी उपकरणों में स्तर 1बी डेटा नहीं होता है; स्तर 0 डेटा स्तर 1b डेटा से पुनर्प्राप्त करने योग्य नहीं है।
2 व्युत्पन्न भूभौतिकीय चर (जैसे, समुद्र की लहर की ऊंचाई, मिट्टी की नमी, बर्फ की सघनता) एक ही संकल्प और स्थान पर स्तर 1 स्रोत डेटा के रूप में।
3 आमतौर पर कुछ पूर्णता और स्थिरता के साथ एकसमान स्पेसटाइम ग्रिड स्केल पर चर मैप किए जाते हैं (उदाहरण के लिए, लापता बिंदुओं को प्रक्षेपित किया जाता है, पूरे क्षेत्रों को कई कक्षाओं से एक साथ मिलाया जाता है, आदि)।
4 मॉडल आउटपुट या निचले स्तर के डेटा के विश्लेषण से परिणाम (यानी, वेरिएबल्स जिन्हें उपकरणों द्वारा मापा नहीं गया था बल्कि इन मापों से प्राप्त किया गया था)।

स्तर 1 डेटा रिकॉर्ड सबसे मौलिक (अर्थात, उच्चतम प्रतिवर्ती स्तर) डेटा रिकॉर्ड है जिसकी महत्वपूर्ण वैज्ञानिक उपयोगिता है, और वह आधार है जिस पर बाद के सभी डेटा सेट तैयार किए जाते हैं। स्तर 2 पहला स्तर है जिसके लिए सीधे प्रयोग किया जा सकता है अधिकांश वैज्ञानिक अनुप्रयोग; इसका मूल्य निचले स्तरों की तुलना में बहुत अधिक है। स्तर 2 डेटा सेट स्तर 1 डेटा की तुलना में कम विशाल होते हैं क्योंकि उन्हें अस्थायी रूप से, स्थानिक रूप से, या वर्णक्रमीय रूप से कम किया गया है। स्तर 3 डेटा सेट सामान्यतः निचले स्तर के डेटा सेट से छोटे होते हैं और इस प्रकार ओवरहेड को संभालने वाले डेटा का बड़ा सौदा किए बिना निपटाया जा सकता है। ये डेटा सामान्यतः कई अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयोगी होते हैं। स्तर 3 डेटासेट का नियमित स्थानिक और अस्थायी संगठन विभिन्न स्रोतों से डेटा को आसानी से संयोजित करना संभव बनाता है।

जबकि ये प्रसंस्करण स्तर विशिष्ट उपग्रह डेटा प्रसंस्करण पाइपलाइनों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं, अन्य डेटा स्तर शब्दसंग्रह परिभाषित किए गए हैं और अधिक विषम कार्यप्रवाहों के लिए उपयुक्त हो सकते हैं।

इतिहास

TR-1 टोही/निगरानी विमान
2001 मार्स ओडिसी ने मंगल ग्रह पर अतीत या वर्तमान जल और ज्वालामुखीय गतिविधि के सबूत खोजने के लिए स्पेक्ट्रोमीटर और इमेजर्स का उपयोग किया।

रिमोट सेंसिंग का आधुनिक अनुशासन उड़ान के विकास के साथ उभरा। बैलूनिस्ट जी. टूरनाचॉन (उर्फ नादर (फ़ोटोग्राफ़र)) ने 1858 में अपने गुब्बारे से पेरिस की तस्वीरें बनाईं। [26] संदेशवाहक कबूतर, पतंग, रॉकेट और मानवरहित गुब्बारों का भी प्रारंभिक चित्रों के लिए उपयोग किया गया था। गुब्बारों के अपवाद के साथ, ये पहली, व्यक्तिगत छवियां मानचित्र बनाने या वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी नहीं थीं।

प्रथम विश्व युद्ध की शुरुआत में सैन्य निगरानी और टोही उद्देश्यों के लिए व्यवस्थित हवाई फोटोग्राफी विकसित की गई थी [27] और पी-51, पी-38, आरबी-66 और एफ-4सी जैसे संशोधित लड़ाकू विमानों के उपयोग के साथ शीत युद्ध के समय चरमोत्कर्ष पर पहुँचना, या लॉकहीड यु-2|यु2/ जैसे विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए संग्रह प्लेटफ़ॉर्म टीआर-1, एसआर-71, ए-5 विजिलेंट|ए-5 और ओवी-1 श्रृंखला ओवरहेड और स्टैंड-ऑफ संग्रह दोनों में। [28] एक और हालिया विकास तेजी से छोटे सेंसर पॉड्स का है, जैसे कि कानून प्रवर्तन और सेना द्वारा मानवयुक्त और मानव रहित दोनों प्लेटफार्मों में उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण का लाभ यह है कि इसके लिए किसी दिए गए एयरफ्रेम में न्यूनतम संशोधन की आवश्यकता होती है। बाद में इमेजिंग विधि में इन्फ्रारेड, पारंपरिक, डॉपलर और सिंथेटिक एपर्चर रडार सम्मिलित होंगे। [29]

20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में कृत्रिम उपग्रहों के विकास ने शीत युद्ध की समाप्ति तक सुदूर संवेदन को वैश्विक स्तर पर प्रगति करने की अनुमति दी। [30] लैंडसैट कार्यक्रम, निंबस कार्यक्रम और हाल के मिशन जैसे राडारसैट और ऊपरी वायुमंडल अनुसंधान उपग्रह जैसे विभिन्न पृथ्वी अवलोकन और मौसम उपग्रहों पर इंस्ट्रूमेंटेशन ने नागरिक, अनुसंधान और सैन्य उद्देश्यों के लिए विभिन्न डेटा के वैश्विक माप प्रदान किए। अन्य ग्रहों के लिए अंतरिक्ष जांच ने भी अलौकिक वातावरण में सुदूर संवेदन अध्ययन करने का अवसर प्रदान किया है, मैगेलन जांच अंतरिक्ष यान पर सिंथेटिक एपर्चर रडार ने शुक्र के विस्तृत स्थलाकृतिक मानचित्र प्रदान किए, जबकि सौर और हेलिओस्फेरिक वेधशाला में उपकरणों ने सूर्य और सूर्य पर अध्ययन करने की अनुमति दी। सौर पवन, केवल कुछ उदाहरणों के नाम के लिए। [31] [32]

1960 और 1970 के दशक की शुरुआत में उपग्रह इमेजरी के मूर्ति प्रोद्योगिकी के विकास के साथ हाल के घटनाक्रमों में सम्मिलित हैं। नासा एम्स रिसर्च सेंटर, जीटीई, और ईएसएल इंक सहित सिलिकॉन वैली में कई शोध समूहों ने फूरियर रूपांतरण विधि विकसित की जिससे इमेजरी डेटा की पहली उल्लेखनीय वृद्धि हुई। 1999 में पहला व्यावसायिक उपग्रह (आईकेओएनओएस) बहुत उच्च रिज़ॉल्यूशन इमेजरी एकत्र करने के लिए लॉन्च किया गया था। [33]


प्रशिक्षण और शिक्षा

आधुनिक सूचना समाज में सुदूर संवेदन की प्रासंगिकता बढ़ती जा रही है। यह एयरोस्पेस उद्योग के हिस्से के रूप में महत्वपूर्ण विधि का प्रतिनिधित्व करता है और बढ़ती आर्थिक प्रासंगिकता को वहन करता है - नए सेंसर उदा। टेराएसएआर-एक्स और रैपिडआई लगातार विकसित हो रहे हैं और कुशल श्रम की मांग लगातार बढ़ रही है। इसके अतिरिक्त, रिमोट सेंसिंग मौसम के पूर्वानुमान से लेकर जलवायु परिवर्तन या प्राकृतिक आपदाओं की रिपोर्ट तक, रोजमर्रा की जिंदगी को अत्यधिक प्रभावित करता है। उदाहरण के तौर पर, 80% जर्मन छात्र Google धरती की सेवाओं का उपयोग करते हैं; केवल 2006 में सॉफ्टवेयर को 100 मिलियन बार डाउनलोड किया गया था। किन्तु अध्ययनों से पता चला है कि उनमें से कुछ ही उस डेटा के बारे में अधिक जानते हैं जिसके साथ वे काम कर रहे हैं। [34] आवेदन और उपग्रह छवियों की समझ के बीच विशाल ज्ञान अंतर परिकल्पना उपस्थित है।

विषय पर शिक्षण के लिए समर्थन को मजबूत करने के राजनीतिक दावों की परवाह किए बिना रिमोट सेंसिंग केवल स्कूलों में स्पर्शरेखा भूमिका निभाता है। [35] स्कूल के पाठों के लिए स्पष्ट रूप से विकसित किए गए बहुत सारे कंप्यूटर सॉफ्टवेयर अभी तक इसकी जटिलता के कारण प्रयुक्त नहीं किए गए हैं। इस प्रकार, विषय या तो पाठ्यक्रम में बिल्कुल भी एकीकृत नहीं है या एनालॉग छवियों की व्याख्या के चरण को पारित नहीं करता है। वास्तव में, रिमोट सेंसिंग के विषय में उपग्रह चित्रों की मात्र दृश्य व्याख्या के अतिरिक्त मीडिया और विधियों के क्षेत्र में भौतिकी और गणित के साथ-साथ क्षमता (मानव संसाधन) के समेकन की आवश्यकता होती है।

कई शिक्षकों की सुदूर संवेदन विषय में बहुत रुचि है, इस विषय को शिक्षण में एकीकृत करने के लिए प्रेरित किया जा रहा है, बशर्ते कि पाठ्यक्रम पर विचार किया जाए। कई स्थितियों में भ्रामक जानकारी के कारण यह प्रोत्साहन विफल हो जाता है। [36] यूरोपीय भूविज्ञान संघ या डिजिटल पृथ्वी जैसे संगठनों द्वारा रिमोट सेंसिंग को स्थायी तरीके से एकीकृत करने के लिए [37] ई सीखना और शिक्षा प्रबंधन प्रणाली के विकास को प्रोत्साहित करना। उदाहरणों में सम्मिलित हैं: एफआईएस - स्कूल के पाठों में रिमोट सेंसिंग, [38] जियोस्कोप [39] परिवर्तन, [40] या स्थानिक खोज, [41] मीडिया और विधि योग्यता के साथ-साथ स्वतंत्र शिक्षा को बढ़ावा देने के लिए।

सॉफ्टवेयर

Main article: रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर

रिमोट सेंसिंग डेटा को कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के साथ संसाधित और विश्लेषित किया जाता है, जिसे सुदूर संवेदन अनुप्रयोग के रूप में जाना जाता है। रिमोट सेंसिंग डेटा को प्रोसेस करने के लिए बड़ी संख्या में मालिकाना और ओपन सोर्स एप्लिकेशन उपस्थित हैं। रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर पैकेज में सम्मिलित हैं:

ओपन सोर्स रिमोट सेंसिंग सॉफ्टवेयर में सम्मिलित हैं:

ग्लोबल मार्केटिंग इनसाइट्स, इंक द्वारा एनओएए प्रायोजित शोध के अनुसार रिमोट सेंसिंग में सम्मिलित एशियाई शैक्षणिक समूहों के बीच सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोग इस प्रकार हैं: ईआरडीएएस 36% (ईआरडीएएस इमेजिन 25% और ईआरमैपर 11%); पर्यावरण प्रणाली अनुसंधान संस्थान 30%; आईटीटी विज़ुअल इंफॉर्मेशन सॉल्यूशंस ईएनवीआई 17%; मैपइन्फो प्रोफेशनल 17%।

पश्चिमी शैक्षणिक उत्तरदाताओं में निम्नानुसार हैं: ईएसआरआई 39%, ईआरडीएएस इमेजिन 27%, मैपसूचना 9%, और ऑटोडेस्क 7%।

शिक्षा के क्षेत्र में, जो लोग केवल उपग्रह चित्रों के प्रिंट-आउट को देखने से परे जाना चाहते हैं, वे या तो सामान्य रिमोट सेंसिंग सॉफ़्टवेयर (जैसे क्यूजीआईएस), गूगल धरती, स्टोरीमैप्स या सॉफ़्टवेयर/वेब का उपयोग करते हैं। ऐप विशेष रूप से शिक्षा के लिए विकसित किया गया है (जैसे डेस्कटॉप: लियोवर्क्स, ऑनलाइन: बीएलआईएफ)।

गामा किरणों के साथ रिमोट सेंसिंग

सुदूर संवेदन के माध्यम से खनिज अन्वेषण के लिए गामा किरणों के अनुप्रयोग हैं। 1972 में गामा किरणों के साथ खनिज अन्वेषण के लिए रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों पर दो मिलियन डॉलर से अधिक खर्च किए गए थे। यूरेनियम के निक्षेपों की खोज के लिए गामा किरणों का उपयोग किया जाता है। पोटेशियम से रेडियोधर्मिता का अवलोकन करके, पोर्फिरी तांबे के भंडार का पता लगाया जा सकता है। हाइड्रोथर्मल कॉपर जमा की उपस्थित से संबंधित यूरेनियम से थोरियम का उच्च अनुपात पाया गया है। विकिरण के पैटर्न को तेल और गैस क्षेत्रों के ऊपर होने के लिए भी जाना जाता है, किन्तु इनमें से कुछ पैटर्न को तेल और गैस के अतिरिक्त सतही मिट्टी के कारण माना जाता था। [42]


उपग्रह

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ए-ट्रेन उपग्रह तारामंडल सम्मिलित है।
पृथ्वी अवलोकन उपग्रह या पृथ्वी रिमोट सेंसिंग उपग्रह कक्षा से पृथ्वी अवलोकन (ईओ) के लिए उपयोग किया जाने वाला या डिज़ाइन किया गया उपग्रह है, जिसमें स्पाई उपग्रह और गैर-सैन्य उपयोग जैसे पर्यावरण निरीक्षण , ​​​​मौसम विज्ञान, नक्शानवीसी और अन्य के लिए लक्षित उपग्रह सम्मिलित हैं। जो कि सबसे समान्य प्रकार पृथ्वी छवि उपग्रह हैं, जो हवाई छवि के अनुरूप उपग्रह चित्र लेते हैं; जो कि कुछ ईओ उपग्रह चित्र बनाए बिना रिमोट सेंसिंग कर सकते हैं, जैसे कि जीएनएसएस रेडियो मनोगत में है।

इसमें उपग्रह रिमोट सेंसिंग की पहली घटना 4 अक्टूबर, 1957 को सोवियत संघ द्वारा पहले कृत्रिम उपग्रह, स्पुतनिक 1 के प्रक्षेपण से मानी जा सकती है।[43] जिसका स्पुतनिक 1 ने रेडियो सिग्नल वापस भेजे गये थे, जिनका उपयोग वैज्ञानिकों ने आयनमंडल का अध्ययन करने के लिए किया था।[44]

यूनाइटेड स्टेट्स आर्मी बैलिस्टिक मिसाइल एजेंसी ने 31 जनवरी, 1958 को नासा की जेट प्रोपल्शन प्रयोगशाला के लिए पहला अमेरिकी उपग्रह, एक्सप्लोरर 1 प्रक्षेपण किया था। इसके विकिरण संसूचक से वापस भेजी गई जानकारी से पृथ्वी के वान एलन विकिरण बेल्ट की खोज हुई थी।[45] जिससे नासा के टेलीविजन इन्फ्रारेड अवलोकन उपग्रह (टीआईआरओएस) कार्यक्रम के भाग के रूप में 1 अप्रैल, 1960 को प्रक्षेपण किए गए टीआईआरओएस -1 अंतरिक्ष यान ने अंतरिक्ष से लिए जाने वाले मौसम के प्रतिरूप के पहले टेलीविजन फुटेज को वापस भेजा गया था।[43]

2008 में, 150 से अधिक पृथ्वी अवलोकन उपग्रह कक्षा में थे, जो निष्क्रिय और सक्रिय दोनों सेंसरों के साथ डेटा संचय कर रहे थे और प्रतिदिन 10 टेराबिट से अधिक डेटा प्राप्त कर रहे थे।[43] जो कि 2021 तक, यह कुल संख्या 950 से अधिक हो गई थी, जिसमें सबसे बड़ी संख्या में उपग्रह यूएस-आधारित कंपनी प्लैनेट लैब्स द्वारा संचालित थे।[46]

अधिकांश पृथ्वी अवलोकन उपग्रह ऐसे उपकरण ले जाते हैं जिन्हें अपेक्षाकृत कम ऊंचाई पर संचालित किया जाना चाहिए। जिसके अधिकांश कक्षाएँ ऊपर की ऊँचाई 500 to 600 kilometers (310 to 370 mi) पर हैं जो निचली कक्षाओं में महत्वपूर्ण ड्रैग (भौतिकी) या एयर-ड्रैग होता है, जो बार-बार कक्षा को पुनः बढ़ावा देने वाले युद्धाभ्यास को आवश्यक बनाता है। जिससे पृथ्वी अवलोकन उपग्रह यूरोपीय रिमोट-सेंसिंग सैटेलाइट ईआरएस-1, ईआरएस-2 और यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के एनविसैट के साथ-साथ ईयूएमईटीएसएटी के मेटऑप अंतरिक्ष यान सभी लगभग की ऊंचाई 800 km (500 mi) पर संचालित होते हैं। जो कि यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के प्रोबा या प्रोबा-1, प्रोबा-2 और मृदा नमी और महासागरीय लवणता उपग्रह अंतरिक्ष यान लगभग की ऊंचाई 700 km (430 mi) से पृथ्वी का अवलोकन कर रहे हैं। संयुक्त अरब अमीरात, दुबईसैट-1 और दुबईसैट-2 के पृथ्वी अवलोकन उपग्रहों को भी निम्न पृथ्वी कक्षा/निम्न पृथ्वी कक्षा (एलईओ) कक्षाओं में स्थापित किया गया है और पृथ्वी के विभिन्न भागो की उपग्रह छवि प्रदान की जा रही है।[47][48]

इस प्रकार के निम्न कक्षा के साथ वैश्विक कवरेज प्राप्त करने के लिए ध्रुवीय कक्षा का उपयोग किया जाता है। जो कि निचली कक्षा की कक्षीय अवधि लगभग 100 मिनट की होगी और पृथ्वी निरंतर कक्षाओं के बीच अपने ध्रुवीय अक्ष के चारों ओर लगभग 25° घूमेगी। जो ग्राउंड ट्रैक प्रत्येक कक्षा में 25° पश्चिम की ओर बढ़ता है, जिससे प्रत्येक कक्षा के साथ ग्लोब के अलग भाग को स्कैन किया जा सकता है। जो कि अधिकांश सूर्य-समकालिक कक्षाओं में हैं।

एक भूस्थैतिक कक्षा, पर 36,000 km (22,000 mi), उपग्रह को पृथ्वी पर स्थिर स्थान पर भ्रमर की अनुमति देता है क्योंकि इस ऊंचाई पर कक्षीय अवधि 24 घंटे तक होती है। यह प्रति उपग्रह पृथ्वी के 1/3 से अधिक भाग की निर्बाध कवरेज की अनुमति देता है, इसलिए 120° की दूरी पर स्थित तीन उपग्रह पूरी पृथ्वी को आवरण कर सकते हैं। इस प्रकार की कक्षा का उपयोग मुख्य रूप से मौसम उपग्रह के लिए किया जाता है।


यह भी देखें

Main category: सुदूर संवेदन (रिमोट सेंसिंग)

संदर्भ

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अग्रिम पठन

बाहरी संबंध

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