ماحولياتي انتظام ڪاڻ اُپُگِرَهِي عَڪس ضماءُ ۽ درجه بنديءَ جيِ طريقن جو اَڀياس
Wikipedia طرفان
[edit] ليکڪ
- احسان احمد عرساڻي
[edit] نگران پروفيسرس
- پروفيسر جوزيف غونسان
- پروفيسر ڪيديئو ٻالما
[edit] مھاڳ
آئون مهراڻ يونيورسٽي ڄامشورو ۾ پنهنجِي تدريسِي ذميوارين کان موڪلائي پي ايڇ ڊِي جِي تعليم لاءِ بتاريخ سيپٽمبر 22، 2005ع تي فرانس جي شهر غين، جيڪو بغُتاڃ صوبي جِي گاڌيءَ جو هنڌ آهي، ۾ پهتس. مون غين ۾ واقع اِنسا Institut National des Sciences Appliquées de Rennes نالي تحقيقي اداري ۾ داخلا ورتي ۽ پروفيسر جوسيف غونسان جِي نگرانيءَ هيٺ ڪم شروع ڪيو. پروفيسر غونسان اِنسا جِي عڪس تجربيگاهه ۾ پروفيسر آهي ۽ عڪس وَ ڏور اِندريات Image et Télédétection تحقيقي ٻارِيءَ جو ڊائيريڪٽر آھي. اها ٻارِي انسا ۽ يونيورسٽي آف غين 1 جي محققن جِي گڏيل ٻارِي آهي. هتي پهچڻ کان پوءِ منهنجي نگران پروفيسر مون سان منهنجِي پِي ايڇ ڊِي رِٿا تي بحث ڪري مون کي رٿا جو نصب العين سمجهايو ۽ مون کي لٽريچر رِويُو ڪري ٽن مهنن اندر رپورٽ جمع ڪرائڻ لاءِ چيو. مون کي رپورٽ فرانسيسيءَ ۾ لکڻ لاءِ چيو ويو پر فرانسيسي زبانَ تي گھربل عبور نه هوڻ ڪري مون رپورٽ انگريزيءَ ۾ لکِي پر زبانِي پريزنٽيشن فرانسيسيءَ ۾ ڏني. هن دستاويز ۾ ساڳِي رپورٽ جو سنڌي ترجمو پيش ڪري رهيو آهيان.
انگريزي زبان تي سٺو عبور رکندڙ ڪو به عام فرد جيڪڏهن انگريزيءَ ۾ لکيل پي ايڇ ڊي سطح جو ڪو به سائنسي ٽيڪنيڪي ادب پڙهندو ته يقيناً سمجهي نه سگهندو. ڇاڪاڻ تھ پي ايڇ سطح جو ڪو به سائنسي يا ٽيڪنيڪي ادب ڪنهن مخصوص موضوع سان لاڳاپيل ڪيتري ئي مواد جي تمام گھڻي ۽ گهري مطالعي بعد ئي وجود وٺندو آھي، جنهن کي سمجھڻ لاءِ به يقيناً محض انگريزي زبانَ يا ڪنهن به واسطيدار ٻوليءَ تي دسترس هوڻ ڪافي نه آھي. انَ سطح جي سائنسي ۽ ٽيڪنيڪي موادَ اندر متعلقھ موضوع سان سلھاڙيل ڪيترا ئي ٽيڪنيڪي اصطلاح مستعمل هوندا آهن، جيڪي عام پڙهندڙ لاءِ سمجھڻ جوڳا نه هوندا آهن. اهڙي مواد کي سمجھڻ لاءِ لاڳاپيل کيتر جو بنيادي علم ۽ مستعمل اصطلاحن جِي سمجھھ هوڻ لازمي ٿي ٿو. تنھنڪري نھ رڳو ڪيترا ئي سنڌي سائنسي اصطلاح جوڙي پيش ڪيا ويا آهن، بلڪھ هنَ دستاويز جي پڇاڙيءَ ۾ اھڙن سمورن جوڙيل اصطلاحن جِي مڪمل سمجھاڻي ڏني وئي آهي ۽ ڪجھھ اهڙا انٽرنيٽ لنڪ ڏنا ويا آھن، جتان انھن پٺيان لڪل سائنسي خيالَ کي سجھڻ لاءِ امدادِي مواد ملي سگھي. جيڪڏهن لازماَ درڪار بنيادي ڄاڻَ ۽ پس منظر هوڻ باوجود هيءُ دستاويز سمجھھ ۾ نھ اچي يا ڪي جوڙيل اصطلاح اڻ وڻندڙ يا غير درست فهم ڏيندا محسوس ٿين ته انَ کي لکيڪ جِي اظهارِي يا لسانِي ڪمزورِي سمجھيو وڃي ۽ اهڙو تاثر هرگز به نه ورتو وڃي ته مٺڙِي ٻوليءَ ۾ ڪا ڪمزورِي آهي جيڪا اوهان کي بيان ڪيل سائنسي خيال سمجھڻ ۾ آڏو اچي رهي آهي.
جيئن ته هيءُ سنڌيءَ ۾ اِنَ سطح تي سائنسي علم لکڻ جو پهريون تجربو هو، تنهنڪري ضروري هو ته ڪيترن ئي انگريزي سائنسي اصطلاحن جا قابل فهم سنڌي بدل جوڙجن. اهڙو ڪم ڪٺن ضرور هو، پر انَ ڪم دوران منهنجو اهو يقين اڃا پختو ٿيو ته ٻين ڪيترين ئي جديد ٻولين، جهڙوڪ انگريزي ۽ فرانسيسيءَ جِي ڀيٽَ ۾ سنڌي زبانَ ۾ اظهاري قوت تمام گھڻي آهي. انَ احساس منهنجي عزم کي اڃا سگھارو بنايو ۽ آئون هنَ ڪاوش ۾ اڃا وڌيڪَ دلچسپيءَ سان جنبِي پار پهتس. هيءُ ڪم پنهنجِي جاءِ تي مشڪل ته هو ئي پر ذاتي طور اڻ لاڀائتو پڻ. هيءُ ڪم ذاتي طور منهنجي لاءِ ڪو به فائدو پهچائيندڙ نھ ئي سھي، پر نهايت ئي ضرورِي هو. ڇاڪاڻ تھ آئون ھر لحاظ کان سنڌي ٻولي ۽ قوم جو مقروض ته اڳي ئي آهيان، پر جنھن اسڪالرشپ تي فرانس جي ملڪَ ۾ پڙهڻ آيو آهيان، تنهن جو خرچ سنڌ جي مشهور درس گاهه مهراڻ يونيورسٽي آف انجنيئرڱ اينڊ ٽيڪنالاجي ڄامشورو برداشت ڪري رھي آھي. مھراڻ يونيورسٽي توقع ٿِي رکي ته آئون ڪاميابيءَ سان پِي ايچ ڊِي ڪرڻ بعد يونيورسٽيءَ جي انسٽيٽيونٽ آف ڪميونيڪيشن ٽيڪنالاجيز ۾ خدمتون سر انجام ڏيندس. مگر منهنجِي سمجھھ مطابق منهنجو فرض اتي پُورو نه ٿو ٿي. جيئن ته آئون سنڌ جي قومي اداري جي خرچ ۽ هيتري ساري محنت ۽ مطالعي کان پوءِ متعلقه کيتر ۾ ڪجھھ تصنيف ڪرڻ لائق ٿيو آھيان، تنھنڪري منھنجو اولين فرض ٿي ٿو ته آئون اهو سمورو علم پنھنجِي پيارِي مادرِي زبان ۾ به منتقل ڪريان.
جيڪڏھن ڪير اهو سوچي ته ھنَ تحريرَ کي نظر انداز ڪندي ان مان ڪو به سنڌي لاڀُ نه پرائيندو ۽ منهنجِي هيءَ ڪاوش اجائي ويندِي؛ ته به آئون سمجهان ٿو ته انَ صورتَ ۾ به اهو سڀ ڪرڻ ضرورِي هو، ته جيئن ڪو سنڌي استاد اها دعويَ نه ڪري سگهي ته سنڌيءَ ۾ لکي ئي نه ٿو سگھجي يا هُنَ سمورِي حياتي سنڌيءَ ۾ ان ڪري نه لکيو ڇاڪاڻ ته ڪنهن ٻي اهڙي پهل نه ڪئي هئي يا اهڙو ڪو مثال موجود نه هو؛ ۽ نه ئي ڪو سنڌي شاگرد اهو چئي سگهي ته گھٽ ۾ گھٽ هنَ موضوع تي کيس سنڌيءَ ۾ پڙهڻ جو موقعو نه مليو.
انجنيئر احسان احمد عرساڻي
[edit] تجرِيدَ
جيئن ته هن دستاويز جي عنوان مان ئي ظاهر آهي، هيءُ دستاويز بال عموم عڪس ضماءُ Image Fusion ۽ بال خصوص ڏور اِندرياتي عڪس ضماءُ Remote Sensing Image Fusion تي ٿيل تحقيق جي تازي ترين صورتحال پيش ڪرڻ لاءِ لکيو ويو آهي. هتي حواليل تحقيقي ڪم جو مواد ۽ عرصو ٻڌائي ٿو ته نه ڏُور اِندريات Remote Sensing جا طريقا غير بليغ آهن ۽ نه ئي عڪس ضماءُ جون ٽيڪنيڪون غير پختيون آهن. هن پدَ کي رسڻ کان اڳ ضماءُ جو کيتر ڪيترا ئي مرحلا ۽ ڊگھو سفر طَي ڪري چڪو آهي.
عڪس ضماءُ، در حقيقت، اعداد ضماءُ Data Fusion جِي مخصوص صورت آهي؛ ۽ تنهنڪري ضماءُ جون هيستائين دريافت ٿيل سموريون ٽيڪنيڪون ڪافي حد تائين فصيح آھن ۽ ايترن ئي وسيع ۽ متفرق اعدادِي ذريعن تي استعمال ڪيون ويون آهن جيترا آواز ۽ ٽريفڪ انتظام لاءِ مسافرن جي معلومات.
هن دستاويز جو مقصد ضماءَ جي طريقن تي وسيع تناظر ۾ پر مختصراً بحث ڪرڻ، ۽ عڪسي اعداد ضمائڻ لاءِ ميسر طريقن ۽ وسلين جو گهرو مطالعو پيش ڪرڻ؛ ۽ آخر ۾ ڏور اِندرياتي مصرفن لاءِ عڪس ۽ غير عڪس اعداد جي ضماءُ تي ٿيل تحقيقي ڪم جو تَتُ پيش ڪرڻ آهي. عڪس ضماءُ جي ميدان ۾ رونما ٿيل تازي ترين پيش رفت توڙي نون لاڙن جِي نشاندھي ڪرڻ کان اڳ ڪيترن ئي مختلف مصرفن ڪاڻ استعماليل عڪس ضماءُ جا طريقا مختصراً سمجھايا ويا آهن ۽ منجھائن حاصل ٿيل نتيجا پڻ پيش ڪيا ويا آهن.
جيئن ته عڪس ضماءُ لاءِ استعمال ٿيندڙ اڪثر ٽيڪنيڪون پنهنجي ڪارج ۾ جبلتاً وسيع ۽ فصيح آهن، تنهنڪري ڪيترن ئي همعصر کيترن هڪٻي جا رستا اورانگھيا آهن، جنهن ڪري هيستائين انجام ڏنل سموري تحقيقي ڪم کي هڪ ئي نڪتي تي يڪجا ڪرڻ اڃا مشڪل ٿي پيو. ته به، آئون اميدَ ٿو ڪريان ته هيءُ دستاويز انَ کيتر جي عُروج پَدَ جا جيڪڏهن سمورا نه ته اڪثر پهلو ضرور اجاڳر ڪري ٿو ۽ زيرِ بحث مضمون ۾ ايتري ڳوڙهي نظر وجھي ٿو جو هيءُ دستاويز مطالعي لائق ٿي سگھي.
عڪس ضماءُ جي ٽيڪنيڀياسن کي ماحولياتي انتظام ڪاڻ استعمال ڪرڻ واري نصب العين تي زور ڏيندي، ماحولياتي مطالعات تي، بال خصوص آبگاهن جي مطالعات تي ڪجھھ ڇپايل تحقيقي ڪم جا حوالا پيش ڪيا ويا آهن.
[edit] تعارف
[edit] اعداد ضماءُ Data Fusion
مختلف ليکڪن اعداد ضماءَ يا ڊيٽا فيوزن جي اصطلاح کي مختلف طريقن سان بيان ڪيو آھي. ل. والڊ اعدادِي ضماءُ جي وصف ھيئن ٿو ڏي، ”اھو ھڪ اھڙو رسمي فريم ورڪ آھي، جنھن ۾ مختلف ذريعن کان حاصل ٿيل ڄاڻ کي ضم ڪرڻ لاءِ واضح طور طريقا ۽ اوزار ميسر ڪيل ھجن. ان جو مقصد اعليَ سڀاوَ جِي ڄاڻَ حاصل ڪرڻ آھي، جڏھن تھ اعليَ سڀاوَ جو مطلب ۽ وصف ضماءُ جي مصرف تي دارومدار رکن ٿا” [1]. ڊ. ل. ھال ۽ ج. ليناز موجب، ”اعدادي ضماءُ جون ٽيڪنيڪون ڪيترن ئي ذريعن کان وصول ٿيندڙ اعداد، ۽ ڪيترن ئي متعلقھ اعداد خانن Databases مان ملندڙ معلومات کي گڏين ٿيون تھ جيئن بھتر تُزگي حاصل ڪري ۽ اڃا باريڪ نتيجا اخذ ڪري سگھجن [2].
انگريزي سائنسي ادب ۾ فيوزن Fusion جي جاءِ تي ڪڏھن ڪڏھن مرجڱ Merging ، ڪمبائينڱ Combining ، سنرجي Synergy ، الائنس Alliance ۽ انٽيگريشن Integration وغيرھ جا اصطلاح بھ استعمال ٿيندا آھن. [3] ۾ ل. والڊ انھن ۽ اھڙن ٻين ڪيترن ئي اصطلاحن ۽ وصفن تي تفصيلي بحث ڪيو آھي.
[edit] عڪس ضماءُ
عموماً، مختلف يا هڪ ئي اِندرِيءَ مان حاصل ٿيندڙ عڪسن مان هڪڙو عڪس جوڙڻ کي عڪس ضماءُ يا اميج فيوزن چيو ويندو آھي. اڃا به وسيع معنيٰ ۾ عڪس ضماءَ کي ڄاڻوڪي ضماءَ جو هڪ مخصوص پهلو سڏي سگھجي ٿو. پول ۽ وان جينڊيرن عڪس ضماءُ کي هيئن بيان ڪن ٿا، ”وڌيڪ ڄاڻَ رکندڙ نئون عڪس جوڙڻ خاطر ڪا به الخوارضمِي اختيار ڪندي ٻن يا گھڻن عڪسن جو امتزاج ڪرڻ“ [4]. عڪس ضماءُ جون ڪيتريون ئي تنگ تناظُري وصفون آھن، جن جو تتُ ڪرڻ جي ڪوشش ڪندي آئون عڪس ضماءَ کي هيٺينءَ ريت بيان ٿو ڪريان:
”مختلف قسمن جي، مختلف تحلل Resolution وارن ۽ مختلف ذريعن کان وصول ٿيل عڪسن ۽ غير عڪسن Non-Images مان حاصل ٿيندڙ ڄاڻ کي گڏ ڪري هڪ ئي عڪس يا غير عڪس نمائندگيءَ جو روپ ڏيڻ کي عڪس ضماءُ چئجي ٿو“.
[edit] عڪس ضماءُ جا مصرف
جيتوڻيڪ مختلف ذريعن کان حاصل ٿيل عڪسن جو ضماءُ طبي عڪسڪاري Medical Imaging ، پٿويکي عڪسڪاري Microscopic Imaging ، ڏُور اِندريات Remote Sensing ، ڳڻپيوڪر بصارت Computer Vision ، ۽ روبوٽيات Robotics جھڙن انيڪ کيترن ۾ ڪارائتو آھي، پر انھن سڀني کي ھيٺين ٽن مکيھ گروھن ۾ ورھائي سگھجي ٿو:
- گھڻ فوڪسي ۽/ يا گھڻ تعابيل عڪس The Multi-focus and/or Multi-exposure Images
- ڏُور اِندرياتِي اُپُگِـرَھَن کان حاصل ٿيندڙ عڪس Images from Remote Sensing Satellites
- طبي عڪس The Medical Images
- ھٿيار ڳولا، شبي ڏيک ۽ فوجي مقاصد Weanpon Detection, Night Vision and Defence Applications
گھڻ فوڪسي عڪسن جو استعمال عددي ڪيميرا Digital Camera جھڙن عددي عڪسڪاري اوزارن Digital Imaging Devices ۾ ڏٺو ويو آھي. گھڻ فوڪسي عڪس ضماءُ Multi-focus Image Fusion جي ميدان ۾ ڪيل تازي ڪم جو مثال [5] آھي، جڏھن تھ [6] گھڻ تعابيل عڪسن جي ضماءُ جو مثال آھي. عڪس ضماءُ جا طريقا طبي عڪسن، جھڙوڪ مقنائي ريزوننس عڪسن Magnetic Resonance Images ، پَڙاڏو چِٽِ Ultra Sound ۽ ڳڻپيوڪر ٽوموگرافي عڪسن Computer Tomography جي ضماءُ لاءِ پڻ استعمال ٿي رھيا آھن. اتر آواز ۽ ڳڻپيوڪر ٽوموگرافي عڪسن جي ضماءَ تي تحقيق جو تازو مثال [7] آھي، جڏھن تھ [8] مثال آھي مقنائي ريزوننس عڪس ۽ ڳڻپيوڪر ٽوموگرافي عڪس جي ضماءَ جو. [9] شبي ڏيک لاءِ ڪيل عڪس ضماءَ جا تجربا پيش ڪري ٿو تھ ھٿيارن جِي ڳولا خاطر انفرا سُرخ ۽ ڏيکائيندڙ چشمياتي عڪسن جي ضماءُ جا طريقا [10] پيش ڪري ٿو. پر ھيءُ مطالعو گھڻي ڀاڱي ڏور اِندرياتي اپگرھن Remote Sensing Satellites مان حاصل ٿيندڙ عڪسن جي ضماءُ تي ڪيل تحقيق تي مرڪُوز آھي.
[edit] ڏور اِندرياتي عڪسَ Remote Sensing Images
ڏور اِندرياتي عڪس اهي عڪس آهن جيڪي موسمياتي اڳڪٿي [11]، رورل زمين استعمال [12]، شهري رِٿابندِي ۽ انتظام [13]، زراعتي تحقيق [14]، ماحولياتي مطالعي Environmental Studies [15] ، سهجياڀياسي مطالعي Ecological Studies [16] ، قدرتي آفتزدگيءَ ۾ انتظام Natural Disaster Management [17-18]، نقشيسازي [19]، قدرتي وسلين جي کوج ۽ انتظام [20]، ۽ فوجي مقصدن [21] لاءِ ڪنهن هوائي رَٿَ يا خلائي رَٿَ تي سوار Spaceborne Images مختلف قسمن جِي اِندرين Sensors مان ڪڍيا ويندا آهن. [22] قدرتي وسلين جي ڏور اندريات تي هڪ مڪمل ڪتاب آهي.
جيتوڻيڪ کيتر ڪم فيلڊ ورڪ Fieldwork ۽ هوائي رٿوار عڪس Airborne Images اڃا به ڪجھھ ڏور اِندرياتي مصرفن لاءِ معلومات جو ذريعو بڻيل آهن، تھ بھ بعض اوقات انهن لاءِ درڪار خرچ ۽ وقت مطالعي لاءِ موزون نه ٿو رهي [23]. هوائي رٿوار عڪسن ۾، خلائي رٿوار عڪسن تي ڪي بيشيون (ايڊوانٽيجز) ھوڻ سان گڏ، ڪيتريون ڪَميون (ڊس ايڊوانٽيجز) به آهن. [24] سمورين ڪمين بيشين تي مختصر مگر مڪمل بحث ڪري ٿو. ٻين مسئلن کان علاوھ، ھوائي رٿوار اِندرين مان نڪتل عڪسن ۾ ڀون ماپي بيڊولايُن Geometric Deformations وارو مسئلو تمام ڳنڀير آهي. اهي ڀون ماپي بگاڙ Geometric Distortions هوائي رَٿَ ۾ ٽن قسمن جي لوڏن باعث پيدا ٿين ٿا، جن کي چڪراٽي Roll، جھاڪائي Pitch ، ۽ پاسائتي Yaw حرڪت چئجي ٿو. خاڪو نمبر 1 اھڙي صورتحال چِٽي ڪري ٿو.
تازا ورتل اپگرهي عڪس درجه بنديءَ جي عمل ۾ تحقيقار جي معاونت لاءِ نسبتاً سستا، انيڪ ۽ خاصا ورجائتا Frequent تفصيل ميسر ڪن ٿا. ڀون ماپي بگاڙ وارو مسئلو خلائي رٿوار عڪسن ۾ پڻ موجود آهي، پر نسبتاً گھٽ شدت سان. ڏور اِندرياتي اپگرهن مان حاصل ٿيندڙ عڪسن کي ٻن وسيع گروپن ۾ ورهائي سگھجي ٿو:
- چشمياتي عڪس Optical Images
- جڙتو مھانڊي راڊار عڪس Synthetic Aperture RADAR Image
[edit] چشمياتي عڪس
چشمياتي عڪس اهي عڪس آهن، جيڪي خلائي رَٿَ Space Craft يا هوائي رَٿَ Aircraft تي سُوار چشمياتي اِندريُون Optical Sensors استعماليندي حاصل ڪيا وڃن. سيتلائيت پغوباتوئاغ د’وبزيغواسيون دُ لا تيغ (سپوت) Sattelite Probatoire d’Observation de la Terre (SPOT) ، نيشنل اوشَنِڪ اينڊ ايٽماسفيئرڪ ايڊمنسٽريشن (نوئا) National Oceanic & Atmospheric Administration (NOAA) ، ڪوئيڪ برڊ QuickBird ، ۽ ايڪونوس IKONOS مشهور ڏُور اِندريارتي اپگرهه آهن، جيڪي ڌرتيءَ کي مشاهدي رهيا آهن ۽ ٻن قسمن جا چشمياتي عڪس مهيا ڪري رهيا آهن:
- يڪ اِنڊمي عڪس Panchromatic Image
- گھڻ اِنڊمي عڪس Multispectral Image
[edit] يَڪ اِنڊَمِي عڪس
پان PAN دراصل پانڪروميٽڪ Panchromatic جو مخفف آھي. يڪ اِنڊمي يا پان عڪس بليڪ اينڊ وائيٽ تصوير وانگيان ٿيندا آھن، جيڪي ڏيکائيندڙ کان اِنفرا سُرخ لھري ڊيگھن Infra-red Wavelengths تائين ڦھليل هِڪَ ڪشادي انڊم Spectrum رکندڙ اِندرِيءَ Sensor مان نڪتل هوندا آهن. ان کي اڪثر سليٽي درجن Grey Scale واري عڪس طور نمايان Display ڪيو ويندو آهي، مطلب ته عڪسل جي ظاهري چمڪ ان جي عددي قدر يعني ڊجيٽل نمبر تي منحصر ڪري ٿي، جيڪو وري سج جِي اُنَ ڪِرِڻِڪاريءَ Radiation تي دارومدار رکندو آهي جيڪا حدفن Targets سان ٽڪرائجي موٽَ کائي اِندِريءَ Sensor تائين رَسَندِي آهي. تنهنڪري يڪ اِنڊمِي عڪس کي بليڪ اينڊ وائيٽ تصوير چئي سگھجي ٿو، جهڙوڪ تصوير 1، جيڪا ايڪونوس مان نڪتل واشڱٽن ڊِي سِي جو يڪ اِنڊمي عڪس ڏيکاري ٿي. جيتوڻيڪ اها بليڪ اينڊ وائيٽ تصوير کان انَ لحاظ کان مختلف آهي ته بليڪ اينڊ وائيٽ ڪيميرا جِي اِندريءَ اڻ وانگيان ڪن اُپگرهن جون يڪ اِنڊمي اِندرِيون اِنفرا سُرخ لهرِي ڊيگھن کي به جھٽين ٿيون تھ ڪي اِندريون وري نيري رنگ وارين لهري ڊيگھن کي نه ٿيون جھٽِينِ. يڪ اِنڊمي عڪسن جو تحلل ساڳي اُپگرھھ مان حاصل ٿيندڙ گھڻ اِنڊمي عڪسن جي تحلل کان هميشھ وڌيڪَ هوندو آهي، ڇاڪاڻ جو گھڻ اِنڊمي اِندرِيءَ جي نسبت يڪ اِنڊمي اِندرِي في ايڪو پکيڙَ مان وڌيڪَ توانائي جھٽي ٿِي. خاڪو نمبر 2 برق مقنائي اِنڊم Electromagnetic Spectrum جي ڏيکائيندڙ توڙي انفرا سُرخ حصي لاءِ ڪوئيڪ برڊ جِي اِندرين جون نسبتي حساسيتون (ريسپانسز) ڏيکاري ٿو. ان خاڪي مان صاف ظاهر آهي ته ٻين اِندرين جي نسبت يڪ اِنڊمي اِندرِي برق مقنائي اِنڊم جي وڏي ڀاڱي مان توانائي حاصل ڪري ٿِي.
[edit] گھَڻ اِنڊَمِي (گھام) عڪس
گھڻ اِنڊمي عڪس Multi-sepectral Image نسبتاً ننڍِي (ٿلھي) تحلل Resolution وارا اهڙا عڪس آهن جيڪي ساڳي ئي وقت مختلف پَٽِيِ Band رکندڙ ھڪَ کان وڌيڪَ اِندرين مان ڪڍيا ويندا آهن. اھي پٽيون Bands انڊم Spectrum جي ڏيکائيندڙ Visible حصي کان وٺي انفرا سُرخ Infra-Red حصي تائين پکڙيل هونديون آهن. جدول 1 ڪجھھ اهڙن اپگرهن جون پٽيون ڏيکاري ٿِي. جيڪي چشمياتي عڪس اعداد Image Data ميسر ڪن ٿا. اها جدول ڏيکاري ٿِي ته ڪجھھ اپگرهه، جهڙوڪ ڪوئيڪ برڊ QuickBird ۽ ايڪونوس، IKONOS برق مقنائي اِنڊم جي ڏيکائيندڙ حصي ۾ ٽي پٽيون رکن ٿا، جن مان هر هڪ ٽن بنيادي رنگن، يعني ڳاڙھي، نيري، ۽ سائي مان ڪنهن هڪ سان مطابقت رکي ٿي؛ جيڪي اصلي رنگ عڪس True Colour Image جوڙڻ ۾ مدد ڏين ٿيون. تصوير نمبر 2 ايڪونوس مان نڪتل هڪ اصلي رنگ عڪس ڏيکاري ٿِي. جيئن جدول 1 مان ظاهر آهي، ڪجھھ اپگرهه، جهڙوڪ سِپوت 5، نيري پٽيءَ سان مطابقت رکندڙ اِندرِي نه ٿا رکن، ان صورتَ ۾ نيري پٽيءَ جي جاءِ تي قريب انفرا سُرخ پٽِي استعمال ڪري نقلي رنگ عڪس False Colour Images جوڙيا ويندا آھن. ڪڏھن ڪڏھن قريب انفرا سُرخ، ڳاڙهي، ۽ سائي پٽي، ترتيبوار، عڪس نُما Image Display جي ڳاڙھي، سائي، ۽ نيري چينل تي رکي نقلي رنگ عڪس جوڙيا ويندا آهن [25]. تصوير نمبر 3 ٽيرا - ايسٽر TERRA-ASTER مان نڪتل پرل هاربر جو نقلي رنگ عڪس ڏيکاري ٿي [26]. اهو عڪس نقلي رنگن جِي هيٺين ترتيب سان جوڙيو ويو آهي.
- نُماڪار چينل اپگرهي پٽي
- ڳاڙهي گھڻ اِنڊياتي پٽي 3 (اَڏيکائيندڙ قريب انفرا سُرخ)
- سائي گھڻ اِنڊياتي پٽي 2 (ڏيکائيندڙ ڳاڙهي)
- نيري گھڻ اِنڊياتي پٽي 1 (ڏيکائيندڙ سائي)
تصوير 4 ڏيکاري هڪ ٻيو سِپوت عڪس SPOT Image ڏيکاري ٿِي، جيڪو قدرتي رنگ Natural Colours سڏجندڙ رنگي امتزاج سان جوڙي وئي آهي. ڏيکائيندڙ ۽ اَڏيکائيندڙ گھڻ اِنڊمي پٽين کي ايئن ملايو ويو آهي ته جيئن اهي بظاهر هڪ اصلي رنگ عڪس محسوس ٿين، مطلب ته عڪس اندر ساوڪ سائي نظر اچي، پاڻي نيرو نظر اچي، مِٽِي سليٽِي نظر اچي وغيره وغيره. تصوير 4 وارو عڪس اهڙو ئي هڪ مثال آهي، جيڪو رنگن جي هيٺين امتزاج سان جوڙيو ويو آهي.
نُماڪار چينل اپگرهي پَٽِي
ڳاڙهي گھڻ اِنڊياتي پٽي 2 (ڏيکائيندڙ سائي)
سائي (گھڻ اِنڊياتي پٽي 3) X0.25 + (گھڻ اِنڊياتي پٽي 1) X 0.75
نيري (گھڻ اِنڊياتي پٽي 3) X0.25 - (گھڻ اِنڊياتي پٽي 1) X 0.75
ڪڏهن ڪڏهن تھ رڳو اَڏيکائيندڙ پٽين کي مختلف ميلاپن سان ڪنهن ڳ س ن نُماڪار RGB Display تي نُمايان ڪيو ويندو آهي.
جيئن ته ڌرتيءَ جي مٿاڇري تي موجود هر شَي جِي برق مقنائي اِنڊم جِي مختلف ڪَثِرَتُن Frequences لاءِ پنهنجِي پنھنجِي موٽَ Reflection آهي، تنھنڪري گھام عڪس جي هر هِڪَ پٽي ڪا مخصوص وَٿَ، شَي، يا مقدارُ عڪسڻ يا ماپڻ لاءِ ڪارائتي آهي. مثال طور، [26] مان ورتل جدول 2، نوئا سلسلي جي اپگرهن جِي هر اِندرياتي پٽيءَ جو ڪارج ٻڌائي ٿِي. اِنَ سان گھڻ اِنڊمي عڪسڪاريءَ جي اهميتَ معلوم ٿي ٿِي ۽ ثابت ٿي ٿو ته گھڻ اِنڊمي عڪس جي هر پٽي مختلف قسمَ جي ڄاڻَ مهيا ڪري ٿي.
پٽي اِنڊم اِنڊم اِنڊم نوئا 6، 8، 10 نوئا 7، 9، 11 12، 13، 14، نوئا 15، 16، 17 پٽيءَ جو ڪارج 1 0.580 - 0.680 0.580 - 0.680 0.580 - 0.680 ڏينھن وقت بادل، ڳڱ Snow ، برفَ Ice ، ۽ ساوڪَ نِگارِي Mapping 2 0.725 - 1.100 0.725 - 1.100 0.725 - 1.100 بر/ بحر ميل، ڳڱ، برف، ۽ ساوڪ نِگارِي 3 3.550 - 3.930 3.550 - 3.930 0.580 - 0.680 بر/ بحر ميل، ڳڱ، برف، ۽ ساوڪ نِگارِي 4 10.50 - 11.50 10.50 - 11.50 10.50 - 11.50 ڏينھن/ رات وقت بادل ۽ مٿاڇري تپت نِگاري 5 عدم 10.50 - 11.50 10.50 - 11.50 بادل ۽ مٿاڇري تپت، ڏينھن ۽ رات بادل نگارِي، آبي بخارات جي ريڊيئنس هٽائڻ Removal of atmospheric water vapour path radiance
[edit] جُڙتُو مُھانڊِي راڊار (جُمُر) عڪس
هِي اُهي عڪسَ جيڪي ڪنهن متحرڪ هوائي رَٿَ يا خلائي رَٿَ تي سوار ڪنهن راڊار جي جھٽيل سگنلس مان جوڙيا وڃن. جمر عڪس گھڻي تحلل وارا عڪس آهن، جيڪي ڪنهن به وقت (اُسَ هوندي يا نه هوندي)، ڪنهن به مُندَ ۾، ۽ ڪنهن موسمياتي حالتَ ۾ جهٽي سگهجن ٿا. Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)، ERS-2، ENVISAT، RADARSAT-1، COSMO-SkyMed (Constellation of Small Satellites for Mediterranean basin Observation) ۽ ALOS جمر عڪس مهيا ڪندڙ مشهور اپگرهن ۾ شمار ٿين ٿا. مگر اهو ڌيان ۾ رکيو وڃي ته ALOS ۽ ERS-2 چشمياتي عڪسن جو ذريعو پڻ آهن. جمر عڪسن جو گھڻو تحلل شهري علائقن جي مشاهدي لاءِ ڪارائتو آهي. جيتوڻيڪ تحقيقارن انهن جو استعمال ماحولياتي مطالعي لاءِ به ڪيو آهي ته فوجي مقصدن لاءِ به. [27] جمر عڪسن جو استعمال قدرتي آفتن جي انتظام لاءِ ڪري ٿو، [28] انهن جو استعمال ماحولياتي انتظام ۾ ڄاڻائي ٿو ۽ [29] انهن جو استعمال فوجي مقصدن ۾ ٻڌائي ٿو. جمر اعداد اتي پنهنجو ڪم ڏيکارين ٿا جتي چشمياتي اعداد ڪا به ڄاڻَ ڏئي نه ٿا سگهن، يعني، اهي علائقا جيڪي ڪڪرن يا ڪڪرن جي پاڇن سان ڍڪيل هجن. جمر اعداد مٿاڇراتِي ناهموارِيءَ متعلق تمام ڪارائتي ڄاڻَ ڏئي مختلف ڌر اوڇڻن (ڪَوَر ٽائپيس) کي قابل تفريق Distinguishable بنائين ٿا، جيڪي ٻي صورتَ ۾ هڪجھڙا انڊمي ڪيريٽرسٽڪس Spectral Characteristics هوڻ باعث رڳو چشمياتي اعداد ۾ ناقابل تفريق Indistinguishable هجن ٿا.
جدول نمبر 3 جمر عڪس مهيا ڪندڙ اپگرهن جِي لسٽ ڏي ٿِي. مگر اهو ڌيان ۾ رکڻ گهرجي ته جدول 3 اندر جمر عڪس مهيا ڪندڙ مشهور ترين اپگرھھ ڄاڻايل نه آهي، ڇاڪاڻ جو اھو جدول ۾ شامل ڪرڻ کان گھڻو پيچيده آهي. جيئن جدول ڏيکاري ٿِي، مختلف اپگرهن جي اِنسٽرومينٽس کي مختلف قطبيتون Polarizations آهن. مثال طور، انهن مان ڪن کي HH قطبيت آهي، جڏهن ته ھڪَ (کاٻِي) H اھو ٿِي ظاھر ڪري ته خارج ٿيل لهر اُفقاً قطبيل Horizontally Polarized آهي ته ٻِي (ساڄِي) H اهو ٿِي ظاهر ڪري ته جهٽيل لهر لهر پڻ افقاً قطبيل آهي. ساڳيءَ ريت ٻين انسٽرومينٽس کي HV، VH، VV يا ھڪ کان وڌيڪَ قطبيتون آهن. مختلف اپگرهن جي راڊار انسٽرومينٽس کي ڪَثِرَتُون Frequencies به مختلف ٿين. ڪن اپگرهن کي هڪَ کان وڌيڪَ ڪثرتون هونديون آهن، جيڪي هڪَ ئي منظر جا ڪيترين ئي ڪثرَتُن تي مشاهدا ميسر ڪري ڏين ٿا. اهڙا اعداد مختلف ڌر اوڇڻ Landcover يا ويجيٽيشن ٽائپيس، يا ساڳي ئي ويجيٽيشين ٽائيپ جِي مختلف حالتِ صحت ۽ واڌ جِي صورت ۾ درجه بندي ڪرڻ ۾ مدد ڏين ٿا. هوائي رٿوار راڊار اسڪينر Airborne RADAR Scanners به جمر عڪس ڇڪڻ لاءِ استعمال ٿيندا آهن. تصوير نمبر 5 واشڱٽن ڊِي سِي جو سنهي تحلل وارو هڪ جمر عڪس ڏيکاري ٿِي. هر ورجائپ- قطبيت جوڙي کي نُماڪار Display جي ڳ، س، ۽ ن چينلس مان ڪو ھڪُ ڏئي، جمر عڪسن کي ڇاپيو/نُمايو Display ويندو آهي. اهڙو هڪ مثال تصوير نمبر 6 آھي، جيڪا نُو يارڪ شهر جو ٽن پٽين LHH (ڳاڙھي ۾)، LHV (سائي ۾)، CHV (نيري ۾)، وارو نقلي رنگ جمر عڪس ڏيکاري ٿِي.
[edit] ڏور اِندرياتي عڪس ضماءُ
مٿي ڄاڻايل مختلف قسمن جي ڏور اِندرياتي عڪسن مان ھر ھڪ تي ضماءُ جا طريقا آزمايا ويا آھن. رڳو ھڪ جھڙا عڪس نھ پر مختلف قسمن جا عڪس، مختلف ذريعن مان نڪتل يا ساڳِي اِندرِيءَ مان پر مختلف وقتن تي نڪتل عڪسن کي انيڪ مصرفن ڪاڻ ضمايو ويندو آھي. ڏور اِندريات ۾ عڪس ضماءُ جو مقصد مختلف ذريعن کان حاصل ٿيل ھڪَ ئي منظر جي عڪسن جو گڏيل استعمال ڪري ماحول، ڌر اوڇڻ Landcover، قدرتي وسيلن وغيرھ متعلق وڌ کان وڌ ڄاڻَ حاصل ڪجي. بعض اوقات ھڪَ ئي منظر جا مختلف وقتن تي نڪتل عڪس ضمايا ۽ ڇيديا ويندا آھن تھ جيئن ماحول ۾ فطري يا بشري سرگرمين باعث رونما ٿيل تبديليون جاچي سگھجن. حالانڪھ ھن مطالعي جو اولين مقصد چشمياتي ۽ جمر عڪسن جي ضماءُ جي طريقن جو اڀياس آھي، پر اِنَ ۾ چشمياتي/ چشمياتي ۽ جمر/جمر عڪس ضماءُ جا آزمودا پڻ شامل آھن.
ڪڏھن ڪڏھن ڪنھن مخصوص غرض ڪاڻ ھڪ وڌيڪَ ڪارائتو عڪس حاصل ڪرڻ لاءِ ڏور اِندرياتي عڪسن کي ٽوپوگرافيڪل نقشن Topographical Maps مثلاً ارضياتي بيھڪ سرشتو ڪوآرڊينيٽس GPS Coordinates، IGN وارن بي دي ڪارتو BD-CARTO ۽ بي دي توپو BD-TOPO يا ڀون طبعي ڄاڻ Geophysical Information ، جھڙن غير عڪس اعداد سان پڻ ضمايو ويندو آھي. جدول نمبر 4 ڏور اِندرياتي عڪس ضماءُ جي مصرفن کي ڇھن درجن ۾ ورھائي ٿِي.
[edit] چشمياتي عڪسن جو ضماءُ
هيءُ عڪس ضماءُ جو اھو حصو آھي جنهن تي گھڻي کان گھڻي تحقيقَ ڪئي وئي آھي، شايد ان جو سبب چشمياتي عڪسن جِي دستيابي وڌيڪَ ڪَثِرَتِي Frequent ۽ آسان آھي. اڪثر، چشمياتي عڪسن کي ضمائڻ جو مقصد گھڻ اِنڊمي عڪس جِي اِنڊمياتي ڄاڻ Spectral Information (ايپراگزيميشن) سالم رکندي ان جو تحلل (ڊيٽيل) وڌائڻ ھوندو آھي. ان صورتَ ۾ ضماءُ جي عمل کي ايئن بيان ڪري سگھجي ٿو تھ اھو ڪنھن سنھي تحلل واري عڪس کي ڪنھن ٿلھي تحلل واري عڪس سان ضم ڪري ھڪُ انڊماً شاھوڪار Spectrally Rich سنھي تحلل وارو گھڻ اِنڊمي عڪس حاصل ڪرڻ جو عمل آھي. چشمياتي/چشمياتي عڪس ضماءُ تبدل ڊٽيڪشن لاءِ پڻ استعمال ٿيندو آھي، مگر چشمياتي عڪسن جِي دستيابي ھر مُندَ ۽ ھر موسمي حالت ۾ ممڪن نھ ھوڻ سبب اھو اڪثر ناقابل عمل ٿيو پوي. ڏيکائيندڙ ۽ انفرا سُرخ چشمياتي عڪس ايٽماسفيئرڪ بگاڙ جو شڪار ٿين ٿا، جنھن کي ختم ڪرڻ لاءِ ڪِرِڻِڪارِي درستگِيءَ Radiometric Correction جِي ضرورتَ پوندي آھي. تبدل ڊٽيڪشن Change Detecion واسطي عڪس اِنھانسمينٽ Enhancement جي طريقن جو جائزو [36] ۾ ڏنل آھي.
عددي اُڀاوَتِي ماڊل (عاڀم) Digital Elevation Model (DEM) جوڙڻ جي مقصد سان اِسٽيريئو چشمياتي عڪسن Stereo Optical Images جو پڻ ضماءُ ڪيو ويندو آھي. خصوصاً عاڀم جوڙڻ جي غرض سان سِپوت 5 تي سنھي تحلل وارا اِسٽيريئو چشمياتي عڪس ڇِڪَڻ لاءِ ھڪ خودڪار سرشتو نصب ٿيل آھي [37]. ان صورتَ ۾ در اُپت اعداد Input Data عڪس آھن، جڏھن تھ بر اُپت اعداد Output Data غير عڪس آھن. ڊيم اھي غير عڪس عددي مٿاڇراتي نقشا Non-Image Digital Surface Maps آھن، جن ۾ مشاھدي ھيٺ منظر جي مٿاڇراتِي اُوچائي ڄاڻَ Surface Height Information ڏنل ھوندي آھي. اھا بنيادي ترين ۽ نھايت دلچسپ ڀُون ليکي ڄاڻَ Geographic Information آھي. عاڀم ھڪ ايزڪي ASCII يا ٻِٽِڻو Binary فائيل آھي، جنھن منجھھ وِٿائِي اُڀاوَتِي اعداد Spatial Elevation Data ھڪ ريگيولر گرڊ پيٽرن ۾ راسٽر فارميٽ ساڻ ھوندا آھن.
شمار نمبر اعداد جو قسم ضماءُ جو مثال ڪارج يا مصرف حوالو 1 يڪ اِندرياتِي گھڻ وقتي گھڻ وقتي جمر تبدل ڊٽيڪشن Wedahl 1993 [30] 2 گهڻ اِندرياتِي گهڻ وقتي ڏيکائيندڙ ۽ انفرا سُرخ – جمر کُٽل ڄاڻ/عڪس نقشبندي C. Pohl and Genderen 1995 [31] 3 يڪ اِندرياتِي گھڻ تحللِي سنهو/ٿلهو تحلل (يڪ/گھڻ اِنڊمي) سِپوت عڪس تِکائڻ/بھتر اِنٽرپريٽيشن لاءِ تحلل وڌائڻ G. Cliché et al 1985 [32] 4 گهڻ اِندرياتِي گھڻ تحللِي سنهو/ٿلهو تحلل (لينڊسيٽ/سپوت) بھتر اِنٽرپريٽيشن لاءِ تحلل وڌائڻ Chavez et al. 1991 [33] 5 گھڻ اِندرياتي ERS-1/ERS-2 بھتر ڀون ماپِي درستگي/ بھتر اِنٽرپريٽيشن / نقش ڪاڍ Guyenne 1995 [34] 6 ڏور اِندرياتِي – امدادِي اعداد جھڙوڪ GPS ڪوآرڊينيٽس ۽ ڀون طبعي ڄاڻ عڪس نگاري/نقشو نگاري Image/Topographic Map
درجھ بندِي/ ڀون ماپي درستگِي Jensen et al. 1990 [35]
[edit] جُمُر عڪسن جو ضماءُ
ڏور اِندريات ۾ ڪيل تحقيق گھڻي ڀاڱي سنھي تحلل وارن يڪ اِنڊمي عڪسن ساڻ ٿلھي تحلل وارن گھڻ اِنڊمي عڪسن جي ضماءُ تي مرڪُوز رھي آھي. نسبتاً، چشمياتي/جمر عڪس ضماءَ توڙي جمر/ جمر عڪس ضماءَ تي تمام گھٽ تحقيقي ڪم ٿيو آھي. جمر عڪس جون اِنٽينسِٽيون Intensities روشنايل Illuminated حدف جي خاصيتُن (ڪيريڪٽرِسٽِڪس) تي بھ دارومدار رکن ٿيون تھ خود راڊار سگنل جِي خاصيتُن تي بھ. ھڪڙو ئي منظر مختلف قطبيتون Polarizations ، ڪَثِرَتُون Frequencies ، ۽ اِنسيڊنس اينگلس Incidence Angles رکندڙ راڊارن کي مختلف نظر ايندو. ساڳي ئي مٿاڇري تان موٽَ لھر (بيڪ اسڪيٽر) Backscatter مختلف ورجائپَ تي مختلف ٿيندِي آھي. اڃا بھ وڌيڪَ اھم ڳالھھ اھا آھي تھ ننڍي راڊار لھر جِي ڀيٽَ ۾ وڏِي راڊار لھر ڪنھن مٿاڇري جِي اونھائيءَ ۾ وڌيڪَ گھرو وڃي ٿي. مثال طور، ڪي يُو پٽيءَ U-band جي لھر (2 سينٽي ميٽر وڏي) جي ڀيٽَ ۾ ايل پٽيءَ L-band جي لھر (20 سينٽي ميٽر وڏي) 10 ڀيرا وڌيڪَ اونھائيءَ ۾ ويندِي آھي، ۽ تنھنڪري مٿاڇري ويجھو وڌيڪ مقدارِي تھھ Volumetric Layer متعلق ڄاڻَ مھيا ڪري ٿِي.
جڏھن جمر انسٽرومينٽ رکندڙ ڪو اپگرھھ ڪنھن علائقي جِي منظر ڪشِي ڪندو آھي تھ ھڪَ ئي وقت ڪيترين ئي مختلف قطبيتن ۽ ورجائپُن سان اعداد مھيا ڪندو آھي. ٻيو تھ ساڳيو ئي منظر مختلف اوچايُن تي پَروان ڪندڙ رَٿُن سان مشاھدي سگھجي ٿو ۽ تنھڪري مختلف تحلل Resolution رکندڙ اعداد ميسر ٿِي سگھن ٿا. اھڙيءَ ريت، ساڳي ئي منظر جا مختلف ورجائپ، قطبيت، ۽ تحلل وارا بمر عڪس ميسر ٿِي سگھن ٿا، جن کي ضمائي ھڪ اھڙو عڪس جوڙي سگھجي ٿو جنھن منجھھ مڙني اِنفرادِي عڪسن مان حاصل ٿيندڙ ھر اھڙي ڄاڻَ موجود ھجي، جيڪا نھ تھ رڳو الڳ الڳ عڪسن مان ئي مِلِي سَگھِي ٿي. ان سان اوڇڻن (ڪَوَر ٽائيپس) جي بھتر ۽ وڌيڪَ ڄاڻَ رکندڙ درجھ بندي حاصل ٿي ٿِي. ڪن صورتُن ۾ ڪيترا ئي مخلوط Hetrogeneous جمر عڪس ضمائي ھڪ عاڀم جوڙڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آھي [38].
[edit] جُمُر عڪس ۽ چشمياتي عڪس جو ضماءُ
چشمياتي عڪس ڌنڌ يا ڪڪر کان گھڻا متاثر ٿيندا آھن ۽ جيڪڏھن مشاھدي ھيٺ منظر ڪڪرن ۽ ڪوھيڙي سان ڍڪيل آھي تھ چشمياتي عڪس خراب ٿِي پوندا آھن، ويندي ڪڪرن جو پاڇو بھ چشمياتي عڪسن کي خراب ڪري ڇڏيندو آھي. ٻيو تھ ساڳِي اِنڊمي وراڻي Spectral Response ڏيندي، ڪجھھ ڌر اوڇڻ (ڪَوَر ٽائيپس) چشمياتي عڪسن ۾ ناقابل تفريق Indistinguishable ٿِي پوندا آھن. جڏھن تھ مختلف مٿاڇراتي ناھمواري Roughness، ڊول ۽ گھِمَ Moisture Content ھوندڙ اوڇڻَ Cover Types جمر عڪس ۾ مختلف اِنٽينسِٽِي سان ظاھر ٿِيندي الڳ الڳ نظر ايندا آھن [39]. مگر جمر عڪسن ۾ وري مشاھدي ھيٺ آيل علائقو تمام گھڻو جابلُو ھوڻ باعث سنگين ڀُون ماپِي بگاڙ Geometric Distortion ٿِي پوندو آھي. جمر/چشمياتي عڪس ضماءُ ھيٺين مقصدن سان زيرِ عمل آندو ويندو آھي:
- چشمياتي عڪسن ۾ کُٽل ڄاڻَ کي پُر ڪرڻ يا اڻپورِي ڄاڻَ کي پورو ڪرڻ
- چشمياتي عڪسن جو تحلل وڌائڻ
- بھتر عددي اُڀاوَتِي ماڊلس (عاڀمس) Digital Elevation Models جوڙڻ
[40] آبگاھھ نقشيبندِيءَ Wetland Mapping جي مقصد سان درجھ بنديءَ ۾ بھتر تُزگِي حاصل ڪرڻ خاطر کُٽل ڄاڻَ کي پورو ڪرڻ لاءِ جمر/چشمياتي عڪس ضماءُ جو مثال آھي. اھو ڪيترن ئي طريقن سان عڪسِل سطح تي ضماءُ ڪري ٿو ۽ آخر ۾ نتيجن کي ڀيٽي ٿو. [41] وري بھتر درجھ بندِي توڙي نماءُ لاءِ اِي آر ايس 2 جي جمر، لينڊسيٽ 7 (اِي ٽِي ايم پلس) جي يام ۽ لينڊسيٽ 7 (اِي ٽِي ايم پلس) جي گھام عڪسن کي ضمائي ٿو. جڏھن تھ [42] Aes-1 مان نڪتل 5 ميٽر تحلل واري ھوائي رَٿَوار عڪس ۽ لينڊسيٽ ٽِي ايم 5 مان نڪتل 25 ميٽر تحلل واري عڪس جو گھڻ تحلُلِي ضماءُ Multiresolution Fusion ڪرڻ لاءِ ھرمائيٽ ٽرانسفارم Hermite Transform استعمال ڪري ٿو. عاڀم جوڙڻ جي اعتبار سان، سنون ميدانن ۽ ھلڪن لاھن چاڙھن وارن علائقن جي عڪسازيءَ ۾ جمر عڪس تُز آھن پر ان جي بلڪل ابتڙ، جابلو علائقن ۾ انھن جو سُڀاءُ Quality تمام ڪِرِي پوي ٿو، ڇاڪاڻ تھ جابلو علائقا عڪسائيندي جمر عڪس ڀون ماپِي بگاڙ Geometric Distortion جو شڪار ٿين ٿا. ٻنھي، جمر ۽ چشمياتي عڪسن جو گڏيل استعمال (عڪس ضماءُ) اھي مسئلا حل ڪري سگھي ٿو [43].
ماحولياتي وَ زمينِي مانيٽرڱ ۽ انتظامي سرشتي Environmental and Land Monitoring System لاءِ ڀَروَسي جوڳا عاڀمس تمام ضرورِي آھن. اپگرھِي عڪسن مان عاڀم جوڙڻ جا ٻھ اھم طريقا آھن، ھڪ چشمياتي عڪسن ساڻ اسٽيريئو اسڪوپي ۽ ٻيو جمر عڪسن ساڻ انٽرفيروميٽري Interferrometry . ٻنھي قسمن جي عاڀمس کي ضمائڻ جا ڪيترا ئي مختلف طريقا تجويز ڪيا ويا آھن، جيڪي [44] ۽ [45] ۾ اڀياسيا ويا آھن.
[edit] عڪس ضماءُ جون سَطَحُونَ
[39] ۽ [46] موجب، عڪس ضماءُ پراسيسڱ يا تجريد Abstract جِي ٽن مختلف سطحُن، يعني اعداد Data يا عڪسل Pixel سطح، نقش سطح، ۽ فيصلو سطح Decision Level تي زير عمل اچي سگھي ٿِي، جڏھن تھ اعداد سطح ھيٺين ۾ ھيٺين سطح آھي تھ فيصلو سطح مٿين ۾ مٿين. خاڪو نمبر 3 اھڙو خيال سمجھائي ٿو. ٻين بھ ڪيترن ئي اھڙو ئي اظھار خيال ڪيو آھي، پر [47] سوال اُٿاريو آھي تھ سطح 1، 2، ۽ 3 درميان دنگ جِي چِٽِي وضاحتَ ٿيل نھ آھي. تنھنڪري بعض اوقات ڪِن صورتحالس ۾ زير عمل آيل ضماءُ جِي سطح متنازع ٿِي پوندِي آھي. [3] دليلي ٿو تھ اھڙِي گِروھھ بندِي گمراھھ ڪُن آھي، ۽ اھا مغالطاً اھڙو تاثر ڏي ٿِي تھ ضماءُ جو عمل انھن ٽنھِي مختلف سطحن تي بَيَڪ وقت عمل ۾ نھ اِيندو آھي. ازان سواءِ، ھُو اھو بھ دلِيلي ٿو تھ ”عڪسل سطح يا پڪسل ليول” وارو اصطلاح استعمال ڪرڻ نامناسب آھي. ھر سطح جي ضماءُ جا پنھنجا طريقا ۽ ڪميون بيشيون آھن. ضماءُ جِي سطح جو مناسب انتخاب ڪيترن ئي فيڪٽرس تي دارومدار رکي ٿو، جھڙوڪ اعدادي ذريعا Data Sources، ڪارج، ۽ ميسر وسيلا Tools. جڏھن ضمائجندڙ اعداد ساڳي قسم جي ذريعن، مثال طور عددِي عڪسازِي ڊوائيسِز Digital Imaging Devices مان ملندا ھجن تھ سمورن ميسر اعداد جو ڀرپور استعمال ڪندي اعداد سطح Data Level تي ضماءُ ڪري سگھجي ٿو. مگر جڏھن ضمائجندڙ اعداد تمام مختلف ذريعن، جھڙوڪ ڀون ماپِي ڄاڻ سرشتي Geographic Information System ۽ عددِي عڪسازي اوزارن Digital Imaging Devices کان وصول ٿيندا ھجن تھ فيصلو سطح تي ضماءُ ڪرڻ وڌيڪَ مناسب رھندو. نقش سطح تي ضماءُ ڪرڻ تڏھن ئي مناسب ٿيندو جڏھن مختلف قسمن جي ضمائجندڙ اعداد مان اھڙا نقشز Features ڪڍي سگھجن جِن جِي ھڪٻي سان نسبت قائم ٿِي سگھي. مثال طور ٻنھي، چشمياتي توڙي جمر عڪسن منجھان ڇيڙن ۽ ڀاڱن جھڙا نقشز ڪڍِي سگھجن ٿا، جن کي ملائي گڏيل نقشز توڙي درجھ بندِي حاصل ڪري سگھجي ٿِي. ساڳي ئي وقت ضماءُ لاءِ سطح جو اِنتخاب لازمِي گھُربل قبل پراسيسڱ Preprocessing جو پڻ تعين ڪري ٿو. مثال طور، عڪسل يا اعداد سطح تي ضماءُ لاءِ لازمِي آھي تھ عڪسن کي ھڪ ٻي سان جُز عڪسل تُزگِيءَ Sub-pixel Accuracy سان ٺھڪايو وڃي. خاڪو 4 ضماءُ جِي ٽنھي سطحُن کي سمجھائي ٿو ۽ ٽنھي ۾ فرق واضح ڪري ٿو. جيتوڻيڪ ضماءُ جي ميدان جو گھڻي کان گھڻو تحقيقيل پھلُو اعداد يا عڪسل سطح آھي، پر تحقيقي ڪم جا تازا مثال ٽنھي سطحن جي ضماءُ تي ملن ٿا.
[edit] عڪسل سَطَحِي ضماءُ
ھيءُ تجريدَ جِي ھيٺين ترين سطح جو ضماءُ آھي. ڏور اِندريات جي ميدان ۾ عڪس ضماءُ تي ٿيل تحقيقَ گھڻي ڀاڱي ان ئي سطح جي ضماءُ تي مرڪُوز رھِي آھي. ھنَ سطح تي ضماءُ جِي وڏي ۾ وڏِي خوبي اھا آھي تھ اھو اصلِي اعداد جو استعمال ڪري ٿو، جيڪي حقيقتَ کي گھڻي کان گھڻو ويجھو آھن. عڪسن کي (گھٽ ۾ گھٽ) ھڪٻي تي ٺھڪائڻ Co-Register بعد عڪسل– عڪسل بنياد تي ضمايو ويندو آھي. ڇاڪاڻ تھ عڪسل سطح جي ضماءُ لاءِ تمام گھڻي تُزگي درڪار ٿي ٿِي، تنھنڪري اڪثر تھ ضماءُ کان اڳ ضمائجندڙ عڪسن کي ڀُون ڪوڊيو Geo-Code بھ ويندو آھي. تُز ٺھڪاءُ Registration لاءِ وَر سيمپلڱ Resampling ۽ ڀُون ماپِي درستُگِي Geometric Correction درڪار ٿين ٿيون. ڀون ماپِي درستُگِيءَ لاءِ اِندرياتِي ويوئِڱ پيراميٽرس Sensor Viewing Parameters ۽ اھڙي سافٽويئر Software جِي ضرورتَ پوندِي آھي، جيڪو عڪس ڇِڪاءُ پيراميٽرس Image Acquisition Parameters ۽ زمينِي اھڃاڻن Ground Control Points (GCP) جو بھ ليکو ڪري. عڪسن جِي ور سيمپلِڱ Resampling ۽ ٺھڪاءُ Registration جا ڪيترا ئي طريقا ميسر آھن. زمينِي اُھڃاڻ اھي نشانات آھن، جن جِي زمين تي بيھَڪَ Position اڳي ئي معلوم ھُجي. اھي اُھڃاڻ اڳي ئي موجُود ٿِي سگھن ٿا، جھڙوڪ رستن جا چوڪ يا ساحلي اھڃاڻَ؛ يا تھ ڀون ماپِي درستگيءَ لاءِ ھاسيڪار رکي سگھجن ٿا. ڪن صُورتُن ۾، جتي مٿاڇرو انتھائي ناھموار ھجي، اتي عاڀمس جِي ضرورتَ پوندِي آھي. اھڙِي صورتحال خاص طور جمر عڪسن تي لاڳُو ٿي ٿِي، جن جِي اِندرِيءَ Sensor کي ڀُون ماپاً Goemetrically پاسيرِي نظر آھي. ان سطح تي ضماءُ جون ڳڻپيوڪَرِي سنڀارَ Computer Memory ۽ پراسيسڱ قوت Processing Power واريو گھُرجُون گھڻي ۾ گھڻيون آھن ۽ ان جِي پراسيسڱ لاءِ وقت بھ گھڻو درڪار ٿي ٿو. خاڪو 5 ھڪ بلاڪ ڊاياگرام ڏيکاري ٿو، جنھن ۾ عڪسِل سطح تي ضماءُ ڪندڙ ڪنھن سرشتي منجھھ رُونما ٿيندڙ عملن جو سلسلو ڏيکاريل آھي.
[edit] عڪسل سطح تي ضماءُ جا طريقا
ٿوري گھڻي فرقَ ساڻ عڪسِل سطح ضماءُ جا سوين طريقا موجود آھن، جن مان ڪجھھ ناموس طريقا ھِي آھن:
- ضرب اُپت ٽرانسفارم Multiplicative Transform
- ھاءِ پاس ڇاڻڪارِي High Pass Filtering
- ھاءِ پاس ماڊيوليشن High Pass Modulation
- ليپليشن مخروط Laplacian Pyramid
- اِنٽينسِٽِي ھيُو سيچوريشن Intensity Hue Saturation
- برووِي ٽرانسفارم Brovey Transform
- مُک جُزِياتِي ڇيد Principal Component Analysis
- لھرڙياتِي طريقا Wavelet Transform
مختلف ذريعن انھن طريقن جِي گروھھ بندِي مختلف طريقن سان ڪئي آھي، جن جو ذڪر ھتي ضروري نھ آھي. ضماءُ جي مٿي ڄاڻايل طريقن جا رياضياتِي ماڊلس ھيٺ پيش ڪجن ٿا.
[edit] ضرب اپت ٽرانسفارم Multiplicative Transform
ضماءُ جي مڙنِي طريقن منجھان ھيءُ سڀني کان آسان ۽ سڌو سنئون طريقو آھي. اھو سنھي تحلل وارو گھڻ اِنڊمي عڪس (ستگھاع) High Resolution Multispectral Image (HRMI) حاصل ڪرڻ لاءِ سنھي تحلل واري يڪ اِنڊمي عڪس (ستياع) High Resolution Panchromatic Image (HRPI) جي عددي قدرن کي عڪسِل بھ عڪسِل ٿلھي تحلل واري گھڻ اِنڊمي عڪس (ٿتگھاع) Low Resolution Multispectral Image (LRMI) جي عددي قدرن سان ضربي ٿو. حتمي ستگھاع حاصل ڪرڻ لاءِ ضرب اُپتن کي 0 کان 255 جي حدُن ۾ آندو ويندو آھي. ان سموري عمل کي رياضياتاً مساوات 1 سان ظاھر ڪري سگھجي ٿو.
[edit] ھاءِ گُذار ڇاڻڪارِي (ھگڇ) High Pass Filtering (HPF)
ھاءِ گُذار ڇاڻڪارِيءَ جو بنيادِي قاعدو ستياع ۾ موجود تڪڙي ورجائپِي ڄاڻَ High-frequency Information ڪڍِي ٿتگھاع ۾ وجھڻ آھي. ان طريقھ ڪار تحت، ستياع مان ٿتياع ڪَٽَ ڪرڻ لاءِ يا تھ ستياع کي ھاءِ گُذار ڇاڻيو ويندو آھي يا وري لو گُذار ڇاڻيو ويندو آھي. ھگڇ طريقي جو رياضياتِي ماڊل مساوات 2 ۾ ڏنل آھي [49] .
جڏھن تھ ۽ ho ھِڪَ لو پاس ڇاڻِي آھي.
[edit] ھاءِ گُذار ماڊيوليشن High Pass Modulation
ھن طريقھ ڪار ۾ ستياع جِي تڪڙي ورجائپ واري ڄاڻَ کي ماڊيوليشن ڪو ايفيشنٽس Coefficients ذريعي ٿتگھاع ڏانھن منتقل ڪيو ويندو آھي. جڏھن تھ ماڊيوليشن ڪو ايفيشنٽس ٿتياع سان ٿتگھاع جِي شرح جي برابر آھن. ٿتياع حاصل ڪرڻ لاءِ ستياع کي ڇاڻيو ويندو آھي. رياضياتاً ان کي مساوات 3 سان اِظاھري سگھجي ٿو.
[edit] ليپليسِي مخروط Laplacian Pyramid
ليپليسِي مخروط Laplacian Pyramid (LP)، گاسِي مخروط Gaussian Pyramid مان نڪتو آھي، جيڪو بار بار رڊڪشن (لو گُذار ڇاڻڪاري ۽ ڊيسيميشن Decimation ) رستي حاصل ٿيندڙ گھڻ پيمانھ نمائدگِي Multiscale Representation آھي. ليپليسِي مخروط ھيٺين ٻن مرحلن ۾ معلوم ڪيو ويندو آھي.
#عڪس جو گاسِي مخروط جوڙڻ. بنيادِي طور، گاسِي مخروط اصل عڪس L جي مختلف پيمانن Scales تي حاصل ڪيل نقُلَن يا پَرتَن Copies جو سلسلو {G1, G2, …., Gk} آھي. اھو G1=I ڪري، ۽ پوءِ بار بار Gi+1 = shrink (Gi) تي عمل ڪري حاصل ڪيو ويندو آھي.
- عڪس جو ليپليسِي مخروط جوڙڻ. ليپليسِي مخروط {L1, L2, …., Lk}، گاسِي مخروط جو عمل ورائڻ Backward Process سان حاصل ٿيندو آھي. يعني ڪري، پوءِ بار بار Li=Gi – expand(Gi+1) تي عمل ڪيو ويندو آھي.
ليپليسِي مخروط تي ٻڌل ضماءُ جِي الخوارضمِي Algorithm ھيٺينءَ ريت آھي: جيڪڏھن {I1, I2, …., In} مختلف تحلل، يا فوڪس رکندڙ عڪسن جو سلسلو ھجي تھ، ضماءُ جو سمورو طريقھ ڪار ھيٺين ڏاڪن تي مشتمل آھي. [i] ھر عڪسن جي Li سلسلي مان ھر ھڪ عڪس جو ليپليسِي مخروط جوڙيو [ii] پوءِ ھر عڪسِل لاءِ مڙني مخروطن Li منجھان وڏي ۾ وڏو قدر چونڊيندي ضمايل مخروط حاصل ڪريو، جيڪو گھُربل ضمايل عڪس جِي مخروطِي صورت آھي. [iii] ان مخروطِي صورتَ مان ضمايل عڪس حاصل ڪريو [iv] ڪا بھ ضرورِي بعدِي پراسيسڱ عمل ۾ آڻيو
[edit] اِنٽينسِٽِي ھيُو سيچوريشن ٽرانسفارم Intensity Hue Saturation (IHS) Transform
ھيءُ طريقھ ڪار فقط ٽن پٽين تائين محدود آھي. اھو مساوات 4 تحت ٿتگھاع جي ڳسن سڏجندڙ (حقيقي معنيَ ۾ نھ) ٽِن پٽيُن مان IHS جا قدُرَ معلوم ڪري ٿو، ستياع جي ھِسٽوگرام کي ڇِڪي ٿو تھ جيئن ان جا سراسرِي ۽ ويريئنس آءِ جُزي جھڙا ٿين،جنھن کي سان ظاھر ڪجي ٿو؛ پوءِ آءِ جُزي کي ھٽائي تَنھنجِي جاءِ تي ھِسٽوگرام ڇڪيل ستياع رکي ٿو، ۽ آخر ۾ مساوات 5 تحت واپس ڳسن جا قدُرَ معلُوم ڪري ٿو. اھو سمورو طريقھ ڪار خاڪو نمبر 6 آسان ڪري سمجھائي ٿو.
[edit] برووِي ٽرانسفارم Brovey Transform
برووِي ٽرانسفارم ھڪ رنگِي ٽرانسفارم آھي، جيڪو ٽنھِي دَر اُپتِي پٽين کي نارملائيز ڪري ٿو ۽ ھر ھِڪَ کي ڪنھن سنھي تحلل وارِي پٽي (يڪ اِنڊمي عڪس) سان عڪسِل بھ عڪسِل ضربي ٿو. برووِي ٽرانسفارمڪارِي مساوات 6 سان اظھاري سگھجي ٿِي [49]. نتيجتاً حاصل ٿيندڙ سُوڊو ڳسن پٽيون سنھو تحلل رکندڙ ھونديون.
[edit] مُک جُزياتِي ڇيد (مجڇ) Principal Component Analysis (PCA)
مُک جُزياتِي ڇيد (مجڇ)، جنھن جو اصلوڪو نالو ڪارھونِن لووِ ٽرانسفارمڪارِي Karhunen-Loeve Transformation آھي، سو آءِ ايڇ ايس IHS وانگيان ئي آھي، مگر ان جو وڏو فائدو اھو آھي تھ اھو ڪيترين بھ پٽين جي ضماءُ لاءِ استعمال ڪري سگھجي ٿو. مجڇ گھڻ اِنڊمي اعداد Multispectral Data جِي سڌِي ٽرانسفارمڪارِي Linear Transformation استعمال ڪري ٿو. ان سڌي ٽرانسفارمڪارِيءَ ۾ در اُپتِي ٿتگھاعن کي اوترن ئي اڻ سھھ نسبتيل Uncorrelated مُک جُزن ۾ ٽرانسفارميو ويندو آھي، جيترا در اُپتِي ٿتگھاع. انھن مان پھرين جُزي ۾ اھا ڄاڻَ ھوندي آھي جيڪا سمورن جُزن ۾ يڪسان يا ڪامن ھجي، جڏھن تھ باقي جُزن ۾ مڙني انفرادِي پٽين جِي مُنفرد ڄاڻَ سمويل ھوندِي آھي. مساوات 7 سان اِظھاريل اھڙِي ٽرانسفارمڪارِيءَ بعد پھرين جُزي PC1 کي ھٽائي ان جِي جاءِ تي ستياع رکيو ويندو آھي. آخر ۾، مساوات 8 تحت ابتِي ٽرانسفارمڪارِي ڪري ستگھاع حاصل ڪيا ويندا آھن[49].
جيئن مساوات 9 ۾ ڏيکاريل آھي، تھ تاڃيپيٽو Matrix (v) آئيگن طرفڻا Eigen Vectors رکي ٿو، جيڪي سندن آئيگن قدُرن جي حسابَ سان ترتيبيا ويا آھن. اھو ٿتگھاع جي سھھ نسبتِي تاڃيپيٽي Correlation Matrix يا سھھ ويريئنس تاڃيپيٽي مان معلوم ڪيو ويندو آھي. جڏھن تھ سھھ ويريئنس تاڃيپيٽو Covariance Matrix استعماليندي عمل ۾ آندل مجڇ کي اڻ معياريل مجڇ Unstandardised PCA ڪوٺيو ويندو آھي ۽ سھھ نسبت تاڃيپيٽو Correlation Matrix استعماليندي عمل ۾ آندل مجڇ کي معياريل مجڇ Standardised PCA ڪوٺيو ويندو آھي.
[edit] لھرڙياتِي طريقا Wavelet-Based Methods
لھرڙي ٽرانسفارم، جيڪو در اصل سگنل پراسيسڪاريءَ لاءِ استعمال ٿيندڙ ٽُول آھي، ھاڻي عڪس ضماءُ جي کيتر ۾ مقبول آھي. لھرڙي ٽرانسفارم تي ٻڌل ڪيترا ئي طريقا ڇپجي چڪا آھن. [52] انھن تي تفصيلي بحث ڪري ٿو ۽ عڪسِل سطح ضماءُ جيِ ڪِنِ معروف لھرڙياتِي طريقن جو تقابلي جائزو پيش ڪري ٿو. عڪس ضماءُ ۾ استعمال ٿيندڙ لھرڙيُن کي ٽن مُک گروھن ۾ ورھائي سگھجي ٿو: آرٿوگونل Orthogonal، باءِ آرٿوگونل Biorthogonal، ۽ اڻ آرٿوگونل Unorthogonal. جيتوڻيڪ انھن لھرڙين ۾ ڪي خصوصيتون عام ٿين ٿيون، مگر انھن مان ھر ڪا ھڪ يُونِيڪ عڪسِي ڊِي ڪمپوزِيشن ۽ رِي ڪنسٽرڪشن جي طريقي کي جنم ڏي ٿِي.
لھرڙي ضماءُ ۾، سڀ کان پھرين سنھي تحلل واري يڪ اِنڊمي عڪس کي ٿلھي تحلل وارن يڪ اِنڊمي عڪسن ۽ سندن واسطيدار لھرڙي ڪوايفِيشنٽس (وِٿائي بارِيڪيون Spatial Details ) جي سيٽ ۾ ڊِي ڪمپوزيو Decomposed ويندو آھي. تنھن کان پوءِ ٿلھو تحلل ھُوندڙ گهڻ اِنڊمي عڪس ساڳي تحلل تي پھتل يڪ اِنڊمِي عڪس جِي جاءِ کڻندا آھن. اهڙيءَ ريت هر هڪ گهڻ اِنڊمي عڪس مٿان اُبتو لهرڙي ٽرانسفارم عمل ۾ آڻيندي، منجهن سنهي تحلل واريُون وِٿائِي بارِيڪيون متعارف ڪرايون وينديُون آهن. عڪس ضماءُ لاءِ ڪيتريون ئي ڪارآمد لھرڙيون دريافت ڪيون ويون آھن، جن تي ٻڌل ضماءُ جا انيڪ طريقا ڳولي لڌا ويا آهن. انهن مان اهم ترين طريقن جا نالا هيٺ ڄاڻائجن ٿا:
- ڊسڪريٽ لهرڙِي ٽرانسفارم (ڊلٽ) Discrete Wavelet Transform (DWT)
- شفٽ اِن ويريئنٽ ڊلٽ Shift Invariant DWT
- ٽُونگدار الخوارضميءَ تي ٻڌل لھرڙي ٽرانسفارم A Trous Algorithm based Wavelet Transform
- پيچيده لهرڙِي ٽرانسفارم Complex Wavelet Transform
- مالات الخوارضمي Mallat Algorithm
- گھڻ تحلُلِي اِنٽينسٽي ماڊيوليشن Multi-Resolution Intensity Modulation
[edit] نقش سطح ضماءُ Feature Level Fusion
ھيءُ طريقھ ڪار مختلف ذريعن کان حاصل ٿيندڙ عڪسن کي ھڪ درميانِي سطح تي ضمائي ٿو. ھن طريقي ۾ ھر ھڪ ضمائجندڙ عڪس مان ڊولن، ڇيڙن، لِيڪُن، ڪُنڊُن ۽ دلچسپ حصن جھڙا نقشز Features ڪڍيا ويندا آھن، ۽ پوءِ عڪسن کي ڀاڱيو Segmented ويندو آھي. نقش ڪاڍيل Feature Extracted يا ڀاڱيل Segmented عڪسن کي فزي منطق Fuzzy Logic ۽ ماھرانھ سرشتن Expert Systems جھڙا معلوماتِي طريقا Knowledge-based Systems يا اِمتيازي ڇيدَ Discriminant Analysis ۽ مصنوعي تنتِي ڄارڪن (متڄ) Artificial Neural Networks (ANN) جھڙا تربيت تي ٻڌل سرشتا Training-based Systems استعمال ڪندي ضمايو ويندو آھي، جنھن سان نقشز Features جو ھڪڙو ئي سيٽ جُڙندو آھي، جنھن جي بنيادَ تي درجھ بندِي ڪئي ويندِي آھي يا نتيجا اخذ ڪيا ويندا آھن. نقش سطحِي عڪس ضماءُ تي تحقيقي ڪم جو تازو مثال [53] آھي. اھو 3D Object Extraction جي مقصد سان نقش سطحي عڪس ضماءُ لاءِ فزي منطق استعمال ڪري ٿو. نقش سطحي عڪس ضماءُ جو اڃا تازو مثال [54] آھي، جيڪو شھري انتظام جي ڪارج لاءِ HyMAP اِندريءَ مان نڪتل گھڻ اِنڊمِي عڪس کي LEO سرشتي جي عدَدِي آرٿوفوٽو Digital Orthophoto سان ضمائي ٿو. اھو عدَدِي آرٿوفوٽو جِي ڀاڱيڪارِي Segmentation بذريعھ ويجھو ترين پاڙيسِرِي درجھ بندِي Nearest Neighbourhood Classification، اِنڊمِي ڪُنڊَ پيما درجھ بندِي Spectral Angle Mapper Classification ۽ گھڻ اِنڊمِي عڪس جِي ڀاڱيڪارِي بذريعھ اِنڊمي ڪُنڊَ پيما (نقاش) Spectral Angle Mapper ڪري ٿو. بعد ۾، متڄ استعماليندي انھن ٻنھي درجھ بندين کي ضمائي ٿو. خاڪو 7 ھڪ بلاڪ ڊياگرام ذريعي نقش سطحِي عڪس ضماءُ جي ڪنھن سرشتي ۾ زير عمل مڙنِي ايڪشنز جو سلسلو ڏيکاري ٿو.
[edit] فيصلو يا اِنٽرپريٽيشن سطح ضماءُ Decision or Interpretation Level Fusion
ھيءُ اعليَ ترين تجريدي سطح تي ٿيندڙ ضماءُ آهي. انَ سطح تي ٿيندڙ عڪس ضماءُ ۾، مشاهديل منظر کي بهتر سمجھڻ لاءِ ھر ھڪ ذرعي اِنٽرپريٽيشن Source Interpretation مان حاصل ٿيندڙ بر اُپتُون (قَدُريل اعداد Value-Added Data) پاڻَ ۾ ملائي ھڪ نئين گڏيل اِنٽرپريٽيشن حاصل ڪئي ويندي آھي. ان طريقھ ڪار تحت، ھر ذرعي عڪس مان نڪتل نقشز Features کي ھڪجھڙن يا مختلف پر الڳ الڳ درجھ باندس Classifiers ۾ ڏنو ويندو آھي، ۽ پوءِ ضماءُ جي ڪيترن ئي ميسر طريقن مان ڪو ھڪ طريقو اختيار ڪندي مڙني درجھ باندس جا فيصلا يا درجھ بنديون ضمائبيون آھن. [55] فيصلو سطح ضماءُ جو تازو ترين مثال آھي. اھو پسيچر ٽائيپ جِي نشاندھي Pasture Type Mapping ڪرڻ لاءِ چشمياتِي ۽ جمر عڪس، ھر ھڪ مان حاصل ڪيل الڳ ۽ آزاد درجه بندين کي ضمائي ٿو. فيصلو سطحي عڪس ضماءُ تي تحقيق جو ٻيو تازو مثال [56] آھي. اِنَ منجھه لينڊ مائين سِرِنگھَھ ڊٽيڪشن Landmine Detection خاطر ٽِن قسمن جِي اِندرين Sensors، يعني ڌاتُو ڊٽيڪٽر Metal Detector، اِنفرا سُرخ ڪيميرا Infra-Red Camera، ۽ ھڪ زمينَ چِير راڊار Ground Penetrating RADAR، جو ضماءُ ڄاڻايل آھي. اھو ڪيترين ئي مختلف الخوارضمين Algorithms جھڙوڪ، نيوِ بيز Naive Bayes، ڊيمپسٽر شيفر نظريي Dampster-Shafer Theory، فوزي انديشا (ھڪ قاعدوِي طريقو) Fuzzy Probabilities (a rule-based method)، ۽ وونٽ طريقن Voting methods سان فيصلو سطح ضماءُ ڪرڻ بعد انھن جِي ڪارڪردگِيءَ کي ڀيٽي ٿو. اھو رسِيوَر آپريٽر ڪيريڪٽرسٽڪس وَنگ Receiver Operator Characteristics (ROC) Curve ذريعي سڀني الخوارضمين جِي ڪارڪردگِيءَ جو تقابلِي تجزيو ڪري ٿو ۽ نتيجو اهو ٿو ڪڍي ته سڀني الخوارضمين جِي ڪارڪردگِي ھڪ جيترِي سٺِي آهي ۽ اھي ڪنهن به هڪ اِندرِيءَ جِي انفرادِي ڪارڪردگِيءَ کان بهتر نتيجا ڏين ٿيون.
[edit] اعليَ سطحي ضماءُ جا طريقا ۽ ٽيڪنيڪس
ھتي جن طريقن ۽ ٽيڪنيڪس تي بحث ٿيل آهي، سي نه رڳو درجه بنديءَ طور استعمال ٿيندا آهن، بلڪه اينسيمبلز Ensembles جوڙڻ خاطر پڻ ڪم ايندا آهن. ڪنهن اينسيمبل ۾ مصنوعي تنتِي ڄارڪن ۽ فيصله شجرس Decision Trees جھهن تربيت شده Trained درجه باندس Classifiers جو اھڙي مجموعي کي سڏيو وڃي ٿو، جيڪو متنازع درجھ بندين کي سڀني درجه باندس جي انفرادِي اڳڪٿين يا فيصلن کي ضمائي آهي، جن جا . [57] اينسيمبلز جوڙڻ جو تفصيلي مطالعو پيش ڪري ٿو. [58] ڪيترن ئي درجه باندس کي گڏي ڏور اِندرياتِي عڪسن مان لينڊ ڪَوَر Land Cover معلومات حاصل ڪرڻ لاءِ تازِي تحقيقَ جو مثال آھي.
ڏور اِندريات ۾ توڙي ٻين ڪيترن ئي مختلف مصرفن لاءِ درجھ بندِيءَ جا سَوين طريقا استعمال ڪيا ويا آھن، جن جِي گورھ بندِي مختلف طريقن سان ڪري سگھجي ٿِي، جيڪي ھتي نه ڄاڻايا ويا آهن. درجه بندِيءَ جا سمورا نه پر ڪجھھ مستعمل طريقا وڌانوڌ ھڪجھڙائپ، سلسليوار ڪلسٽرڱ Sequential Clusstering، مرحليوار خود ناظم اعدادِي ڇيد (مخناڇ) ڪلسٽرڱ ISODATA Clusstering، درجه بند شجري ڇيد Calssification Tree Analysis، يوڪليڊيئن فاصلو Uclidean Distance، ماھالانوبيس فاصلو، متڄ ANN، وٿائي نقشياتي طريقو Spatial/Textural features based method، فوزي منطق Fuzzy Logic، امتيازي ڇيد Discriminant Analysis آهن. انهن مان ڪجھھ طريقا ھيٺ سمجھايل آهن.
[edit] وڌانوڌ ھڪجھڙائپ (وھھ) طريقا Maximum Likelihood (ML) Methods
وھھ درجھ باند ML Classifier، ڏور اِندريات جي ميدان ۾ استمال ٿيندڙ درجھ بنديءَ جي مشھور ترين طريقن مان ھڪ آهي، جنھن تحت ڪنهن ڪلاس يا درجي سان وڌ کان وڌ هڪجهڙائپ رکندڙ عڪسِل کي اُنَ ڪلاس يا درجي ۾ درجه بند ڪيو ويندو آهي. اهو انديشن Probabilities تي ٻڌل ھڪ نگرانيل Supervised طريقو آهي، جيڪو ھاءِ سھھ ويريئنس Covariance جي صورتَ ۾ انتھائي ڪارآمد آھي. وڌانوڌ ھڪجھڙائپ طريقو درجه بنديءَ جِي رٿا جوڙڻ خاطر درجاتِي انڊمُن Class Spectra منجھھ موجود ويريئنس ۽ انھن درميان سهه ويريئنس Covariance جو استعمال ڪندو آهي. جمر قطبپيما اعداد SAR Polarimetric Data جِي درجه بنديءَ لاءِ [55] پيچيده وشارٽ ورڇَ Complex Wishart Distribution تي ٻڌل وھھ درجه باند استعمال ڪري ٿو.
[edit] مصنوعي تَنتِي ڄارڪا (متڄ) Artificial Neural Networks (ANNs)
جيڀياسي سُوجھه سرشتن Biological Cognitive System (کان متاثر ٿيل Inspired) کان متاثر ٿِي ايجاديل مصنوعي تنتي ڄارڪا اھڙن ڪيترن ئي مصرفن، جھڙوڪ خودڪار ڳالھھ شناختَ Automatic Speech Recognition، ۾ ڪارآمد ثابت ٿيا آهن، جن ۾ روايتِي عددي سگنل پراسيسڱ Digital Signal Processing اطمينان بخش ڪارڪردگِي نه ڏيکاري سگھِي. متڄ جو وڏي ۾ وڏو فائدو اهو آهي ته اهي انهن مسئلن جو اڻ سنئون حل Nonlinear Solution ميسر ڪن ٿا، جيڪي پوريءَ طرح سمجھايل نه آهن. متڄ، تنتِي گھرڙو Neural Cell يا تنتڙو Neuron سڏجندڙ سادين وزنيل جوڙَ اُپتُن Weighted Summation Points جو مجموعو آهي. جنهن ريت اھي تنتِڙا پاڻ ۾ ڳنڍيا وڃن، تنهن کي آرڪيٽيڪچر Architecture سڏجي ٿو. متڄ جا ڪيترا ئي آرڪيٽيڪچرس ٿين، مگر انھن ۾ مشھور ترين فيڊ فارورڊ گھڻ تَهِي سُوجھڻو (گھتس) Feed Forward Multi-Layer Perceptron (MLP) آهي، جيڪو 1970ع واري ڏھاڪي جي ابتدا ۾ ڪيترن ئي محققن طرفان انفرادي طور ٺاھيو ويو هو. ان مخصوص ڄارڪي جو استعمال ٻين سمورن ڄارڪن جي گڏيل استعمال کان به گهڻو ٿي ٿو. اهو ڪيترن ئي مختلف قمسن جي ڪارجن ۽ مصفرن لاءِ استعمال ٿي ٿو. گھتپس کي تربيتڻ Train جو ھڪ معيارِي طريقو بيڪ پروپيگيشن الخوارضمي Back Propagation Algorithm آهي. ڪنھن ٽِپيڪَل گھتس ۾ تنتڙن جا ٽي تهه هوندا آهن، جن کي دراُپت تهه Input Layer، براُپت تهه Output Layer، ۽ گھٽ ۾ گھٽ ھڪُ لڪل Hidden يا پراسيسڱ تهه Processing Layer. لڪل تهن جي تعداد جِي ڪا به نظرياتِي حدَ ڪانهي پر ٽِپيڪَلِي رڳو ھڪُ يا ٻھ تهه هوندا آهن. گھتس ۾ هر تهه مٿين تهه سان پوريءَ ريت ڳنڍيل هوندو آهي، جيئن خاڪو 9 ڏيکاري ٿو. هيءُ خاڪو [26] مان ورتل آهي. [60] نقش سطحي اعداد ضماءُ لاءِ متڄ جو استعمال ڪري ٿو. [61] ڏور اِندريات عڪسن جي درجه بندِيءَ لاءِ متڄ جو استعمال ڏَسي ٿو. [62] متڄ ذريعي عڪس ضماءُ جي تازن مثالن مان ھڪ آھي. اھو عڪس درجھ بندِيءَ جو ھڪ نئون ۽ بهتر تنت فزي Neuro-Fuzzy طريقو دريافت ڪري وٺڻ جِي دعويَ ڪري ٿو، جنھن جو بنياد متڄ ۽ فزي مهارتَ سرشتن Fuzzy Expert Systems جي ميلاپ تي پيل آهي.
[edit] فزي نظريو يا امڪانيات نظريو Fuzzy Theory
1965ع ۾ ڊاڪٽر لوطفي زادھ جو متعارف ڪرايل ھيءُ نظريو
[edit] ڊيمپسٽر شيفر نظريو Dampster Shaffer Theory
[edit] نيوِ بيز نظريو Naive Bayes Theory
[edit] وونٽ طريقا Voting Methods
[edit] گھڻ سطحي ضماءُ Multi-level Fusion
[edit] علائقيوار ضماءُ
[edit] عڪس ضماءُ جي طريقن جِي ڪردگيڪَٿَ
[edit] عڪس ضماءُ جي طريقن جِي ڪارڪردگي ڪَٿَڻَ لاءِ سُڀاءُ پيما
Quality Metrics for Assessing the Performance of Image Fusion Mehods
[edit] سراسرِي ۽ ويريئنس Mean and Variance
[edit] سھھ نسبت Correlation
[edit] فشر فاصلو Fisher Distance
[edit] اُغُغ غُلاتِيف گلوبال آديمونزيونيل دُ سانتيز (اُغگاس)
Erreur Relative Global Adimensionnelle de Synthèse (ERGAS)
[edit] چُڪَ تاڃِيپيٽو Error Matrix
[edit] تُزگي ازِ استعماليندڙ ۽ تُزگي از اُپتڪار Users’ Accuracy and Producers’ Accuracy
[edit] لٿي پٿي تُزگِي Overall Accuracy
[edit] ڪاپا تُزگِي Kappa Accuracy
[edit] ڪامياب ترين نتيجا
[edit] تازيون روايتون
[edit] استقبالي ڪم
[edit] ايڪناليجمينٽ Acknowledgement
پروفيسر جوزيف غونسان جِي رهنمائيءَ هيٺ عڪس پراسيسڪاري، ۽ بال خصوص ڏور اِندريات جي کيتر ۾ داخل ٿيڻ منهنجِي خوش نصيبي آهي. آئون EII ۽ خاص طور عڪس ٻارِيءَ ۾ پنهنجي مڙني ڪليگس جو ٿورائتو آهيان، جن هميشه منهنجي مدد ڪئي. آئون مِس ڪاتغِين دِي ڪوستانزو جو خاص ٿورائتو آھيان، جيڪا منھنجا ڪيترا ئي مسئلا حل ڪندي رهي آهي، خاص طور هتي اچڻ کان پوءِ منهنجِي ڪمزور فرانسيسيءَ باعث پيدا ٿيندڙ ٻوليءَ جا مسئلا.
آخر ۾، پر سڀن کان گھڻو آئون جناب ڪيديئو ٻالما جو شڪر گذار آهيان، جنهن جي مدد ۽ رهنمائي هميشه منهنجي لاءِ مشعل راهه رهي آهي.
[edit] اصطلاحن جي سمجھاڻي
عڪسِل يا Pixel، ”عڪس Image“ جي ننڍي ۾ ننڍي اهڙي جُزي يا ذري کي چئجي ٿو جيڪو ڏسِي ۽ ڏيکاري يا نماڪار Display Unit تي نُمائي to display سگھجي. توڙي جو پردي Screen تي نظر ايندڙ عڪس کي تصوير Picture به چئي سگھجي ٿو، مگر انجنيئرڱ جي ميدان ۾ ٽيڪنيڪي اصطلاح طور انگريزي موادَ ۾ لفظ Image ئي زير استعمال آھي. جڏھن تھ عڪس يعني Image جي ننڍي ۾ ننڍي ذري کي انگريزيءَ ۾ Pixel لکيو ويندو آھي، جنھن جِي وضاحت ٻن لفظن Picture Element جي مخفف طور ڪئي ويندي آهي. مطلب تھ Pixel نه ته ڪو لفظ آھي، ۽ نه ئي درست مخفف. ٻيو ته درست اصطلاح Picture به نه آهي. ان لحاظَ کان هتي جوڙي پيش ڪيل سنڌي اصطلاح، يعني ”عڪسِل“ انتهائي آسان ۽ بامعنيٰ آهي.
وِي سِي آر يا وِي سِي پِي VCR/VCP کي فرانسِيسِي زبانَ ۾ ماڃيتو اسڪوپ Magnetoscope چيو ويندو آهي، ڇاڪاڻ ته جيڪا تصويرَ اهو جوڙي ٿو، سا درحقيقت هڪَ مقنائي پٽيءَ Magnetic Tape تي درج Record ٿيل هوندي آھي ۽ «gn» جا اکر لاطيني ٻولين ۾ ”ڃ“ جي آواز کي ظاهر ڪن ٿا. جڏهن ته ”وڊيو ڪيسيٽ رڪارڊر“ يا ”وڊيو ڪيسيٽ پليئر“ سائنسي اصطلاح نه پر ان اوزار جِي وضاحتَ آهي. ان حسابَ سان سنڌي بدل ”مقناويک“ نه رڳو مناسب ۽ بامعنيَ اصطلاح آهي، بلڪھ آسان به آهي.
انگريزي زبان جو لفظ Display اصل ۾ فعل آهي ته ”نمائش“ جي معنيَ رکندڙ اسم آهي. جڏهن ته برقيات Electronics يا ڳڻپيوڪر Computer انجنيئرڱ جي ادب ۾ عڪس Image ڏيکاريندڙ اوزار کي Display Unit چيو ويندو آهي. مطلب ته ان جو به ڪو هڪڙو يڪو لفظ نه آهي. پر سائنسي ادبَ ۾ آسانيءَ خاطر اڪثر ٻھ لفظ لکڻ بدران مختصراً رڳو Display لکيو ويندو آهي. جڏهن ته سنڌيءَ ۾ ”ڪار“ پڇاڙي لڳائي Display Unit جو بدل باآساني جوڙي ڏيکاريو ويو آهي، يعني ”نُماڪار“. جڏهن ته سنڌيءَ ۾ ان جو ٻيو به سٺو بدل ممڪن آهي، يعني ”عڪسنُما“.
انگريزي لفظ Wawelet دراصل لفظ Wave جِي تصغير آهي. ساڳيءَ ريت عام فرانسيسي ٻوليءَ ۾ ”لھر“ لفظ اوند Onde آهي، جڏهن ته فرانسيسي سائنسي ادب ۾ Wavelet جو لفظ اوندليت Ondelette آهي. سنڌيءَ ۾ ھيستائين لکيل سائنس ۾ لفظ ”لهر“ استعمال ٿيندو رهيو آهي، نه ته سنڌيءَ ۾ ان جو ٻيو به لفظ، يعني ”وير“ موجود آهي ۽ تصغير ڪرڻ جو به آسان ۽ خالص سنڌي طريقو موجود آهي. تنهنڪري Wavelet کي ”لهرڙي“ يا ”ويرڙي“ چئي سگھجي ٿو. مگر انگريزيءَ ۾ تحريريل انجنيئرڱ جي موادَ ۾ ڪيترين جاين تي صفتي معنيٰ ۾ ٻھ لفظ Wavelet-based استعمال ٿيندا نظر اچن ٿا، يعني ”لهرڙين تي ٻڌل“. ڪٿي وري ٻھ لفظ of wavelets مستعمل آھن. جڏهن ته سنڌيءَ ۾ ان جو اهڙو ته سهڻو بدل، يعني ”لھرڙياتِي“ يا ”وِيرڙياتِي“ ٺھي آيو آهي، جنهن سان جملا ۽ وضاحتُون سليس ٿيو پون، جيڪو خود انگريزي يا فرانسيسيءَ ۾ به مروج نه آهي.