रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

गणितीय सूत्रों के माध्यम से गूगल अर्थ की मल्टी-टेम्पोरल सैटेलाइट इमेजरी से उत्पन्न वेक्टर डेटा का विश्लेषण और सुधार

मृत्युंजय कर, सुनील कुमार अग्रवाल, राल्टे लालनुन सांगा और जेम्स सिंह थौदम

इक्कीसवीं सदी के इस युग में, गूगल अर्थ (जीई) ने उपयोगकर्ताओं को ठोस लाभ पहुँचाया है। जीई सेवा पर पृथ्वी के भौगोलिक स्थान की खोज करने वाले लोगों की विश्वसनीयता बढ़ जाती है और रास्टर डेटा और अन्य सहायक जानकारी के उच्च स्थानिक संकल्प के कारण विभिन्न मानचित्रण उद्देश्यों के लिए इसकी भू-स्थानिक जानकारी का उपयोग किया जा सकता है। अध्ययन का उद्देश्य पृथ्वी के एक ही भौगोलिक स्थान पर जीई के तीन अलग-अलग समय-श्रृंखला उपग्रह डेटा से तीन अलग-अलग वेक्टर परतें उत्पन्न करना था। चूँकि वेक्टर परतें एक विशेष फ्रेम में सुपरइम्पोज़ की गई थीं, इसलिए यह देखा गया कि परतें समरूप नहीं पाई गईं, क्योंकि जीई की बहु-कालिक उपग्रह इमेजरी एक-दूसरे से स्थानांतरित हो गई थीं। स्थानांतरित त्रुटि की जाँच करने और वेक्टर डेटा के ज्यामितीय विरूपण को ठीक करने के लिए, अध्ययन में गणितीय सूत्रों का उपयोग किया गया था। प्रारंभ में, वेक्टर परतों के संगत बिंदुओं के बीच स्थानांतरित दूरी को मापने के लिए हैवरसाइन सूत्र का उपयोग किया गया था। दो संगत बिंदुओं के दूरी मूल्यों की गणना करने के बाद, वेक्टर परतों के दूरी मूल्य को कम करने के लिए इंटरपोलेशन पॉलीनोमियल सूत्र के लैग्रेंज रूप को लागू किया गया था। हालाँकि, यह सूत्र वेक्टर डेटा के औसत दूरी मान को कम करने के लिए संतोषजनक परिणाम नहीं दे पाया। अंत में, एफ़िन ट्रांसफ़ॉर्मेशन फ़ॉर्मूला दूरी मान को कम करने और इंटरपोलेशन पॉलीनोमियल फ़ॉर्मूले के लैग्रेंज फ़ॉर्म की तुलना में वेक्टर परतों के ज्यामितीय विरूपण को सुधारने के लिए उपयुक्त था। इसलिए, सही वेक्टर डेटा प्राप्त करने के लिए, GE की मल्टी-टेम्पोरल सैटेलाइट इमेजरी पर किसी भी 'परिवर्तन का पता लगाने' के अध्ययन के लिए डेटा का ज्यामितीय सुधार आवश्यक था।