रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

पारिस्थितिक और गैर-पारिस्थितिक भौगोलिक रूप से मेट्रिजेबल सब-मिक्सल मीन सोलर एक्सोएटमॉस्फेरिक क्वांटम स्केलर इरेडिएंस को इंटरपोल करके असंतत कैनोपीड सिमुलियम डैमनोसम एसएल आवासों का पूर्वानुमान

बेंजामिन जी. जैकब, रॉबर्ट जे. नोवाक, लॉरेंट डी. टो, मौसा एस. सैनफो, कोआला लासेन, डेनियल ए. ग्रिफ़िथ, थॉमसन एल. लैकवो, पीस हाबोमुगिशा, मोसेस एन. कटाबरवा, थॉमस आर. उन्नास्च

हमने एक भू-वर्णक्रमीय रूप से विघटित 5 मीटर (मी) रैपिडआई™, रेड एज, सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (एनडीवीआई), अमिश्रित, एंडमेम्बर, सिमिलियम डैमनोसम एसएल के भू-संदर्भित, लार्वा आवास के बायोसिग्नेचर को प्रक्षेपित किया, जो ऑन्कोसेरसियासिस का एक ब्लैक फ्लाई वेक्टर है। हमने ऐसा अफ्रीकी नदी के वातावरण में अज्ञात, बिना नमूने वाले, प्रचुर मात्रा में आवासों की पहचान करने के लिए किया। एस. डैमनोसम स्लार्वल आवास को शुरू में बुर्किना फासो के एक नदी के किनारे के गांव में भू-नमूना लिया गया था और 5 मीटर रिज़ॉल्यूशन डेटा पर ओवरले किया गया था। RedEdge NDVI की गणना करने के लिए ENVI 4.8TM के बैंड मैथफंक्शन का उपयोग किया गया था। स्पेक्ट्रल इंडेक्स को इमेजरी रॉ मिक्सल ("मिश्रित पिक्सेल") मानों पर लागू करने से पहले, डिजिटल संख्या (DN)] को आवास के आकार के आधार पर अवशोषण परावर्तन स्पेक्ट्रा और अपरिपक्व सिमिलियम उत्पादकता में अंतर करने के लिए शारीरिक रूप से सार्थक इकाइयों में परिवर्तित किया गया था। रैखिक प्रतिगमन का उपयोग बैंड डेटा को DN और परावर्तन मूल्यों के बराबर और परिमाणित करने के लिए किया गया था, जो कि जियोस्पेक्ट्रल, सब-मिक्सल, जोखिम विश्लेषण में वस्तु-आधारित क्लासिफायर में सौर विकिरण और वायुमंडलीय पथ चमक को हटाने के बराबर था। फिर एक रेडियोमेट्रिक अंशांकन उपकरण ने अंतरिक्ष में सेंसर डेटा को चमक और वायुमंडल के शीर्ष (ToA) परावर्तन के लिए कैलिब्रेट किया। ENVI के लॉग अवशिष्ट सुधार उपकरण ने परावर्तन, संप्रेषण, तरंगदैर्घ्य उत्सर्जन से उपकरण लाभ, स्थलाकृतिक प्रभाव और अल्बेडो प्रभाव को हटा दिया। आवास छत्र द्वारा अवरोधित प्रत्यक्ष किरण विकिरण के तात्कालिक अंश की गणना की गई और इसे fPAR = 1 - exp (-k (पत्ती क्षेत्र सूचकांक)/cosθs) के रूप में वर्णित किया गया, जहां विलुप्ति गुणांक k पत्ती कोण वितरण का एक फलन था। हमने एस. डैमनोसम sl, लार्वा आवास, छत्रयुक्त अंतिम सदस्यों को अलग करने के लिए एक क्रमिक प्रगतिशील एल्गोरिथम, एक दो धारा विकिरणकारी वायुमंडलीय स्थानांतरण विश्लेषण, एक ज्यामितीय-ऑप्टिकल मॉडल और एक द्विदिशिक परावर्तन वितरण फलन का उपयोग किया। फिर RapidEye™डेटा से प्राप्त गैर-पैरामीट्रिक, अवशिष्ट, व्याख्यात्मक, विघटित, सब-मिक्सल अनुमानकों का उपयोग बूलियन मॉडल के निर्माण के लिए किया गया। इसके बाद, चित्रित लार्वा आवास और इसके भू-स्थानिक, पारिस्थितिक जल विज्ञान संबंधी, छत्र के भीतर के वर्णक ( एक ऑटोकोरिलेशन अनिश्चितता मैट्रिक्स को अमिश्रित कैनोपीड एंडमेम्बर्स के संयोजनों में विघटित किया गया था। इसके बाद, NDVI, एंडमेम्बर बायोसिग्नेचर, विघटित, कैनोपीड एंडमेम्बर्स को इसके कई ToA शोर-समायोजित गुणांकों के साथ ArcGIS 10.3® के जियोस्पेशियल एनालिस्ट में क्रिग किया गया ताकि उत्तरी युगांडा के नदी के किनारे के पारिस्थितिकी तंत्र के साथ अज्ञात, बिना नमूने वाले, प्रचुर, एस. डैमनोसम एसएल, जियोरेफ़रेंसेबल, लार्वा आवासों की पहचान की जा सके। कैनोपी मॉडल द्वारा पूर्वानुमानित प्रचुर, छायांकित, लार्वा आवासों में से 72% में एस. डैमनोसम पाया गया।डैमनोसम एसएल लार्वा जब क्षेत्र में सत्यापित किया गया। परीक्षण की संवेदनशीलता 78.26 थी जबकि विशिष्टता 100 थी।