Skip to main content

Geoinformatics. Gis. Geographic information system. Oppertunity.






เดœിเดฏോ เด‡เตปเดซเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธ്, เดœ്เดฏോเด—്เดฐเดซിเด•്เด•เตฝ เด‡เตปเดซเตผเดฎേเดทเตป เดธിเดธ്เดฑ്เดฑം, เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดธെเตปเดธിംเด—്  เดชเด เดจം, เดคൊเดดിเตฝ เดŽเดตിเดŸെ? 

เดœിเดฏോ เด‡เตปเดซเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธ്, เด…เดจുเดฌเดจ്เดง เดฎേเด–เดฒเดฏിเตฝ เด•ോเดด്เดธുเด•เตพ เด‰เดณ്เดณ เดšിเดฒ เดธ്เดฅാเดชเดจเด™്เด™เตพ: 

* เด‡เดจ്เดค്เดฏเตป เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เดธ്เดชേเดธ് เดธเดฏเตปเดธ് & เดŸെเด•്เดจോเดณเดœി เดคിเดฐുเดตเดจเดจ്เดคเดชുเดฐം -  เดŽം.เดŸെเด•്

* เด‡เดจ്เดค്เดฏเตป เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดกെเตปเดธിംเด—്, เดกเดฑാเดกൂเตบ- เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി; เดŽം.เดŸെเด•്, เดชി.เดœി เดกിเดช്เดฒോเดฎ

* เด‡เดจ്เดค്เดฏเตป เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เดธเตผเดตേเดฏിംเด—് & เดฎാเดช്เดชിംเด—്, เดนൈเดฆเดฐാเดฌാเดฆ് - เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി, เดŽം.เดŸെเด•്‌ 

* เด‡เดจ്เดค്เดฏเตป เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เด‡เตปเดซเตผเดฎേเดทเตป เดŸെเด•്เดจോเดณเดœി & เดฎാเดจേเดœ്เดฎเตป്เดฑ് เด•േเดฐเดณ, เดคിเดฐുเดตเดจเดจ്เดคเดชുเดฐം - เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി

* เดธെเตป്เดฑเตผ เดซോเตผ เดเดฑോเดธ്เดชേเดธ് & เดกിเดซเตปเดธ് เดฒോเดธ്, เดจเตพเดธാเตผ เดฏൂเดฃിเดตേเดด്‌เดธിเดฑ്เดฑി เด“เดซ് เดฒോ, เดนൈเดฆเดฐเดฌാเดฆ് - เดชി.เดœി.เดกിเดช്เดฒോเดฎ  (เดœി.เด.เดŽเดธ് & เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดธെเตปเดธിംเด—് เดฒോเดธ്)

* เดธിംเดฌเดฏോเดธിเดธ് เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เดœിเดฏോเด‡เตปเดซเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธ്, เดชൂเดจെ - เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി , เดŽം.เดŸെเด•്, เดธเตผเดŸ്เดŸിเดซിเด•്เด•เดฑ്เดฑ് เด•ോเดด്เดธ് 

* เดญാเดฐเดคീเดฏ เดตിเดฆ്เดฏാเดชീเด ്, เดชൂเดจെ - เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി.
* เดŸി.เด‡.เด†เตผ.เด. เดธ്เด•ൂเตพ เด“เดซ് เด…เดก്เดตാเตปเดธ്เดก് เดธ്เดฑ്เดฑเดกീเดธ്, เดจ്เดฏൂ เดกเตฝเดนി- เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി

* เดธെเตป്เดฑเตผ เดซോเตผ เดœിเดฏോเด‡เตปเดซเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธ്, เด‡เดจ്เดค്เดฏเตป เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂ เดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เดซോเดฑเดธ്เดฑ്เดฑ്
 เดฎാเดจേเดœ്เดฎเตป്เดฑ്, เดญോเดช്เดชാเตฝ- เดธเตผเดŸ്เดŸിเดซിเด•്เด•เดฑ്เดฑ് เด•ോเดด്เดธ് 

* เด•เตผเดฃാเดŸเด• เดธ്เดฑ്เดฑേเดฑ്เดฑ് เดฑൂเดฑเตฝ เดกเดตเดฒเดช്เดฎเตป്เดฑ് & เดชเดž്เดšാเดฏเดค്เดค് เดฐാเดœ് เดฏൂเดฃിเดตേเดด്เดธിเดฑ്เดฑി, เด—เดกเด—്- เดชി.เดœി.เดกിเดช്เดฒോเดฎ

* เดธെเตป്เดฑเตผ เดซോเตผ เดŽเตปเดตเดฏเตบเดฎเตป്เดฑ് & เดกเดตเดฒเดช്เดช്เดฎเตป്เดฑ്, เดคിเดฐുเดตเดจเดจ്เดคเดชുเดฐം (เดฎേเด–เดฒാ เด•േเดจ്เดฆ്เดฐเด™്เด™เตพ - เดญുเดตเดจേเดถ്เดตเตผ, เดนൈเดฆเดฐเดฌാเดฆ്) - เดนൃเดธ്เดตเด•ാเดฒ เด•ോเดด്เดธുเด•เตพ 

* เด•േเดฐเดณ เดฏൂเดฃിเดตേเดด്เดธിเดฑ്เดฑി เด“เดซ് เดซിเดทเดฑീเดธ് & เด“เดท്เดฏเตป เดธ്เดฑ്เดฑเดกീเดธ്, เด•ൊเดš്เดšി- เดŽo.เดŽเดธ്.เดธി เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดธെเตปเดธിംเด—് & เดœി.เด.เดŽเดธ്.

* เดธാเดตിเดค്เดฐി เดฌാเดฏി เดซുเดฒെ เดชൂเดจെ เดฏൂเดฃിเดตേเดด്เดธിเดฑ്เดฑി- เดŽം.เดŽเดธ്.เดธി. เดœിเดฏോ เด‡เตปเดซเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธ്; เดชി.เดœി.เดฌി.เดŽเดธ്.เดธി (เด…เดช്เดฒൈเดก്) เด‡เตป เดœി.เด.เดŽเดธ് & เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดธെเตปเดธിംเด—്

เดˆ เดธ്เดฅാเดชเดจเด™്เด™เดณുเดฎാเดฏി เดฌเดจ്เดงเดช്เดชെเดŸ്เดŸ് เดคൊเดดിเตฝ เด…เดตเดธเดฐเด™്เด™เดณും เด‰เดฃ്เดŸാเด•ാം. เดˆ เดฎേเด–เดฒเดฏുเดฎാเดฏി เดฌเดจ്เดงเดช്เดชെเดŸ്เดŸ് เดธเดฎീเดชเด•ാเดฒเดค്เดคു เดตเดจ്เดจ เดšിเดฒ เดคൊเดดിเตฝ/ เดช്เดฐൊเดœเด•്เดŸ് เด…เดตเดธเดฐเด™്เด™เตพ: 

* เดจോเตผเดค്เดค് เดˆเดธ്เดฑ്เดฑേเตบ เดธ്เดชേเดธ് เด†เดช്เดฒിเด•്เด•േเดทเตป เดธെเตป്เดฑเตผ, เด‰เดฎെเดฏിം (เดธเดฏเตป്เดฑിเดธ്เดฑ്เดฑ്/เดŽเตปเดœിเดจിเดฏเตผ)

* เดถ്เดฐീ เดตിเดถ്เดตเด•เตผเดฎ เดธ്เด•ിเตฝ เดฏൂเดฃിเดตേเดด്เดธിเดฑ്เดฑി, เดนเดฐ്เดฏാเดจ (เดธ്เด•ിเตฝ - เด…เดธിเดธ്เดฑ്เดฑเตป്เดฑ് เดช്เดฐൊเดซเดธเตผ/เด…เดธോเดธിเดฏเดฑ്เดฑ് เดช്เดฐൊเดซเดธเตผ)

* เดธി.เดŽเดธ്.เด.เด†เตผ - เดจാเดทเดฃเตฝ เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เด“เดท്เดฏเดจോเด—്เดฐเดซി, เด—ോเดต (เดช്เดฐൊเดœเด•്เดŸ് เด…เดธോเดธിเดฏเดฑ്เดฑ്)

* เดชเดž്เดšാเดฌ് เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดธെเตปเดธിംเด—് เดธെเตป്เดฑเตผ, เดฒൂเดงിเดฏാเดจ (เดฑിเดธเตผเดš്เดš് เดซെเดฒ്เดฒോ, เดœൂเดฃിเดฏเตผ เดฑിเดธเตผเดš്เดš് เดซെเดฒ്เดฒോ)

* เดจเตผเดฎเดฆ เด•เตบเดŸ്เดฐോเตพ เด…เดคോเดฑിเดฑ്เดฑി, เด‡เตปเดกോเตผ (เดœെ.เด†เตผ.เดŽเดซ്)

* เด•േเดฐเดณ เดธ്เดฑ്เดฑേเดฑ്เดฑ് เดฑൂเดฑเตฝ เดฑോเดก്เดธ് เดกเดตเดฒเดช്เดฎเตป്เดฑ് เดเดœเตปเดธി, เดคിเดฐുเดตเดจเดจ്เดคเดชുเดฐം (เดœി.เด.เดŽเดธ്.เด…เดจเดฒിเดธ്เดฑ്เดฑ്)

* เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑി เดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เด“เดซ് เดฑിเดฎോเดŸ്เดŸ് เดกെเตปเดธിംเด—് เด…เดฃ്เดฃാ เดฏൂเดฃിเดตേเดด്เดธിเดฑ്เดฑി เดšെเดจ്เดจൈ (เดช്เดฐോเดœเด•്เดŸ് เดธ്เดฑ്เดฑാเดซ്) 

* เดธെเตป്เดฑเตผ เดซോเตผ เดŽเตปเดตเดฏเดฃ്เดฎเตป്เดฑ് เดธเดฏเตปเดธ് & เด•്เดฒൈเดฎเดฑ്เดฑ് เดฑിเดธൈเดฒിเดฏเตป്เดฑ് เด…เด—്เดฐിเด•്เด•เตพเดš്เดšเตผ, เด.เดธി.เดŽ.เด†เตผ - เด.เดŽ.เด†เตผ.เด, เดจ്เดฏൂเดกเตฝเดนി  (เดธീเดจിเดฏเตผ เดฑിเดธเตผเดš്เดš് เดซെเดฒ്เดฒോ)

* เดจാเดทเดฃเตฝ เดธെเตป്เดฑเตผ เดซോเตผ เดŽเตผเดค്เดค് เดธเดฏเตปเดธ് เดธ്เดฑ്เดฑเดกീเดธ്, เดคിเดฐുเดตเดจเดจ്เดคเดชുเดฐം (เดช്เดฐോเดœเด•്เดŸ് เด…เดธിเดธ്เดฑ്เดฑเตป്เดฑ്)

* เดคเดฎിเดด്เดจാเดŸ് เด‡-เด—เดตเตผเดฃเตปเดธ് เดเดœเตปเดธി (เดœി.เด.เดŽเดธ് เด…เดจเดฒിเดธ്เดฑ്เดฑ്)

* เดญാเดธ്เด•เดฐാเดšാเดฐ്เดฏ เดจാเดทเดฃเตฝ เด‡เตปเดธ്เดฑ്เดฑിเดฑ്เดฑ്เดฏൂเดŸ്เดŸ് เดซോเตผ เดธ്เดชേเดธ് เด†เดช്เดฒിเด•്เด•േเดทเตปเดธ് & เดœിเดฏോ เด‡เตปเดซเตผเดฎാเดฑ്เดฑിเด•്เดธ്





Vineesh V
Assistant Professor of Geography,
Government College Chittur, Palakkad
Government of Kerala.

https://vineesh-geography.business.site

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Platforms in Remote Sensing

In remote sensing, a platform is the physical structure or vehicle that carries a sensor (camera, scanner, radar, etc.) to observe and collect information about the Earth's surface. Platforms are classified mainly by their altitude and mobility : Ground-Based Platforms Definition : Sensors mounted on the Earth's surface or very close to it. Examples : Tripods, towers, ground vehicles, handheld instruments. Applications : Calibration and validation of satellite data Detailed local studies (e.g., soil properties, vegetation health, air quality) Strength : High spatial detail but limited coverage. Airborne Platforms Definition : Sensors carried by aircraft, balloons, or drones (UAVs). Altitude : A few hundred meters to ~20 km. Examples : Airplanes with multispectral scanners UAVs with high-resolution cameras or LiDAR High-altitude balloons (stratospheric platforms) Applications : Local-to-regional mapping ...
Post a Comment
Read more

Types of Remote Sensing

Remote Sensing means collecting information about the Earth's surface without touching it , usually using satellites, aircraft, or drones . There are different types of remote sensing based on the energy source and the wavelength region used. ๐Ÿ›ฐ️ 1. Active Remote Sensing ๐Ÿ“˜ Concept: In active remote sensing , the sensor sends out its own energy (like a signal or pulse) to the Earth's surface. The sensor then records the reflected or backscattered energy that comes back from the surface. ⚙️ Key Terminology: Transmitter: sends energy (like a radar pulse or laser beam). Receiver: detects the energy that bounces back. Backscatter: energy that is reflected back to the sensor. ๐Ÿ“Š Examples of Active Sensors: RADAR (Radio Detection and Ranging): Uses microwave signals to detect surface roughness, soil moisture, or ocean waves. LiDAR (Light Detection and Ranging): Uses laser light (near-infrared) to measure elevation, vegetation...
Post a Comment
Read more

Optical Sensors in Remote Sensing

1. What Are Optical Sensors? Optical sensors are remote sensing instruments that detect solar radiation reflected or emitted from the Earth's surface in specific portions of the electromagnetic spectrum (EMS) . They mainly work in: Visible region (0.4–0.7 ยตm) Near-Infrared – NIR (0.7–1.3 ยตm) Shortwave Infrared – SWIR (1.3–3.0 ยตm) Thermal Infrared – TIR (8–14 ยตm) — emitted energy, not reflected Optical sensors capture spectral signatures of surface features. Each object reflects/absorbs energy differently, creating a unique spectral response pattern . a) Electromagnetic Spectrum (EMS) The continuous range of wavelengths. Optical sensing uses solar reflective bands and sometimes thermal bands . b) Spectral Signature The unique pattern of reflectance or absorbance of an object across wavelengths. Example: Vegetation reflects strongly in NIR Water absorbs strongly in NIR and SWIR (appears dark) c) Radiance and Reflectance Radi...
Post a Comment
Read more

Resolution of Sensors in Remote Sensing

Spatial Resolution ๐Ÿ—บ️ Definition : The smallest size of an object on the ground that a sensor can detect. Measured as : The size of a pixel on the ground (in meters). Example : Landsat → 30 m (each pixel = 30 × 30 m on Earth). WorldView-3 → 0.31 m (very detailed, you can see cars). Fact : Higher spatial resolution = finer details, but smaller coverage. Spectral Resolution ๐ŸŒˆ Definition : The ability of a sensor to capture information in different parts (bands) of the electromagnetic spectrum . Measured as : The number and width of spectral bands. Types : Panchromatic (1 broad band, e.g., black & white image). Multispectral (several broad bands, e.g., Landsat with 7–13 bands). Hyperspectral (hundreds of very narrow bands, e.g., AVIRIS). Fact : Higher spectral resolution = better identification of materials (e.g., minerals, vegetation types). Radiometric Resolution ๐Ÿ“Š Definition : The ability of a sensor to ...
Post a Comment
Read more

Radar Sensors in Remote Sensing

Radar sensors are active remote sensing instruments that use microwave radiation to detect and measure Earth's surface features. They transmit their own energy (radio waves) toward the Earth and record the backscattered signal that returns to the sensor. Since they do not depend on sunlight, radar systems can collect data: day or night through clouds, fog, smoke, and rain in all weather conditions This makes radar extremely useful for Earth observation. 1. Active Sensor A radar sensor produces and transmits its own microwaves. This is different from optical and thermal sensors, which depend on sunlight or emitted heat. 2. Microwave Region Radar operates in the microwave region of the electromagnetic spectrum , typically from 1 mm to 1 m wavelength. Common radar frequency bands: P-band (70 cm) L-band (23 cm) S-band (9 cm) C-band (5.6 cm) X-band (3 cm) Each band penetrates and interacts with surfaces differently: Lo...
Post a Comment
Read more