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Scientific Concept

सुदूर संवेदन

सुदूर संवेदन क्या है?

सुदूर संवेदन एक ऐसी तकनीक है जो पृथ्वी की सतह से परावर्तित या उत्सर्जित विद्युत चुम्बकीय विकिरण का पता लगाने और उसे मापने के लिए उपग्रहों और ड्रोन पर लगे सेंसरों का उपयोग करती है। इन 'स्पेक्ट्रल सिग्नेचर' दृश्य और अदृश्य प्रकाश के अद्वितीय परावर्तन का विश्लेषण करके, वैज्ञानिक भौतिक संपर्क के बिना विभिन्न प्राकृतिक संसाधनों जैसे पौधों, जल निकायों और खनिजों के स्वास्थ्य और स्थान की पहचान और आकलन कर सकते हैं।

ऐतिहासिक पृष्ठभूमि

दूर से अवलोकन की अवधारणा पुरानी है, लेकिन आधुनिक सुदूर संवेदन की शुरुआत 19वीं सदी के मध्य में हवाई फोटोग्राफी से हुई। उपग्रह प्रौद्योगिकी के साथ इसमें काफी प्रगति हुई, विशेष रूप से NASA के लैंडसैट उपग्रहों (1972 में लॉन्च) और ग्रेविटी रिकवरी एंड क्लाइमेट एक्सपेरिमेंट (GRACE) (2002-2017) जैसे मिशनों ने पृथ्वी की निगरानी में क्रांति ला दी।

मुख्य प्रावधान

8 points
  • 1.

    मूल सिद्धांत: पृथ्वी पर विभिन्न पदार्थ विद्युत चुम्बकीय ऊर्जा को अलग-अलग तरीके से परावर्तित या उत्सर्जित करते हैं, जिससे अद्वितीय स्पेक्ट्रल सिग्नेचर बनते हैं।

  • 2.

    सेंसर: ऑप्टिकल, थर्मल, माइक्रोवेव (SAR) और हाइपरस्पेक्ट्रल सेंसर सहित विभिन्न प्रकार के सेंसर का उपयोग करता है।

  • 3.

    डेटा अधिग्रहण: उपग्रहों, विमानों और ड्रोन जैसे प्लेटफार्मों से डेटा एकत्र किया जाता है।

  • 4.

    अनुप्रयोग: वन स्वास्थ्य निगरानी, जल संसाधन प्रबंधन, खनिज अन्वेषण, आपदा प्रबंधन, शहरी नियोजन और जलवायु परिवर्तन अध्ययन सहित विविध अनुप्रयोग।

  • 5.

    सूचकांक: वनस्पति स्वास्थ्य के लिए सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (NDVI) और जल निकायों के लिए सामान्यीकृत अंतर जल सूचकांक (NDWI) जैसे विभिन्न सूचकांकों का उपयोग करता है।

  • 6.

    लाभ: सिनोप्टिक दृश्य बड़े क्षेत्र का कवरेज, परिवर्तन का पता लगाने के लिए दोहराव वाला कवरेज, और दुर्गम क्षेत्रों तक पहुंच प्रदान करता है।

  • 7.

    चुनौतियाँ: डेटा व्याख्या के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, सटीकता के लिए ग्राउंड वैलिडेशन महत्वपूर्ण है, और डेटा पहुंच तथा वाणिज्यिक शोषण के मुद्दे।

  • 8.

    घटक: इसमें डेटा अधिग्रहण, डेटा प्रसंस्करण, डेटा विश्लेषण और डेटा प्रसार शामिल है।

हालिया विकास

5 विकास

Integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) for enhanced data processing and analysis.

Proliferation of CubeSats and small satellites for more frequent and high-resolution data.

Increased commercialization of remote sensing data and services.

Development of advanced sensors like hyperspectral and LiDAR for more detailed information.

Focus on real-time monitoring for disaster response and precision agriculture.

स्रोत विषय

Ecology Research: Balancing Fieldwork with AI for Conservation Goals

Environment & Ecology

UPSC महत्व

UPSC GS Paper 3: विज्ञान और प्रौद्योगिकी (अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी, अनुप्रयोग), GS Paper 1: भूगोल (संसाधन मानचित्रण, पर्यावरण भूगोल), और GS Paper 3: पर्यावरण और पारिस्थितिकी (जलवायु परिवर्तन, जल संसाधन प्रबंधन) के लिए अत्यधिक प्रासंगिक। Prelims और Mains दोनों में अक्सर पूछा जाता है।