भूसूचना विज्ञान और भूसांख्यिकी: एक सिंहावलोकन

तापजोस राष्ट्रीय वन क्षेत्र, ब्राज़ील के अमेज़न के भूमि उपयोग और भूमि आवरण का निर्णय वृक्ष वर्गीकरण

लुसियाने युमी सातो, योसियो एडेमिर शिमाबुकुरो और तातियाना मोरा कुप्लिच

तापजोस राष्ट्रीय वन क्षेत्र, ब्राज़ील के अमेज़न के भूमि उपयोग और भूमि आवरण का निर्णय वृक्ष वर्गीकरण

अमेज़न वर्षावन लगभग 5 मिलियन वर्ग किमी के क्षेत्र को कवर करता है और ग्रह की अधिकांश जैव विविधता को आश्रय देने के लिए जिम्मेदार है। अपने महत्व के बावजूद यह क्षेत्र लगातार वनों की कटाई की प्रक्रिया से ग्रस्त है और अध्ययन का एक स्रोत है और दुनिया भर के वैज्ञानिक समुदाय का ध्यान का केंद्र है। तापजोस राष्ट्रीय वन उष्णकटिबंधीय वन संसाधनों के संरक्षण के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ इकाई है और अक्सर कई अध्ययनों का लक्ष्य होता है। हालाँकि, ऐसे कुछ अध्ययन हैं जो तापजोस राष्ट्रीय वन में भूमि उपयोग और भूमि कवर के मानचित्रण में दूर से एकत्र किए गए डेटा से विभिन्न सूचनाओं को एकीकृत करते हैं। इस संदर्भ में, इस अध्ययन का मुख्य उद्देश्य तापजोस राष्ट्रीय वन क्षेत्र में भूमि उपयोग और भूमि कवर के मानचित्रण के लिए निर्णय वृक्ष की तकनीक के उपयोग का मूल्यांकन करना था , जिसमें वन क्षरण और पुनर्जनन की श्रेणियां शामिल हैं। इसके लिए, हमने डेटा माइनिंग तकनीक का इस्तेमाल किया, जिसे निर्णय वृक्ष के रूप में जाना जाता है , और निर्णय वृक्ष बनाने के लिए इनपुट डेटा के रूप में हमने उपग्रह लैंडसैट 5 के सेंसर टीएम की एक ऑप्टिकल छवि से प्राप्त विभिन्न सूचनाओं का इस्तेमाल किया और यह छवि वर्ष 2009 की है। इसलिए, निर्णय वृक्ष में जिन आंकड़ों का उपयोग किया गया, वे वर्ष 2009 के लैंडसैट 5 टीएम सेंसर के छह बैंड थे, रैखिक स्पेक्ट्रल मिश्रण मॉडल द्वारा प्राप्त तीन-अंश छवियां (मिट्टी, छाया और वनस्पति), तीन वनस्पति सूचकांक, सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक, सामान्यीकृत जल सूचकांक और मिट्टी-समायोजित वनस्पति सूचकांक। इस कार्य के माध्यम से हम इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि निर्णय वृक्ष के उपयोग से लैंडसैट 5 टीएम छवि से प्राप्त सूचनाओं को एकीकृत करना संभव हुआ। लगभग 81.2% पिक्सेल सही तरीके से वर्गीकृत किए गए थे और लगभग 18.8% पिक्सेल निर्णय वृक्ष द्वारा गलत तरीके से वर्गीकृत किए गए थे । सबसे बड़ी वर्गीकरण त्रुटियाँ चरागाह, पुनर्जनन, वन और क्षीण वन की श्रेणियों के बीच हुईं। वर्गीकरण में सबसे अच्छे परिणाम दिखाने वाली श्रेणियाँ जल, बादल और बादल छाया थीं।