Category: Articles

Map Series Tool များအကြောင်း

25/02/2025

မြေပုံစီးရီးများတွင် ပါဝင်သည့် မြေပုံတစ်ချပ်ခြင်းသည် ဖော်ပြသည့် နေရာဒေသသာ ကွဲသွားသော်လည်း မြေပုံတိုင်း၏အသွင်အပြင်ပုံစံများသည် အတူတူဖြစ်သည်။ မြေပုံအရွယ်အစား၊ အရောင်၊ ခေါင်းစဉ်၊ သုံးထားသည့် စာလုံးဖောင့်၊ မြေပုံဘောင်၊ မြေပုံပေါ်ရှိအရာဝတ္ထုများကိုဖော်ပြပုံဖော်ပြနည်းများ၊ မြေပုံအညွန်းများ နှင့် လေးအောက်(layout)ပုံစံ စသည့် အားလုံးသည် တစ်ပုံစံတည်းအတူတူပင်ဖြစ်သည်။ ဥပမာ – ပြည်နယ်နှင့်တိုင်းဒေသကြီး မြေပုံများ ထိုသို့မြေပုံစီးရီးများကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် မြေပုံတစ်ချပ်ခြင်းစီ ကို ပြင်ဆင်ပြီးထုတ်လုပ်ခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပြီး အမှားအယွင်းများရှိနိုင်သည်။ အဓိကပုံစံကိုသာ ပြင်ဆင်ပြီး အတွင်းတွင်ဖော်ပြသည့် နေရာ‌‌‌ဒေသ ကိုပြောင်းပြီး ထုတ်နိုင်သော်လည်း အချို့အရာများကို လူမှ အကြိမ်တိုင်းတွင် ဝင်ရောက်ပြင်ဆင်ပေးရတတ်သည်။ ဥပမာ – မြေပုံ ခေါင်းစဉ်များ သည် အချပ်တိုင်းတွင်ပြောင်းပေးဖို့လိုသေးသည်။ ယခု ခေတ် GIS Application များတွင် မြေပုံစီးရီးများကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်ထုတ်လုပ်…
Read more

Synthetic Aperture Radar ဆိုတာဘာလဲ

06/02/2025

နိဒါန်း အဝေးမှ စူးစမ်းလေ့လာခြင်းပညာရပ် (remote sensing) ကို အသုံးပြုကြသည့် သိပ္ပံညာရှင်အများစုသည် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု ဘူမိဗေဒဆိုင်ရာ တိုင်တာရေးအဖွဲ့၏ Landsat ဂြိုလ်တု (U.S. Geological Survey’s Landsat), အမျိုးသား အာကာသနှင့် လေကြောင်း ဦးစီးဌာန၏  MODIS ဂြိုလ်တု (NASA’s Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) နှင့် ဥရောပ အာကာအေဂျင်စီ၏ Sentinel-2 ဂြိုလ်တု( European Space Agency’s Sentinel-2) များမှ optical ဂြိုလ်တုဓါတ်ပုံများဖြင့်  အကျွမ်းတဝင်ဖြစ်နေချိန်/ အသုံးပြုစဉ် အခြားသော အဝေးမှ စူးစမ်းလေ့လာခြင်းဆိုင်ရာ ဒေတာတစ်မျိုးမှာ ရေဒီယိုလှိုင်းများထုတ်လွှတ်တိုင်းတာပြီးရရှိသည့် – Synthetic Aperture Radar(SAR) ဒေတာဖြစ်ပါသည်။  SAR သည် ကိုယ်ပိုင်စွမ်းအင်ထုတ်လွှင့်၍…
Read more

Relate နဲ့ Join အကြောင်း

06/02/2025

မူရင်းဆောင်းပါး – Relate vs Join: What’s the Difference in ArcGIS? – GIS Geography “Join” က တူညီသည့် ဘုံကော်လံတစ်ခုအပေါ်အခြေခံ၍ attribute table တွေကို ပေါင်းစပ်ပေးတာဖြစ်ပြီး Relate ကတော့ ဒေတာအချက်အလက်တွေကို အမှန်တကယ် ပေါင်းစပ်ခြင်းမဟုတ်ပဲ ဒေတာအချက်အလက်များ၏ ဆက်နွယ်မှုကို ဖော်ထုတ်ရန် ဇယားနှစ်ခုကြား ယာယီချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ “Relate” နဲ့ “Join” ဘာကွာလဲ? ဇယားနှစ်ခုမှာ တူညီသည့် ID တွေရှိပါက table relate သို့မဟုတ် table join လုပ်‌ဆောင်နိုင်ပါသည်။Table Join က တူညီသည့် ID ပေါ်အခြေခံ၍ ဇယားတစ်ခုမှ ကော်လံအားလုံးကို အခြားသော ဇယားတစ်ခုထဲသို့ ပေါင်းထည့်ပေးပါသည်။…
Read more

False Color Satellite Imagery (ထူးခြား/သွေဖီအရောင်ဂြိုလ်တုပုံရိပ်များ)

17/12/2024

မူရင်း – https://eos.com/make-an-analysis/false-color/ false color image (ထူးခြား/သွေဖီအရောင်ပုံရိပ်) များကို လူ့မျက်စိနှင့်မမြင်နိုင်သော သို့မဟုတ် ခွဲခြားရန်ခက်ခဲသော အရာဝတ္တုများကို ရှာဖွေခြင်းသို့မဟုတ် အမြင်အာရုံမြှင့်တင်ခြင်း ပြုလုပ်ရာတွင် အသုံးပြုသည်။ False color image များသည် အမျိုးမျိုးသောရောင်စဉ်ပေါင်းစပ်ထားသည့်ပုံရိပ် (Multispectral Image) များကို သဘာဝရောင်စဉ် (RGB Band) များအား သုံးသပ်လေ့လာသည့်အတိုင်း ခွဲခြားစိပ်ဖြာရသည်။ ပေါင်းစပ်သွေဖီအရောင်ပုံရိပ်စနစ် False color image များကို ကွဲပြားသော အရောင်များကိုပေါင်းစပ်ပြုလုပ်ကြသည်။ ပေါင်းစပ်ရမည့် အရောင်ရွေးချယ်ရာတွင် အထူးပြုလေ့လာရမည့်အရာဝတ္တုများပေါ်မူတည်၍ ရွေးချယ်ကြသည်။ အောက်ဖေါ်ပြပါ band combination scheme သည် ယေဘုယျအသုံးပြုမှုများသော ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်သည်။ SWIR-2, SWIR-1, Red False Color Scheme SWIR…
Read more

ရေ နှင့် မြေ ရောင်စဉ် အတွဲအစပ်များ – Land / Water Band Combination

17/12/2024

image:google earth

Natural Color, Pansharpen Band Combination

17/12/2024

မူရင်း – https://eos.com/make-an-analysis/natural-color-pansharpen/ ရောင်စဉ်ပေါင်းစပ်မှု (အနီ ၊ အစိမ်း၊ အပြာ နှင့် ပန်ခရိုမက်တစ် ) Pan-sharpening ဟူသောဝေါဟာရသည် Panchromatic sharpening ဆိုသည့် ဝေါဟာရ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သည်။ အဓိပ္ပါယ်မှာ panchromatic image ကိုအသုံးပြု၍ band (ရောင်စဉ်) များပေါင်းစပ်ထားသည့် Multispectral image (ရောင်စဉ်စုံပုံရိပ်) များကို လည်းကောင်းတို့၏ spatial resolution (အသေးစိပ်မြင်နိုင်စွမ်းကို) ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြစ်သည်။ (ဤတွင်ရှင်းလင်းစရာများရှိနေသည်။ Spectral resolution ဆိုသည်မှာ sensor တစ်ခုမှ ရောင်စဉ်တန်းမည်မျှဖမ်းယူနိုင်သည်ကို ဖေါ်ပြခြင်းဖြစ်သည်။ ရိုးရိုးကင်မရာတစ်လုံးသည် visible band ၃ ခုကိုသာဖမ်းယူနိုင်သည်။ Landsat-8 sensor သည် band 9 ခုအထိဖမ်းယူနိုင်သည်။ အချို့ sensor…
Read more

စိုက်ပျိုးရေးသုံး ရောင်စဉ်များအတွဲအစပ်များ (Agriculture Band Combinations)

17/12/2024

မူရင်း – https://eos.com/make-an-analysis/agriculture-band/ နိဒါန်း ဂြိုလ်တုမှတဆင့်သီးနှံစိုက်ပျိုးထုတ်လုပ်မှုစောင့်ကြည့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ် သည် Agriculture Band (စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာရောင်စဉ်)များပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းမပါပဲမဖြစ်နိုင်ပေ။ ထို့အတွက် SWIR1 (လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်စဉ် ၁)၊ NIR (အနီအောက်ရောင်စဉ်ဦး)၊ Blue (အပြာရောင်စဉ်) တို့ကိုအခြေခံအားဖြင့်အသုံးပြုကြသည်။ ဤရောင်စဉ်ပေါင်းစပ်မှု မှ သန်စွမ်းသောသီးနှံကို စိမ်းစိုသောအစိမ်းရောင်၊ မြေသားကွင်းပြင်ကို ပန်းခရမ်းရောင် (Magenta)၊ သီးနှံမဖြစ်ထွန်းသောအပင်တို့ကို အစိမ်းနုရောင်နှင့် အခြားအရာဝတ္တုများအား အခြားအရောင်များဖြင့်ခွဲခြားသိမြင်စေသည်။ လှိုင်းတိုရောင်စဉ်နှင့်အနီအောက်ရောင်စဉ် တို့မှ အဖိုးတန်လှသော သီးနှံသန်စွမ်းဖြစ်ထွန်းမှုအချက်အလက်များ ကိုညွှန်ပြသည်။ NIR Band မှသီးနှံအမှန်တကယ်ဖြစ်ထွန်းမှုကိုဖေါ်ပြ၍ SWIR Band မှ အပင်နှင့်မြေဆီလွှာ၏ ရေပါဝင်နှုန်းကိုဖေါ်ပြနိုင်သည်။ သီးနှံစိုက်ပျိုးထုတ်လုပ်သူများသည် ဤအချက်အလက်များကို စောင့်ကြည့်လေ့လာ၍ သီးနှံခင်းများအထွက်နှုန်းတိုးအောင် စောင့်ရှောက်ကာကွယ်ကြသည်။ စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာရောင်စဉ်ပေါင်းစပ်မှု (In Action) Vegetation (သစ်တော၊ သဘာဝပေါက်ပင်၊ စိုက်ပျိုးခင်း) များသည်…
Read more

ဆီးနှင်းနှင့်တိမ်များ

17/12/2024

မူရင်း – https://eos.com/make-an-analysis/snow-and-cloud/ အပြာရောင်စဉ်၊ လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်စဉ် ၁၊ လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်စဉ် ၂ တွဲစပ်မှု Band combination: Blue, SWIR1, SWIR2 SWIR band (လှိုင်းတိုအနီရောင်စဉ်) များသာ မပါဝင်ပါက ပုံရိပ်တခုတွင် တိမ်များနှင့် ဆီးနှင်းများကို ခွဲခြားရန်ခက်ခဲနိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ် ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် တိမ်များသည် ရွေ့လျားတတ်သောသဘောရှိသောကြောင့် နေရာတစ်ခုထဲတွင်ကြာကြာရပ်တည်မနေကြပါ။ ထို့ကြောင့် အချိန်မှန်စောင့်ကြည့်လေ့လာသောပုံရိပ်များတွင်တိမ်များ၏တည်ရှိနေမှုကြောင့် မြေပြင်အလင်းပြန်မှု ကြီးမားသောအပြောင်းအလဲဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤ ရောင်စဉ်တွဲစပ်မှုသည် တိမ်များကို ဆီးနှင်းများမှ ဖယ်ရှားပေးနိုင်သည်။ ဤရောင်စဉ်တွဲစပ်မှု၏အဓိကျသောအကျိုးပြုမှုသည် ကမ္ဘာ့လေထုအတွင်းရှိ ပျံ့နှံ့လျှက်ရှိကြသော မတူညီသော အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြားပေးနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤရောင်စဉ်တွဲစပ်မှုမှ တိမ်များနှင့်ဆီးနှင်းများ၏ သိပ်သည်းဆကို သာမာန်မျက်စိဖြင့်မြင်တွေ့နိုင်သောအရောင်များဖြင့် မြင်တွေ့မှတ်ယူ နိုင်ခြင်းသည်သာမက အနီအောက်ရောင်စဉ်ပါဝင်မှုကြောင့် သီးသန့်စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကမ္ဘာမြေ၏အချက်အလက်ဂုဏ်သတ္တိများကိုလည်း ဖေါ်ထုတ်ခွဲခြားနိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အပြာရောင်စဉ်၊ လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်စဉ်…
Read more

လေထုနှောက်ယှက်သက်ရောက်မှုများကိုဖယ်ရှားခြင်း (Atmospheric Removal)

17/12/2024

မူရင်း – https://eos.com/make-an-analysis/atmospheric-removal/ ရောင်စဉ်ပေါင်းစပ်မှု (လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်စဉ် ၂ ၊ အနီအောက်ရောင်စဉ်ဦး ၊ အစိမ်းရောင်စဉ်) – Band Combination: SWIR 2, NIV, Green Atmospheric removal (လေထုကြောင့်သွေဖီမှုများကိုဖယ်ရှားခြင်း) ဆိုသည်မှာ လေထုကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာသော အနှောက်အယှက်များကို ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းနှင့် အာရုံခံကိရိယာများမှဖမ်းယူရရှိသည့် အလင်းပြန်မှုကို အမှန်တကယ် ကမ္ဘာ့မြေမျက်နှာပြင်ရှိအရာဝတ္တုများ၏အလင်းပြန်မှု အဖြစ်ပြောင်းလဲခြင်းကို ဆိုလိုပါသည်။ ဤပြုပြင်ခြင်းကို Landsat image များအား ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာလေ့လာမှုမပြုခင်အသုံးပြုကြသည်။ အသီးသီးသော ရောင်စဉ်ပေါင်းစပ်မှုများသည် ပုံရိပ်ထင်ရှားဖြစ်ပေါ်ခြင်းကို အရေးပါသည်။  လေထုကြောင့်သွေဖီမှုဖြစ်ပေါ်သည့်ရောင်စဉ်များ၏ဖွင့်ဆိုချက် SWIR2 band (လှိုင်းတိုအနီအောက်ရောင်စဉ် ၂) သည် လျှပ်စစ်သံလိုက်ရောင်ခြည်လှိုင်းအလျားနိမ့်စွမ်းအင်တွင် အလင်းပြန်မှုမရှိပေ။ ဤ band တွင်ရေတွင်လုံးဝနီးပါးနစ်ဝင်သည်။ ဤထူးခြားသည့်ဝိသေသကိုအသုံးပြု၍ အမျိုးမျိုးသောလုပ်ငန်းများတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုကြသည်။ အကြမ်းအားဖြင့် ရေပမာဏ အများအပြားကို…
Read more

ပုံစံများနှင့် အလားအလာများကို Time Series ဂြိုဟ်တုရိပ်များဖြင့်ရှာဖွေခြင်း

17/12/2024

မူရင်း – Satellite Time Series: Detecting Trend And Seasonal Changes (eos.com) ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံတွေကို Time series အလိုက် စမ်းစစ်မှုတွေ လုပ်တာဟာ ကျွန်တော်တို့ ကမ္ဘာပေါ်မှာ ဖြစ်ပျက်နေတဲ့ အဖြစ်ပျက်အမျိုးမျိုးကို စူးစမ်းလေ့လာဖို့အတွက် အလွန်တန်ဖိုးရှိတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ နှစ်တွေများကြီးမှတ်တမ်းတင်ထားခဲ့တဲ့ ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံတွေကို စမ်းစစ်မှုတွေ ပြုလုပ်ခြင်းအားဖြင့် နယ်ပယ်အစုံမှာ ဖြစ်ပျက်နေတာတွေကို ထဲထဲဝင်ဝင်သိမြင် နားလည်နိုင်ပါတယ် (ဥပမာအားဖြင့် – လယ်ယာမြေ များနှင့် သစ်တောဧရိယာ များမှ  မြို့ပြများအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားခြင်း)။ ဒီဆောင်းပါးမှာဆိုရင် time series ဂြိုဟ်တုဓာတ်ပုံတွေကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းနှင့် ၄င်းတို့ဟာ စီမံခန့်ခွဲရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်များချမှတ်ရာ မှာ ဘယ်လောက်အရေးပါတယ်ဆိုတာတွေကို ဖော်ပြပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ နယ်ပယ်အစုံက ကျွမ်းကျင်…
Read more

© 2025 Seepuuyar

Privacy Overview

This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookies are small data files transferred onto computers or devices by sites, and this information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping us to understand which information you find most interesting and useful.

You can adjust your preferences below.

Strictly Necessary Cookies

Strictly Necessary Cookie should be enabled at all times so that we can save your preferences for cookie settings and and store required information for operating the website properly.

Show details Hide details