Home › Roadmap › Remote Sensing › Part 4

Image Preprocessing

📘 অ্যাটমোস্ফেরিক ও জিওমেট্রিক কারেকশন, ক্লাউড মাস্ক।

🌐 Atmospheric/geometric correction, cloud masks.

🛰️ রিমোট সেন্সিং🎚 Beginner📍 Part 4 / 10🧩 3 সাব-টপিক

🛰️

ধারণা · Concept

কী এবং কেন

📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
অ্যাটমোস্ফেরিক ও জিওমেট্রিক কারেকশন, ক্লাউড মাস্ক।

🌐 English:
Atmospheric/geometric correction, cloud masks.

🗂 কোথায় পড়ে

৫. জিওএআই → রিমোট সেন্সিং → Image Preprocessing

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Process imagery, compute indices, classify & detect change

🧰 টুলস

Google Earth Engine, geemap, SNAP

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল

💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

কাঁচা ছবিতে বায়ুমণ্ডল, মেঘ ও জ্যামিতিক বিকৃতি থাকে—সংশোধন ছাড়া তুলনা অর্থহীন।

ধাপ 1
Level-2 surface reflectance পণ্য ব্যবহার করুন (বায়ুমণ্ডলীয় সংশোধিত)
ধাপ 2
মেঘ ও ছায়া মাস্ক: QA ব্যান্ড বা s2cloudless
ধাপ 3
একাধিক ছবির median composite দিয়ে মেঘমুক্ত মোজাইক
ধাপ 4
অধ্যয়ন এলাকায় ক্লিপ, প্রয়োজনে রিস্যাম্পল ও একই CRS

🧪 বাস্তব উদাহরণ

শুষ্ক মৌসুমের (জানু–মার্চ) সব Sentinel-2 ছবির median → মেঘমুক্ত বাংলাদেশ মোজাইক।

⚠️ সাধারণ ভুল

ভিন্ন প্রসেসিং লেভেলের ছবি মিশিয়ে পরিবর্তন বিশ্লেষণ।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

atmospheric correctionsurface reflectancecloud maskcompositemosaic

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক

4.1 অ্যাটমোস্ফেরিক কারেকশন4.1.1 Surface reflectance

4.2 ক্লাউড মাস্কিং

4.3 মোজাইক ও ক্লিপ

🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

🇧🇩 Bangla remote sensing ↗Bangla Google Earth Engine ↗
🌐 Spatial Thoughts ↗Qiusheng Wu ↗

💻

হাতে-কলমে · Try it (Remote Sensing)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt
rng=np.random.default_rng(3); red=rng.uniform(.03,.15,(60,60)); nir=rng.uniform(.3,.5,(60,60))
nir[:,40:]=rng.uniform(.02,.06,(60,20)); red[20:35,5:25]=.25; nir[20:35,5:25]=.28   # water + urban
ndvi=(nir-red)/(nir+red); cls=np.digitize(ndvi,[0,.3])
print("Class share (water/urban/veg):",[round((cls==i).mean(),2) for i in range(3)])
fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(9,4)); im=ax[0].imshow(ndvi,cmap="RdYlGn"); plt.colorbar(im,ax=ax[0]); ax[0].set_title("NDVI")
ax[1].imshow(cls,cmap="Accent"); ax[1].set_title("Threshold classification"); plt.show()

❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “Surface reflectance” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts