UPSC MainsAGRICULTURE-PAPER-I202420 Marks
Q17.

पारिस्थितिकी तंत्र विश्लेषण के लिए उपयोग की जाने वाली रिमोट सेंसिंग प्रणाली का वर्णन करिए । सूखे की निगरानी के लिए रिमोट सेंसिंग के उपयोग पर संक्षेप में वर्णन करिए ।

How to Approach

This question requires a structured response, dividing into two parts: remote sensing for ecosystem analysis and its application in drought monitoring. For the first part, I'll discuss different remote sensing systems, their principles, and data types. For the second, I'll detail how remote sensing data is used for drought assessment, including vegetation indices and soil moisture analysis. The answer will be supported by relevant examples and schemes, demonstrating a comprehensive understanding of the topic. A concluding summary emphasizing future trends will be included.

Model Answer

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Introduction

रिमोट सेंसिंग (Remote Sensing) एक ऐसी तकनीक है जिसके माध्यम से पृथ्वी की सतह की जानकारी बिना किसी भौतिक संपर्क के प्राप्त की जाती है। यह तकनीक पारिस्थितिकी तंत्र विश्लेषण (Ecosystem Analysis) और सूखे की निगरानी (Drought Monitoring) के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गई है। हाल के वर्षों में, जलवायु परिवर्तन और जनसंख्या वृद्धि के कारण पारिस्थितिकी तंत्र पर दबाव बढ़ रहा है, और सूखे की आवृत्ति और तीव्रता में वृद्धि देखी जा रही है। इस संदर्भ में, रिमोट सेंसिंग प्रणाली के माध्यम से प्राप्त जानकारी इन चुनौतियों का सामना करने के लिए आवश्यक है। इस उत्तर में, हम पारिस्थितिकी तंत्र विश्लेषण के लिए उपयोग की जाने वाली रिमोट सेंसिंग प्रणालियों और सूखे की निगरानी में इसके अनुप्रयोगों पर चर्चा करेंगे।

पारिस्थितिकी तंत्र विश्लेषण के लिए रिमोट सेंसिंग प्रणाली

पारिस्थितिकी तंत्र विश्लेषण के लिए रिमोट सेंसिंग प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार की होती हैं, जिनमें से कुछ प्रमुख प्रणालियाँ निम्नलिखित हैं:

1. सक्रिय रिमोट सेंसिंग (Active Remote Sensing)

इस प्रणाली में, सेंसर स्वयं ऊर्जा उत्सर्जित करते हैं और फिर सतह से परावर्तित ऊर्जा को मापते हैं। उदाहरण के लिए, LiDAR (Light Detection and Ranging) प्रणाली लेजर बीम का उपयोग करती है ताकि भूमि की सतह की त्रि-आयामी जानकारी प्राप्त की जा सके। यह वनस्पति की ऊंचाई और घनत्व का आकलन करने के लिए उपयोगी है।

2. निष्क्रिय रिमोट सेंसिंग (Passive Remote Sensing)

यह प्रणाली सूर्य से आने वाली ऊर्जा को मापती है जो पृथ्वी की सतह से परावर्तित होती है। उदाहरण के लिए, Landsat और Sentinel उपग्रह निष्क्रिय रिमोट सेंसिंग प्रणाली का उपयोग करते हैं। ये उपग्रह दृश्यमान (Visible), अवरक्त (Infrared) और थर्मल (Thermal) स्पेक्ट्रम में डेटा एकत्र करते हैं।

3. विभिन्न स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन (Spectral Resolution)

रिमोट सेंसिंग डेटा के विश्लेषण के लिए स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन महत्वपूर्ण है। विभिन्न स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन के आधार पर, रिमोट सेंसिंग सेंसर को निम्न प्रकार से वर्गीकृत किया जा सकता है:

  • दृश्यमान स्पेक्ट्रम (Visible Spectrum): यह स्पेक्ट्रम 0.4 से 0.7 माइक्रोमीटर तक होता है और यह रंगीन छवियों के लिए उपयोगी है।
  • अवरक्त स्पेक्ट्रम (Infrared Spectrum): यह स्पेक्ट्रम 0.7 से 2.5 माइक्रोमीटर तक होता है और यह वनस्पति की स्थिति और तापमान का आकलन करने के लिए उपयोगी है।
  • थर्मल स्पेक्ट्रम (Thermal Spectrum): यह स्पेक्ट्रम 2.5 से 10 माइक्रोमीटर तक होता है और यह सतह के तापमान को मापने के लिए उपयोगी है।
  • माइक्रोवेव स्पेक्ट्रम (Microwave Spectrum): यह स्पेक्ट्रम 10 मिलीमीटर से 1 मीटर तक होता है और यह मिट्टी की नमी और वर्षा का आकलन करने के लिए उपयोगी है।

4. डेटा उत्पाद (Data Products)

रिमोट सेंसिंग डेटा विभिन्न रूपों में उपलब्ध होता है, जिनमें शामिल हैं:

  • कच्चा डेटा (Raw Data): यह डेटा सेंसर द्वारा सीधे मापा जाता है और इसे संसाधित करने की आवश्यकता होती है।
  • भू-सुधारित डेटा (Georeferenced Data): यह डेटा पृथ्वी की सतह पर एक विशिष्ट स्थान से संबंधित होता है।
  • वर्गीकृत डेटा (Classified Data): यह डेटा भूमि के उपयोग और भूमि कवर के प्रकारों में वर्गीकृत होता है।

सूखे की निगरानी के लिए रिमोट सेंसिंग का उपयोग

सूखे की निगरानी के लिए रिमोट सेंसिंग एक शक्तिशाली उपकरण है। यह सूखे की प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (Early Warning System) प्रदान कर सकता है और सूखे के प्रभाव को कम करने में मदद कर सकता है।

1. वनस्पति सूचकांक (Vegetation Indices)

वनस्पति सूचकांक, जैसे कि NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), वनस्पति की स्थिति और घनत्व का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। NDVI की कमी सूखे की स्थिति का संकेत दे सकती है। उदाहरण के लिए, भारत में, 2002 के गुजरात सूखे के दौरान NDVI में भारी गिरावट देखी गई थी।

सूचकांक (Index) सूत्र (Formula)
NDVI (NIR - Red) / (NIR + Red)

2. मिट्टी की नमी (Soil Moisture)

रिमोट सेंसिंग डेटा का उपयोग मिट्टी की नमी का आकलन करने के लिए भी किया जा सकता है। मिट्टी की नमी में कमी सूखे की स्थिति का संकेत दे सकती है। SMAP (Soil Moisture Active Passive) मिशन मिट्टी की नमी की वैश्विक मानचित्र तैयार करने के लिए समर्पित है।

3. थर्मल डेटा (Thermal Data)

थर्मल डेटा का उपयोग सतह के तापमान का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। उच्च सतह तापमान सूखे की स्थिति का संकेत दे सकता है।

4. एकीकृत दृष्टिकोण (Integrated Approach)

सूखे की निगरानी के लिए रिमोट सेंसिंग डेटा को अन्य डेटा स्रोतों, जैसे कि वर्षा डेटा और मृदा डेटा के साथ एकीकृत किया जा सकता है। यह सूखे की स्थिति का अधिक व्यापक मूल्यांकन प्रदान कर सकता है।

Conclusion

निष्कर्षतः, रिमोट सेंसिंग प्रणाली पारिस्थितिकी तंत्र विश्लेषण और सूखे की निगरानी के लिए एक अनिवार्य उपकरण है। विभिन्न प्रकार के रिमोट सेंसिंग सेंसर और डेटा उत्पादों का उपयोग करके, हम पृथ्वी की सतह की विस्तृत जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और पर्यावरणीय परिवर्तनों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। भविष्य में, उन्नत रिमोट सेंसिंग प्रौद्योगिकियों, जैसे कि हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग और SAR (Synthetic Aperture Radar) का उपयोग और बढ़ेगा, जिससे पारिस्थितिकी तंत्र और सूखे की निगरानी में और अधिक सटीकता और दक्षता प्राप्त होगी। इसके साथ ही, इन तकनीकों के उपयोग को बढ़ावा देने के लिए नीतियों और जागरूकता कार्यक्रमों की आवश्यकता है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

रिमोट सेंसिंग (Remote Sensing)
रिमोट सेंसिंग एक ऐसी तकनीक है जिसके माध्यम से किसी वस्तु या क्षेत्र की जानकारी बिना किसी भौतिक संपर्क के प्राप्त की जाती है। यह आमतौर पर उपग्रहों या हवाई जहाजों से सेंसर का उपयोग करके किया जाता है।
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
NDVI एक वनस्पति सूचकांक है जो वनस्पति की ‘स्वास्थ्य’ का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह लाल और निकट-अवरक्त प्रकाश के परावर्तन के बीच के अंतर को मापता है।

Key Statistics

भारत में, 2002 के गुजरात सूखे के दौरान NDVI में भारी गिरावट देखी गई थी, जो सूखे की गंभीरता को दर्शाता है।

Source: Indian Space Research Organisation (ISRO) reports

Landsat उपग्रह 1972 से डेटा प्रदान कर रहा है, जिससे समय के साथ भूमि उपयोग परिवर्तनों की निगरानी करने की क्षमता मिलती है।

Source: US Geological Survey (USGS)

Examples

SMAP मिशन

SMAP (Soil Moisture Active Passive) मिशन NASA द्वारा संचालित एक उपग्रह मिशन है जिसका उद्देश्य पृथ्वी की सतह की मिट्टी की नमी और बर्फ को मापना है।

Frequently Asked Questions

रिमोट सेंसिंग डेटा की सटीकता कैसी होती है?

रिमोट सेंसिंग डेटा की सटीकता सेंसर के प्रकार, डेटा प्रसंस्करण तकनीकों और भूमि कवर की जटिलता जैसे कारकों पर निर्भर करती है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा और उन्नत प्रसंस्करण विधियाँ आमतौर पर अधिक सटीक परिणाम प्रदान करती हैं।