ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা
শহরের গাছপালা পরিবেশে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যেমন- তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ, বায়ুর মান উন্নয়ন এবং কার্বন সংরক্ষণ। তাই, বন ব্যবস্থাপনার জন্য সঠিকভাবে গাছের পরিমাণ নির্ধারণ করা অপরিহার্য। তবে প্রচলিত গাছ তালিকাভুক্তির পদ্ধতি যেমন- জরিপ সময়সাপেক্ষ ও শ্রমসাপেক্ষ এবং বিশেষ করে বৃহৎ শহর এলাকায় ত্রুটির স...
Guardat en:
| Autors principals: | , , , |
|---|---|
| Format: | Online |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Department of Geography and Environment
2025
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://journals.juniv.edu/index.php/juvps/article/view/277 |
| Etiquetes: |
Afegir etiqueta
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
|
| _version_ | 1873958345317023744 |
|---|---|
| author | হাফছা, বিবি ইসলাম, মোঃ সাজ্জাদউল হোসেন, এস. এম আরিফুল রাফি, মোঃ রাফসানুর |
| author_facet | হাফছা, বিবি ইসলাম, মোঃ সাজ্জাদউল হোসেন, এস. এম আরিফুল রাফি, মোঃ রাফসানুর |
| author_sort | হাফছা, বিবি |
| collection | OJS |
| description | শহরের গাছপালা পরিবেশে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যেমন- তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ, বায়ুর মান উন্নয়ন এবং কার্বন সংরক্ষণ। তাই, বন ব্যবস্থাপনার জন্য সঠিকভাবে গাছের পরিমাণ নির্ধারণ করা অপরিহার্য। তবে প্রচলিত গাছ তালিকাভুক্তির পদ্ধতি যেমন- জরিপ সময়সাপেক্ষ ও শ্রমসাপেক্ষ এবং বিশেষ করে বৃহৎ শহর এলাকায় ত্রুটির সম্ভাবনা বেশি থাকে। এ গবেষণাটিতে UAV প্ল্যাটফর্ম, RGB সেন্সর, চিত্র বিশ্লেষণ কৌশল এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। ফলাফল বিশ্লেষণে দেখা যায়, কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এবং মাস্ক R-CNN এর মতো ডিপ-লার্নিং পদ্ধতিগুলো গাছ শনাক্তকরণে প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় অধিক নির্ভুল, যেখানে নির্ভুলতার হার ৯০% এর চেয়েও বেশি। এই গবেষণার উদ্দেশ্য হলো প্রকাশিত প্রবন্ধ পর্যালোচনা থেকে UAV - ভিত্তিক শহুরে বৃক্ষ পরিমাণ নির্ধারণের আধুনিক পদ্ধতি ও প্রযুক্তিগুলোর বিশ্লেষণ। যেখানে বিশেষভাবে RGB চিত্রগ্রহণ ব্যবস্থার ভূমিকা আলোচিত হয়েছে। প্রধান লক্ষ্যগুলোর মধ্যে রয়েছে গাছ শনাক্তকরণ ও শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমের নির্ভুলতা মূল্যায়ন, প্রযুক্তিগত ও ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জ নির্ধারণ, এবং ভবিষ্যৎ গবেষণার সম্ভাব্য দিক চিহ্নিত করা। এই গবেষণা- ভবিষ্যৎ গবেষণায় শহুরে বন ব্যবস্থাপনায় UAV প্রযুক্তির ব্যবহারকে আরও সমৃদ্ধ করার ভিত্তি হিসেবে কাজ করবে। |
| format | Online |
| id | ojs-277 |
| institution | My University |
| language | eng |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Department of Geography and Environment |
| record_format | ojs |
| spelling | ojs-2772025-12-03T09:33:46Z ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা হাফছা, বিবি ইসলাম, মোঃ সাজ্জাদউল হোসেন, এস. এম আরিফুল রাফি, মোঃ রাফসানুর ক্যানোপি UAV RGB মেশিন লার্নিং CNN শহুরে বৃক্ষ শহরের গাছপালা পরিবেশে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যেমন- তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ, বায়ুর মান উন্নয়ন এবং কার্বন সংরক্ষণ। তাই, বন ব্যবস্থাপনার জন্য সঠিকভাবে গাছের পরিমাণ নির্ধারণ করা অপরিহার্য। তবে প্রচলিত গাছ তালিকাভুক্তির পদ্ধতি যেমন- জরিপ সময়সাপেক্ষ ও শ্রমসাপেক্ষ এবং বিশেষ করে বৃহৎ শহর এলাকায় ত্রুটির সম্ভাবনা বেশি থাকে। এ গবেষণাটিতে UAV প্ল্যাটফর্ম, RGB সেন্সর, চিত্র বিশ্লেষণ কৌশল এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। ফলাফল বিশ্লেষণে দেখা যায়, কনভল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN) এবং মাস্ক R-CNN এর মতো ডিপ-লার্নিং পদ্ধতিগুলো গাছ শনাক্তকরণে প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় অধিক নির্ভুল, যেখানে নির্ভুলতার হার ৯০% এর চেয়েও বেশি। এই গবেষণার উদ্দেশ্য হলো প্রকাশিত প্রবন্ধ পর্যালোচনা থেকে UAV - ভিত্তিক শহুরে বৃক্ষ পরিমাণ নির্ধারণের আধুনিক পদ্ধতি ও প্রযুক্তিগুলোর বিশ্লেষণ। যেখানে বিশেষভাবে RGB চিত্রগ্রহণ ব্যবস্থার ভূমিকা আলোচিত হয়েছে। প্রধান লক্ষ্যগুলোর মধ্যে রয়েছে গাছ শনাক্তকরণ ও শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমের নির্ভুলতা মূল্যায়ন, প্রযুক্তিগত ও ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জ নির্ধারণ, এবং ভবিষ্যৎ গবেষণার সম্ভাব্য দিক চিহ্নিত করা। এই গবেষণা- ভবিষ্যৎ গবেষণায় শহুরে বন ব্যবস্থাপনায় UAV প্রযুক্তির ব্যবহারকে আরও সমৃদ্ধ করার ভিত্তি হিসেবে কাজ করবে। Department of Geography and Environment 2025-10-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-reviewed Conference Proceedings Submission application/pdf http://journals.juniv.edu/index.php/juvps/article/view/277 10.59185/juvps.v43i02.277 জাহাঙ্গীরনগর বিশ্ববিদ্যালয় ভূগোল ও পরিবেশ সমীক্ষণ; Vol. 43 No. 02 (2024); 73-86 1027-8567 10.59185/juvps.v43i02 eng http://journals.juniv.edu/index.php/juvps/article/view/277/222 Copyright (c) 2025 জাহাঙ্গীরনগর বিশ্ববিদ্যালয় ভূগোল ও পরিবেশ সমীক্ষণ |
| spellingShingle | ক্যানোপি UAV RGB মেশিন লার্নিং CNN শহুরে বৃক্ষ হাফছা, বিবি ইসলাম, মোঃ সাজ্জাদউল হোসেন, এস. এম আরিফুল রাফি, মোঃ রাফসানুর ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| title | ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| title_full | ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| title_fullStr | ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| title_full_unstemmed | ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| title_short | ইউ. এ. ভি. (UAV) প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ: : প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| title_sort | ইউ এ ভি uav প্রযুক্তির মাধ্যমে গাছের সংখ্যা এবং ক্যানোপি নির্ধারণ প্রবন্ধ পর্যালোচনা |
| topic | ক্যানোপি UAV RGB মেশিন লার্নিং CNN শহুরে বৃক্ষ |
| topic_facet | ক্যানোপি UAV RGB মেশিন লার্নিং CNN শহুরে বৃক্ষ |
| url | http://journals.juniv.edu/index.php/juvps/article/view/277 |
| work_keys_str_mv | AT hāphachābibi iuēbhiuavprayuktiramādhyamēgāchērasaṅkhyāēbaṁkyānōpinirdhāraṇaprabandhaparyālōcanā AT isalāmamōḥsājjādaula iuēbhiuavprayuktiramādhyamēgāchērasaṅkhyāēbaṁkyānōpinirdhāraṇaprabandhaparyālōcanā AT hōsēnaēsaēmaāriphula iuēbhiuavprayuktiramādhyamēgāchērasaṅkhyāēbaṁkyānōpinirdhāraṇaprabandhaparyālōcanā AT rāphimōḥrāphasānura iuēbhiuavprayuktiramādhyamēgāchērasaṅkhyāēbaṁkyānōpinirdhāraṇaprabandhaparyālōcanā |