LIDAR data میں ملتان کے متضاد مناظر اس وقت واقع ہوتے ہیں جب لیزر سگنلوں کی کثیر سطحوں سے واپسی سے پہلے یہ تجزیہ فاصلے پر موجود شعاعوں کی پیمائش کا سبب بن سکتا ہے اور پیدا ہونے والے نقطہ بادلوں کی کیفیت کو متاثر کر سکتا ہے. ان اثرات کو سمجھنا اور ان اثرات کو سمجھنا کافی حد تک حساس تجزیہ اور نقشہ سازی کے لیے ضروری ہے۔

مختلف نظریات

عام طور پر ، ایک ہی قسم کے فاصلے پر مختلف قسم کے اشاروں کی مدد سے مختلف قسم کے اشاروں کی شناخت کی جا سکتی ہے ۔

علاوہ‌ازیں ، ڈیٹا کی کارکردگی کے دوران مختلف اشاروں کی مدد سے حقیقی اشارے بنانے میں مدد دیتے ہیں ۔

مِل‌جُوٹ کے لئے تکنیک

کئی کیمیائی عوامل لیڈی اے آر ڈیٹا میں کثیر التعداد نظریات کے اثر کو کم کر سکتے ہیں۔برکل حل میں زیادہ تر دوبارہ دوبارہ شروع ہونے والی شعاعوں اور تنگ برقی زاویے سے تجزیہ کو کم کرنے کے لیے سینسری استعمال کرنا شامل ہے۔

سافٹ وئیر پاس کیے جانے میں فیلڈنگ اور پوسٹ کرنے والے Alphabeths شامل ہیں۔یہ طریقے مصدقہ اشاروں کے بر عکس برقی اعداد کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ وہ دریافت کریں اور ہٹا یا درست نکات کو مٹا سکیں۔ مشین سیکھنے کے عمل میں ان ان ان ان ان ان افعال کو مؤثر طریقے سے بھی تناسب اور درست بنا سکتے ہیں۔

بہترین مشق

  • اِس لئے اِس میں بہت سے لوگوں کو بہت سی تبدیلیاں لانی پڑتی ہیں ۔
  • مختلف زاویوں سے کئی اسکین استعمال کریں تاکہ ڈیٹا کی درستی کو بہتر بنایا جا سکے۔
  • حساس کارکردگی برقرار رکھنے کے لئے باقاعدگی سے کام کرنا پڑتا ہے ۔
  • ڈیٹا کی ادائیگی کے دوران کیے گئے Alphaling antiormals کا اطلاق کرکے انکو نامیاتی اشیاء کی شناخت کے لیے کیا جاتا ہے۔
  • درستیت کے لیے دیگر سیزن کی اقسام کے ساتھ Jumbine LIDAR data۔