پانی کے ذخائر پر شہر کی آبادی کا دباؤ
شہریت کی دریافتوں کو سمجھنا ایک غیرمعمولی شرح سے زیادہ طاقتور اور قابلِغور بات ہے اور یہ ۲۰50 تک دُنیا کی ۷۰ فیصد آبادی شہروں میں رہنے ، مقامی پانی کے وسائل پر بہت زیادہ اضافہ کرنے کا منصوبہ ہے ۔
کیوں کہ سیٹلائٹ تصویری پانی کے ذخائر کے لیے انڈیسپنسس قابل ہے
روایتی طور پر زیرِ نگرانی نیٹ ورکس اکثر متحرک ہوتے ہیں، قابلِ استعمال اور محدود طور پر قابلِ استعمال ہوتا ہے. سیٹلائٹ تصاویر ان محدود حد تک کنٹرول کرتی ہیں پورے آبی ذخائر اور میٹروپولیٹن علاقوں کے قابلِ عمل
ساہل سنت-باسد انصاری کی کلیدی احادیث ہیں۔
- Long-ter مدتی آرکائیو: لینڈسات اعداد مثلاً 1972ء تک پھیلا، شہری تناسب کے کثیر التعداد تجزیہ اور اس کے اثر و رسوخ کو آبی جسم پر مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- ] نگرانیی ڈھانچے : Satellites نے ایک ہی علاقے کو ہفتوں تک درست کیا، جس کی نگرانی پانی کے ذخائر میں موسمیاتی اور غیر معمولی عدم توازن کے قابل بنایا گیا ہے۔
- Cost-consiveness: بہت سے سیٹلائٹ ڈیٹا بیس مفت دستیاب ہیں جس سے ترقی پزیر علاقوں میں طالب علموں اور سازشوں کے لیے وسیع پیمانے پر تجزیے ممکن ہو جاتے ہیں۔
- GIS کے ساتھ Integration:] Satellite-derived producties کو با آسانی ڈیمگرافی، تپوریگرافی اور موسمی اعداد سے جوڑا جا سکتا ہے تاکہ شہری تعملات کے مجموعی نمونے تعمیر کیے جا سکیں۔
پانی کے ذخائر کے لیے کور ٹیکنک استعمال
ملک استعمال اور ملک ڈھانپنے کی کلاس بندی
سب سے پہلے سیٹلائٹ پر مبنی مطالعات میں سب سے پہلا قدم ہے جس میں زمین کو انواع میں شامل کیا جائے جیسے کہ تعمیر کردہ علاقوں، جنگل، زرعی زمین، میدان، وغیرہ۔ مشین سیکھنے کے لیے الجبرا --
عام طور پر پانی میں انڈیکس (NDWI)
این ڈی وی آئی پانی کے سبز اور قریبی بینڈوں کو روشن کرنے کے لیے استعمال کرتی ہے جب کہ مٹی اور نباتاتی سگنلوں کو کم کرنے کے دوران یہ وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے، یہ جھیلوں، تالابوں، دریاؤں اور دریاؤں کی وسعت کی نقشہ بندی کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔این ڈی وی آئی میں پانی کے ضائع ہونے یا پانی کے نقصان کو ظاہر کیا جا سکتا ہے. ایک ترمیم شدہ نسخہ، MNDWI، special produssssss in نہایت اہم خصوصیات کو بہتر طور پر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جو قابل تعمیر شدہ علاقوں میں بنائی گئی ہیں۔
اِس کی ایک مثال
ایمپروئر سطحیں—روافس، سڑکیں، پارکوں میں بہت سے لوگ -- شہری اِس عمل کا براہ راست آئینہ دار ہے. سیٹلائٹ تصاویر، خاص طور پر بلند سطح کے سیلسیس سینسر سے،
دیکیشن اور ٹائم-سریس اناولیسیس میں تبدیلی
مثال کے طور پر ، تصویر میں فرق کرنا ، بنیادی اجزاء کے تجزیہ اور لینڈTernder Alphal ، تجزیہ کاروں کو درست طور پر کب اور کہاں پانی کے وسائل تبدیل کئے جاتے ہیں ۔
حقیقی-ورلڈ اطلاقیات اور کیس اسٹڈیز
جنوب مشرقی ایشیائی میگا-سیٹی میں Wetland کھو
بینکاک، جکارتا اور ہو چی مین شہر جیسے شہروں میں تیزی سے شہریائزیشن نے ایسے نظام پورے کیے ہیں جو ایک مرتبہ قدرتی سیلاب اور زمینی پانی کی بحالی فراہم کی ہے. 1990ء سے 2018ء تک لینڈزٹ تصاویر استعمال کرتے ہوئے 2020ء کے مطالعے نے ظاہر کیا کہ بینک نے 60% اپنے لینڈز کے علاقے کو بے حد آلودگی اور بے چینی سے محروم کر دیا ہے.
بھارت کے شہر کرورڈ میں واقع گراؤنڈ واٹر ڈیملیشن (انگریزی: Groundwater Deplections) بھارت کا ایک آباد مقام جو کرناٹک میں واقع ہے۔
نیشنل کیپیٹل علاقہ دہلی میں ، سیٹلائٹ پر مبنی زمینی پانی کے ذخیرے کے استعمال سے ، جی آر سی مشن کے ذریعے 2002 سے 2020 تک کے دوران ، شہری پانی کی طلب کی وجہ سے بڑے پیمانے پر اسکی قیمتیں کم کر دی گئیں. مقامی حکام نے ان سیٹلائٹ-ڈریڈ بصیرتوں کو استعمال کیا تاکہ بارش کی کٹائی کی اجازت دے سکیں اور مزید توجہ سے کام لیا جا سکے۔
مغربی ریاستہائےمتحدہ میں بحیرہ روم
لاس ویگاس اور فینکس جیسے شہروں کے طور پر ، سطحزمین پر قدرتی جھیلوں اور تالابوں کے اندر پانی کی تصاویر دریافت کرنے کا تجربہ کِیا گیا ہے ۔
تکنیکی اور آپریشن کے مسائل پر غالب آنا
سفوف اور ٹیمپل ریفل ٹریڈ-ففوز
جبکہ سینسرز جیسے روزانہ کوریج فراہم کرتے ہیں، ان کا 250 میٹر کا حل یہ ہے کہ چھوٹے شہری آبی خصوصیات کو پکڑنے کے لیے۔
کلاؤڈ کوت اور اٹاموسریکل انٹرٹینمنٹ (Atmospheric interference) (پرتگیزی:
[FLTT]، [1]، بادلوں کو تیز ترین اور مریخی علاقوں میں جو اکثر تیز ترین شہری ہونے کا تجربہ کرتے ہیں، مسلسل بادلوں کے دباؤ کا شکار ہوتے ہیں۔
سچائی
سیٹلائٹ-ڈریڈ سگنلز صرف قابل اعتماد ہیں جیسے کہ ان میں موجود ڈیٹا کوائلبی اور ان کی مدد سے استعمال کیا جاتا ہے۔پراکی نگرانی نیٹ ورک آف نالوں کے زیر نگرانی نیٹ ورک، زمینی پانی کے کنویں اور پانی کی کیفیت کے حساسات بہت ضروری ہیں لیکن ترقی پزیر ممالک میں اکثر کمی بیشی ہوئی ہے. شہری سائنسی سرگرمیوں اور کم رفتار سیارس اس خلا کو بھرنا شروع کر رہی ہیں، مقامی پیمانے پر مشاہدات کو پورا کرنا شروع کر رہے ہیں۔
جدید ٹیکنالوجی اور مستقبل کی ہدایات
مشین سیکھنا اور خودکار کلاس بندی
گہرا سیکھنے کے ماڈل، خصوصاً یو نیٹ آرکیٹیکچرز نے آبی جسم اور فضائی سطحوں کو سیٹلائٹ تصاویر سے نکالنے میں قریب انسانی درستی حاصل کی. یہ ماڈل تیزی سے ڈیٹا کے پیٹرابیس کو عمل کر سکتے ہیں، شہریائى وقتی اثرات کی نگرانی کو ممکن بنانے کے قابل ہوتے ہیں. گوگل زمینی انجن جیسے ابرل کے بڑھتے ہوئے پلیٹ فارمز نے ان ترقی یافتہ طریقے کو معطل کر دیا ہے۔
Heperspectral اور Thermal Infraed Sensors
اگلی نسل کے سیٹلائٹ -- جیسے ناسا کا ایم آئی ٹی اور مستقبل میں [Surface biology اور Geology (SBG) مشن فراہم کرتا ہے جس میں پانی کی مخصوص کیفیت کی شناخت کر سکتا ہے (جیسے کہ کلوروپیکل، حلب)، آبپاشی کا مرکز ہے جو ماحولیاتی آلودگی کے لیے قابلِ توجہ ہے۔
ڈیجیٹل ٹوئن اور شہری آبی ماڈلز کے ساتھ انٹرینگ
سیٹلائٹ ڈاٹا کو ڈیجیٹل جوہر پلیٹ فارمز میں تبدیل کر دیا جا رہا ہے جو کہ سٹیج کے بڑے پیمانے پر پانی کے مرکزی حصے میں تبدیل ہو رہے ہیں۔ان ماڈلوں نے سیٹلائٹ کی زمین کے ڈھانچے اور واپورنسپیریشن کو ملا کر یہ اندازہ لگایا کہ مستقبل میں شہری ترقی پانی کی فراہمی کیسے پانی کی دستیابی، سیلاب کے خطرے اور پانی کی کیفیت کو کیسے متاثر کرے گا. ان گیسپسز کو استعمال کر سکتے ہیں جو سبز خلیات، قابل عملہ، قابل قبول اور اس سے پہلے موجود زمینوں کی ساختیں ہیں۔
پالیسی ایمرجنسی اور قابل سکونت شہری پانی کا انتظام
سیٹلائٹ تصاویر سے حاصل ہونے والی بصیرت براہ راست عالمی فریم ورک کی حمایت کرتی ہے جیسے کہ اقوام متحدہ کے محفوظ کردہ محکمہ ترقیاتی مقاصد (SDG 6 کے لیے صاف پانی اور صفائی کے شہروں کے لیے، DDG 11 کے لیے. حکومتوں اور میونسپل ایجنسیوں کے اعداد و شمار کو ماحولیاتی اثرات اور زوننگ قوانین میں زیادہ تیزی سے استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر چین میں قدرتی وسائل کی خدمت اعلیٰ سطح کی حدود کو "مریخ پر چلنے والی شاہراہوں کو محفوظ کرنے والی لائن اور شہری ترقی سے بچانے والی بندرگاہوں کو محفوظ کرنے والی لائنوں کے لیے استعمال کرتی ہے۔
جب شہر میں شہری توسیع کو حساس رفتار کے ساتھ جوڑ دیا جاتا ہے تو فیصلہ کرنے والے تیزی سے ترقی کر سکتے ہیں ، طوفانی انتظامیہ میں سرمایہ کاری کر سکتے ہیں یا پھر سٹیج کی صنعتوں تک رسائی مقامی کمیونٹیز اور ایناو کو بہتر پانی کے وسائل کے تحفظ کے لئے بھی مہیا کر سکتے ہیں ۔
کُنَّا
سیٹلائٹ تصاویر نے تجرباتی آلات سے نقل کی ہے شہری آبی وسائل کے ایک مرکزی حصے تک منتقل کر دیا ہے.