リモートセンシングの前：
* 限定範囲： 地理的データは、地上ベースの調査に大きく依存しており、時間がかかり、高価で、多くの場合、小さな地域に限定されていました。
* アクセス不可の領域： リモートまたは危険な場所でデータを収集することは非常に挑戦的で、しばしば不可能でした。
* 限られた周波数： 関係する物流上の課題により、データはまれに収集され、時間の経過とともに変更を追跡することが困難になりました。
* 主観的な解釈： データ解釈は、人間の判断に大きく依存しており、潜在的なバイアスや不正確さにつながりました。
リモートセンシングの影響：
* スコープの拡張： 衛星や航空機に乗っているリモートセンシングセンサーは、広大なエリアでデータを収集し、グローバルな視点を提供できます。
* 遠隔地へのアクセス： データは、従来の方法でアクセスできない、または危険な領域から取得でき、以前に未知の地域の探索を可能にします。
* 頻繁なデータ収集： センサーは定期的にデータを収集し、土地利用、森林破壊、気候変動など、時間の経過とともに動的なプロセスと変化に関する洞察を提供できます。
* 客観的なデータ： リモートセンシングデータは客観的で定量化可能であり、人間のバイアスを減らし、解釈の精度を向上させます。
* マルチスペクトルデータ： リモートセンシングは、複数の波長にわたってデータを提供し、地球の表面上のさまざまな特徴と材料の詳細な分析を可能にします。
特定の例：
* 土地利用と土地被覆のマッピング： リモートセンシング画像は、森林破壊、都市化、農業慣行の変化を追跡するのに役立ちます。
* 自然災害の監視： 衛星画像は、地震、洪水、山火事の影響を評価するのに役立ち、より速い応答と援助分布を可能にします。
* 精密農業： リモートセンシングデータにより、農家は作物の健康を監視し、害虫や病気を特定し、リソースの使用を最適化することができます。
* 気候変動研究： リモートセンシングデータは、海面、氷帽、氷河の変化に関する洞察を提供し、科学者が気候変動の影響を理解するのに役立ちます。
全体として、リモートセンシングは地理的データ収集に対する変革的なアプローチを提供し、惑星をより効果的に理解し管理できるようにします。
