প্রাক-প্রক্রিয়াজাতকরণ (Pre-processing)

 প্রিপ্রসেসিং কোন উপগ্রহ চিত্রের দৃশ্যমানতার বিশ্বাসযোগ্যতার প্রদান করে, যা চিত্র বিশ্লেষণ ও তার বৈশিষ্ট্যের উপস্থাপনার জন্য বিশেষ তাৎপর্যপূর্ণ। প্রিপ্রসেসিং হল অনেকগুলি ক্রিয়াপ্রণালীর সমন্বয়। যেগুলি পরবর্তীকালে পদ্ধতিগত ত্রুটির (Systematic error) সঠিক সমাধানের জন্য বিশ্লেষিত তথ্যের জোগান দেয়। ডিজিট্যাল উপগ্রহ চিত্রের আসল তথ্য নিষ্কাশন ও উপস্থাপনের জন্য জিওমেট্রিক, রেডিওমেট্রিক ও বায়ুমণ্ডলীয় ত্রুটির সংশোধনের প্রয়োজন হয়। অবশ্য উপস্থাপন যোগ্য তথ্যের প্রয়োজনীয় তা অনুযায়ী পূর্বোক্ত পদ্ধতিগুলির সম্পূর্ণ বা আংশিক ব্যবহার করা হয়ে থাকে। এই ত্রুটিগুলি পদ্ধতিগত ভুলভ্রান্তি (Systematic Error) প্রকৃতির এবং ব্যবহারকারীর হাতে তথ্য দেওয়ার পূর্বেই এগুলি সংশোধন করা হয়ে থাকে। চিত্র বিশ্লেষক তথ্যের প্রকৃতি অনুযায়ী উপগ্রহ চিত্রের ওপর প্রয়োজনীয় প্রিপ্রসেসিং পদ্ধতির প্রয়োগ করে থাকেন। পরবর্তীকালে বিশ্লেষকগণ চিত্রের নির্দিষ্ট কোন বিশেষ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন করার জন্য চিত্রের বহুমাত্রিকতা হ্রাস করে কেবলমাত্র প্রয়োজনীয় তথ্যোপাদানগুলিকে একত্রিত করে এবং অন্যান্য অপ্রয়োজনীয় পরিপ্রেক্ষিত (Aspect) (যেমন- error, noise) গুলিকে বর্জন করেন। এইভাবে বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন (Feature Extraction) পদ্ধতি সমীক্ষাযোগ্য পরিবর্তনশীল উপাদানের পরিমাণ কমিয়ে সময় ও সম্পদের অপচয় রোধ করে নির্দিষ্ট তথ্যের উপস্থাপনে সহায়তা করে।

যখন উপগ্রহ থেকে চিত্র সরাসরি গ্রহণ করা হয় তখন তার মধ্যে অনেক খুঁত ও অসম্পূর্ণতা থাকে। প্রিপ্রসেসিং হল মূল বিশ্লেষণের প্রাথমিক পর্যায়ের কার্যাবলি যার দ্বারা এই সব খুঁতগুলি নির্মূল করা হয়। প্রি-প্রসেসিং পদ্ধতি বলতে খুব সাধারণ থেকে ভীষণ জটিল গাণিতিক ক্রিয়া প্রণালীকে বোঝায়। যেগুলিকে সাধারণত নিম্নলিখিতভাবে শ্রেণিবিভক্ত করা হয়-

i) Feature Extraction

ii) Radiometric Correction

iii) Geometric Correction

উপরোক্ত পদ্ধতিগুলির ব্যবহারের মাধ্যমে উপগ্রহ চিত্রে যে সব ভুলভ্রান্তি বা খামতি থাকে (যেমন- চিত্রের ত্রুটি, বায়ুমণ্ডলীয় প্রতিবন্ধকতা, সংবেদকের গতিপ্রকৃতির ত্রুটি ইত্যাদি), তা নির্মূল করে চিত্রটিকে তার আসল অবস্থায় ফিরিয়ে আনার চেষ্টা করা হয়। এই প্রক্রিয়াকে "restored" বলে অভিহিত করা হয়ে থাকে। এইভাবে 'চিত্র প্রত্যপর্ণ' (Image restoration) পদ্ধতি রেডিওমেট্রিক ও জিওমেট্রিক সংশোধনের সমন্বয়ে হয়ে থাকে। কিন্তু এক্ষেত্রে প্রধান অসুবিধা হল, আমরা এইসব ডিজিট্যাল তথ্যের আসল মান সম্পর্কে অনুমান করতে পারি মাত্র কিন্তু বাস্তবে কি হওয়া উচিত তা নিশ্চিতভাবে কখনোই বলতে পারবো না। উপরন্তু আশঙ্কার বিষয় এই যে, এইসব গাণিতিক পদ্ধতিগুলি নিজেরাও চিত্রের প্রক্রিয়াকরণের সময় অনেক ভুল ও ত্রুটির সমাবেশ ঘটাতে সক্ষম। 

বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন (Feature Extraction): বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন (Feature Extraction) বলতে এখানে কোন উপগ্রহ চিত্রে দৃশ্যমান বস্তুর বৈশিষ্ট্য বোঝায় না। এখানে ইহা চিত্রের নির্দিষ্ট কোন ব্যান্ডের অথবা কতকগুলি ব্যান্ড সমন্বয়ে গঠিত মানের 'সংখ্যাতাত্ত্বিক' (Statistical) প্রকৃতিকে বোঝায় যা ঐ চিত্রের দৃশ্যাবলীর নিয়মানুগ প্রকরণ (Systematic Variation) সম্বন্ধে তথ্য বহন করে। এইভাবে বহুবর্ণালীর (multispectral) তথ্যাবলি চিত্রের প্রয়োজনীয় উপাদানগুলির অঙ্কনে সহায়তা করে। এই বিশ্লেষণের জন্য নির্দিষ্ট কিছু প্রয়োজনীয় ব্যান্ডকে চিহ্নিত করে কার্য সম্পাদনে সাহায্য করে যা শ্রমসাধ্য, সুলভ ও সময় সাশ্রয়কারীও বটে।