論文の概要: Application of Analytical Hierarchical Process and its Variants on Remote Sensing Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12113v1
- Date: Sun, 01 Dec 2024 11:24:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-22 08:34:07.353756
- Title: Application of Analytical Hierarchical Process and its Variants on Remote Sensing Datasets
- Title（参考訳）: 解析的階層プロセスとその変数のリモートセンシングデータセットへの応用
- Authors: Sarthak Arora, Michael Warner, Ariel Chamberlain, James C. Smoot, Nikhil Raj Deep, Claire Gorman, Anthony Acciavatti,
- Abstract要約: ガンガ川は地球上で最も重要な川流域の一つである。
大気汚染の重大な問題に直面しており、その脆弱性を効果的かつ標的とした修復努力のために評価することが不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16532031170453743
- License:
- Abstract: The river Ganga is one of the Earth's most critically important river basins, yet it faces significant pollution challenges, making it crucial to evaluate its vulnerability for effective and targeted remediation efforts. While the Analytic Hierarchy Process (AHP) is widely regarded as the standard in decision making methodologies, uncertainties arise from its dependence on expert judgments, which can introduce subjectivity, especially when applied to remote sensing data, where expert knowledge might not fully capture spatial and spectral complexities inherent in such data. To address that, in this paper, we applied AHP alongside a suite of alternative existing and novel variants of AHP-based decision analysis on remote sensing data to assess the vulnerability of the river Ganga to pollution. We then compared the areas where the outputs of each variant may provide additional insights over AHP. Lastly, we utilized our learnings to design a composite variable to robustly define the vulnerability of the river Ganga to pollution. This approach contributes to a more comprehensive understanding of remote sensing data applications in environmental assessment, and these decision making variants can also have broader applications in other areas of environment management and sustainability, facilitating more precise and adaptable decision support frameworks.
- Abstract（参考訳）: ガンガ川は、地球上で最も重要な河川流域の1つであるが、大気汚染の重大な問題に直面しており、その脆弱性を効果的かつ標的とした修復努力のために評価することが重要である。
AHP(Analytic Hierarchy Process)は意思決定手法の標準として広く見なされているが、専門家の判断への依存から生じる不確実性は、特にリモートセンシングデータに適用した場合に主観性をもたらす可能性がある。
そこで本稿では,ガンガ川汚染の危険性を評価するために,遠隔センシングデータに対するAHPに基づく決定分析の代替案と新しい変種を併用してAHPを適用した。
次に、各変数の出力が AHP にさらなる洞察を与える可能性のある領域を比較した。
最後に,本研究では,ガンガ川の汚染に対する脆弱性を強く定義するために,複合変数の設計に学習を活用している。
このアプローチは、環境アセスメントにおけるリモートセンシングデータアプリケーションに対するより包括的な理解に寄与し、これらの意思決定の亜種は、環境管理と持続可能性の他の分野にも広く適用でき、より正確で適応可能な意思決定支援フレームワークを促進することができる。
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