اک سی چڑی تے اک سی کاں
کسے پنڈ وچ اک چڑی تے کاں رہندے سن۔ ایہناں دے گھر نالوں نال سن تے اوہ وکھرا وکھرا کم کردے سن۔ چڑی نے سوچیا کہ کیوں نہ میں تے کاں مل کے کوئی کم کر لیے تاں جے آمدن وچ وادھا ہو سکے۔ اوہ کاں نوں مکئی بیجن دی صلاح دتی۔ کاں نے فوراً حامی بھر لی۔ چڑی نے آکھیا کہ رل کے محنت کراں گے جدوں مکئی پک جاوے گی تاں حصہ ادھا ادھا کر لواں گے۔ محنت وی برابر دی ہووے گی تے حصہ وی برابر دا ہووے گا۔ کاں نے حامی بھر لئی۔ چڑی نے کاں نوں آکھیا کہ ساہنوں اج توں ای اپنا کم شروع کر دینا چاہی دا اے تاں دوجیاں دی مکئی پکن توں پہلاں ساڈی مکئی پک جاوے تے ساہنوں چنگا منافع ملے۔ کاں نے آکھیا تیری گل ٹھیک اے۔
اگلے دن چڑی نے کاں نوں سویرے سویرے جاگا دتا تے کھیت وچ ہل چلاوان لئی جان دا آکھیا کاں نے جواب دتا۔
’’چل چل توں میں آیا۔ دو بکریاں تلکایاں۔ میری موجاں لائیاں۔ ٹھم ٹھم کردا میں آیا۔‘‘
چڑی اکلی کھیت چلے جاندی اے تے سارا دن ہل واہ کے شام نوں گھر واپس آندی اے۔ اوس نوں بہت افسوس ہوندا اے کہ کاں نے اوس دا ہل چلاون وچ ساتھ نئیں دتا۔ اگلے دن چڑی نے مڑکاں نوں سویرے سویرے جگایا تے آکھیا زمین تیار اے اج مکئی دا بی پانا اے۔ چل جا کے چھیتی چھیتی کم ختم کرئیے۔ کاں نے فیر پہلاں والا ای جواب دتا۔ جواب سن کے چڑی کھیت ول بی کھلارن لئی چلے جاندی اے۔ شام نوں گھر آ کے اوس کاں نال کم نہ کروان دی شکایت کیتی۔ کاں نے...
لقد استقصى النحاة العلة في كلام العرب مستنبطين ذلك من كلام العرب وأقيستهم، ومن بين النحويين ابن بابشاذ الذي تناول العلة في كتابه (شرح المقدمة المحسبة)،إذ ميز البحثُ اسلوب ابن بابشاذ التعليمي بتضمين فصول الكتاب بالعلة على مختلف أقسام الكلام كالأسماء و الأفعال والحروف، والذي اقتصر هنا على فصل الاسم وبيان علله المتنوعة كعلة التثنية والعوض والمعادلة وآمن اللبس، وعلة النظير، والخفة، والثقل، والاحتراز، ونظير تعليله في المقدمة رفع المثنى بالألف رفعاً دون الواو وذلك؛ للفصل بين التثنية والجمع، فأصبحت العلة لديه علة (فرق)، وهذا ما يسري على أنواع الأسماء وأنواع العلل. واستُنبطت العلة وفق المنهج الوصفي التحليلي، والذي تمَّ عبرهُ تمييز العلل وبيان فائدتها النحوية، وللراغب في تسليط الضوء على بقية فصول مقدمة المحسبة سيظفر على دراسة هادفة وجادة بين دفتي المقدمة لابن بابشاذ.
The thesis proposes area classification after construction of datasets with pre-processing for Hyperion Hyperspectral, Operational Land Imager (OLI) and Advanced Land Imager (ALI) orthoimages. The techniques perform comparative analysis of Hyperion Hyperspectral, OLI and ALI orthoimages in terms of high Signal to Noise (SNR), spectral band configuration, technical superiority, improved system design and high radiometric resolution. The thesis further proposes criteria for selection of parameters like gamma parameter, penalty parameter, pyramid parameter and classification probability threshold to achieve higher classification accuracies of Hyperion Hyperspectral, OLI and ALI Satellite orthoimages by using Support Vector Machine (SVM), Spectral Angle Mapper (SAM) and Spectral Information Divergence (SID) classifiers. After performing the comparison, the thesis selects SVM as the most appropriate classifier in terms of overall accuracy, individual classes and the best orthoimagery i.e. Hyperion, OLI and ALI respectively. The thesis also presents application of classification accuracy assessment on Hyperion Hyperspectral, OLI and ALI orthoimages by using different classifiers i.e. SVM, SAM and SID. The thesis also proposes high accuracy based seasonal change detection analysis technique on Hyperion Hyperspectral, ALI and different datasets of OLI by using change detection matrix and difference maps. As a result of these contributions, 1x Journal and 6 x Conference papers duly peer reviewed have been published. The pre-processing of 242 bands of hyperspectral data results in 136 calibrated bands. Quick Atmospheric Correction (QUAC) are applied to Hyperion Hyperspectral and Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hyper cubes (FLAASH) are applied to OLI and ALI imagery respectively for atmospheric correction. Principal Component Analysis (PCA) is used for dimensional reduction of the hyperspectral data. PCA reveals that 99.94% of the hyperspectral data are contained in the first 15 Principal Components (PCs). Distinct spectral profiles are identified for all classes which are highly beneficial for feature identification and classification of images. Novel parameters are selected for high accuracy area classification in hyperspectral, OLI and ALI imagery via SVM, SAM and SID classification techniques. High accuracy based post classification change detection analysis is used on Hyperion Hyperspectral, ALI and different OLI datasets to produce difference maps which provide information not only about change of category but also type of change i.e. “from-to” of category of classes. Change detection matrix is also used which shows an overall decrease and increase of corresponding spatial extension of classes whereas diagonal elements of the change detection matrix show the unchanged pixels for the individual classes. The post classification technique is selected because of its ability for accurate change detection analysis of imagery of different sensors and its advantages over pre-classification methods that it compensates for variation in atmospheric correction and in conditions where the change is limited due to small rate of change. The results show that Hyperion hyperspectral and Landsat-8 OLI data achieved higher accuracies in mapping applications and high accuracy based post classification seasonal change detection analysis on different datasets on OLI results extraction of accurate change detection information as compared to previous Landsat satellite series.