ऑब्जेक्ट आधारित बनाम पिक्सेल आधारित मैपिंग फॉर प्लांटेशन इन्वेंटरीज़

परिचालन प्रश्न से प्रारंभ करें

पिक्सेल वर्गीकरण लेबल स्थानीय छवि माप, जबकि ऑब्जेक्ट आधारित कार्य समूह पिक्सेल को ताज, बेड, पैच या अन्य इकाइयों में जोड़ता है। सही इकाई निर्णय पर निर्भर करती है। हथेलियों की एक सूची में अलग-अलग व्यक्तियों और स्थिर पहचानकर्ता की आवश्यकता होती है; एक कवर-क्षेत्र अनुमान के बजाय आकस्मिक सतह वर्गों की आवश्यकता हो सकती है।

क्या विश्लेषण व्यक्तिगत पिक्सल या प्रबंधन ऑब्जेक्ट्स को वर्गीकृत करता है? सर्वेक्षण शुरू होने से पहले सूची मैपिंग ऑब्जेक्ट्स को परिभाषित करें और उन्हें समीक्षा करने वाले लोगों की पहचान करें। यह समझ लें कि कौन सा सबूत निरीक्षण, नमूनाकरण या प्रबंधन निर्णय को बदल देगा। यह मानचित्र एक परीक्षण योग्य कार्य से जुड़ा रहता है और यह संभव बनाता है कि एक आकर्षक उत्पादन से उपयोगी अवलोकन को अलग किया जाए जो सवाल को हल नहीं कर सकता।

यह समझने के लिए कि वास्तव में छवि क्या देखती है

विभाजन पड़ोसी वस्तुओं को मर्ज कर सकता है या एक मुकुट को कई टुकड़ों में विभाजित कर सकता है। पिक्सेल मैप्स व्यक्तियों को अलग करने में विफल होने के दौरान विस्तृत दिखाई दे सकते हैं। एक पिक्सेल वर्गीकरण को एकत्र करना स्वचालित रूप से विश्वसनीय सूची नहीं बनाता है।

सूची मैपिंग ऑब्जेक्ट्स के लिए, माप परिभाषा परिणाम का हिस्सा है। माप समर्थन स्पष्ट रखें: एक पिक्सेल, एक खंडित वस्तु, एक नमूना साजिश और प्रबंधन ब्लॉक विभिन्न क्षेत्रों और भिन्नता के स्रोतों का प्रतिनिधित्व करता है। पिक्सेल आकार बदलने से स्वतंत्र जानकारी नहीं मिलती है या अंतर्निहित सेंसर अवलोकन में सुधार होता है। यह तय करना कि क्या कार्य लक्ष्य, अनुमान क्षेत्र की खोज, संख्यात्मक अवलोकनों की तुलना या क्षेत्र संपत्ति की भविष्यवाणी करने से संबंधित है। प्रत्येक को एक अलग मूल्यांकन डिनोमिनेटर की आवश्यकता होती है। अनिश्चित लेबल और अवज्ञाजनक क्षेत्रों को संरक्षित रखें ताकि एक पूर्ण दिखने वाला वर्गीकरण लापता सबूतों को छिपा नहीं सकता है। अंतिम गुणवत्ता दावा वास्तविक कार्य, भूगोल और शर्तों का परीक्षण करने के लिए संदर्भित करना चाहिए।

डिजाइन लक्ष्य और उसके confounders के आसपास कब्जा

सूची मैपिंग ऑब्जेक्ट्स के लिए कैप्चर प्लानिंग को इच्छित तुलना के साथ शुरू करना चाहिए। अवलोकन और संदर्भ संग्रह को एक साथ डिजाइन करें। लक्ष्य की सूची, सेंसर प्रतिक्रिया जो इसे अलग कर सकती है, अपेक्षित संस्थापित सतहों और जिस पैमाने पर निर्णय लिया जाता है। केवल एक दृश्यमान स्वच्छ प्रदर्शन के बजाय प्रतिनिधि को आसान और कठिन परिस्थितियों पर कब्जा करना। अधिग्रहण समय, कैमरा सूचना, अंशांकन रिकॉर्ड और प्रासंगिक पर्यावरण संदर्भ बनाए रखें। जहां एकाधिक बैंड या तारीखें शामिल हैं, उनकी संरेखण और संगतता का मूल्यांकन करने का एक तरीका योजना बनाती हैं। एक छोटा पायलट को यह पता होना चाहिए कि प्रस्तावित फीचर वास्तव में एक बड़े स्वचालित विश्लेषण से पहले पालन योग्य है, जिसे विश्वसनीय माप माना जाता है।

एक ट्रेसेबल प्रोसेसिंग और विश्लेषण वर्कफ़्लो बनाएँ

प्रबंधन वस्तु को परिभाषित करें और छूने, आंशिक और अस्पष्ट वस्तुओं के लिए नियमों को लिखें। स्वतंत्र रूप से लेबल उदाहरणों के खिलाफ उम्मीदवार विभाजन की तुलना करें। ऑब्जेक्ट स्तर पर गिनती, मैचों और सीमा व्यवहार का मूल्यांकन करें, जबकि पिक्सेल-लेवल चेक को बनाए रखने के लिए जहां क्षेत्र मायने रखता है। दिनांक-विशिष्ट रूपरेखा परिवर्तनों से अलग ऑब्जेक्ट पहचान।

सूची मैपिंग ऑब्जेक्ट्स के लिए गुणवत्ता समीक्षा प्रसंस्करण पूरा होने के बाद जारी रहना चाहिए। प्रदर्शन उत्पादों के साथ कच्चे या मूल संख्यात्मक इनपुट को संरक्षित करें। सूत्रों, बैंड पहचान, मास्क, निर्देशांक संदर्भों और विकल्पों को फिर से व्यवस्थित करें। प्रतिनिधि स्रोत से आउटपुट स्थानों की समीक्षा करें और निरीक्षण करें कि क्या सीम, किनारे पिक्सेल या मिश्रित सतह रुचि की विशेषता पर हावी हैं। पूर्व प्रसंस्करण और मॉडल संस्करणों को रिकॉर्ड करें ताकि एक अद्यतन को पुन: उत्पन्न किया जा सके। स्वतंत्र मूल्यांकन इकाइयों का उपयोग करें जो तैनाती को प्रतिबिंबित करती हैं, न केवल सुविधाजनक यादृच्छिक पिक्सेल। एक सरल आधार रेखा के साथ प्रस्तावित परिष्कृत सुविधा की तुलना करें; अतिरिक्त जटिलता केवल तभी उचित है जब यह उचित मूल्यांकन के तहत निर्दिष्ट माप या निर्णय को बेहतर बनाता है।

उदाहरण के माध्यम से काम करना

एक उदाहरणात्मक पंक्ति में, दस मुकुट बारह खंडों का उत्पादन करते हैं क्योंकि दो ताज विभाजित होते हैं। पिक्सेल मानचित्र अभी भी लगभग सभी canopy पिक्सल को सही ढंग से वर्गीकृत कर सकता है। यह अच्छा canopy-area प्रदर्शन लेकिन गरीब सूची प्रदर्शन होगा, यह दर्शाता है कि मूल्यांकन इकाई को उपयोग से मिलान क्यों करना चाहिए।

इस उदाहरण के लिए सूची मैपिंग ऑब्जेक्ट जानबूझकर illustrative है, नहीं एक रिपोर्ट परिणाम या सटीकता वादा। तर्क संचालन के उपयोग से पहले परियोजना के मापा मूल्यों के साथ अपनी धारणाओं को बदलें। संख्यात्मक, विभाजक, अवलोकन तिथि और दृश्यमान को रखें। यदि एक संभावित सीमा, दृश्यता या संदर्भ परिवर्तन निर्णय को बदल देता है, तो लापता साक्ष्य इकट्ठा करें या अतिरिक्त दशमलव स्थानों की रिपोर्टिंग के बजाय अनसुलझी स्थिति को बनाए रखें।

स्वतंत्र क्षेत्र के सबूतों के साथ मान्य

मिलान नमूना मैप्ड ऑब्जेक्ट्स को फील्ड पहचानकर्ता और रिकॉर्ड दोनों याद किए गए और डुप्लिकेट उदाहरणों के लिए। घने ओवरलैप और ब्लॉक किनारों को शामिल करें। किसी वस्तु के अस्तित्व से सीमा अनिश्चितता का आकलन करें।

सूची मानचित्रण वस्तुओं का मूल्यांकन दोनों ध्वजांकित लक्ष्य और उपयुक्त अप्रभावित संदर्भ स्थानों को शामिल करना चाहिए। केवल सबसे स्पष्ट उम्मीदवारों की जाँच न तो याद लक्ष्यों और न ही पूर्ण झूठी अलार्म पैटर्न का अनुमान लगा सकता है। अलग-अलग अवलोकनों का उपयोग उन लोगों से विधि को समायोजित करने के लिए किया जाता है जिनका मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता था। नमूना इकाई और चयन विधि को स्पष्ट रखें, और उन्हें चुपचाप छोड़ने के बजाय कठिन या अयोग्य मामलों की रिपोर्ट करें। जब फ़ील्ड टाइमिंग छवि टाइमिंग से अलग हो जाता है, तो यह समझा जाता है कि साइट विज़िट के बीच बदल सकती है या नहीं। एक असहमति जांच के लिए सबूत है, न कि मानचित्र से मिलान करने के लिए ग्राउंड रिकॉर्ड को मजबूर करने के लिए निर्देश।

विषय-विशिष्ट व्याख्या जोखिम को हल करें

वस्तु की आविष्कारों को अस्तित्व के विश्वास और सीमा के विश्वास दोनों को बनाए रखना चाहिए क्योंकि ये अलग-अलग प्रश्न हैं। एक हथेली स्पष्ट रूप से मौजूद हो सकती है जबकि इसके ताज का किनारा ओवरलैप के तहत अनिश्चित है। इसके विपरीत, एक अच्छी तरह से परिभाषित ग्रीन पैच इच्छित प्रजाति नहीं हो सकता है। प्रबंधन विशेषताओं को संलग्न करने से पहले फील्ड पहचानकर्ता से मेल खाता है और अनसुलझ मैचों को संरक्षित करता है। बार-बार सर्वेक्षणों के लिए, मूल्यांकन करें कि क्या समान वास्तविक वस्तु आकार में बदलाव के बावजूद अपनी पहचान रखता है। यह जाँच अकेले एक सीमा स्कोर की तुलना में एक रखरखाव रजिस्टर के लिए अधिक प्रासंगिक है, और यह एक एकल बदलते ऑब्जेक्ट के लिए डुप्लिकेट कार्यों को रोकता है।

हाथ पर सबूत है कि प्राप्त करने वाली टीम का उपयोग कर सकती है

वर्कफ़्लो के लिए सही ऑब्जेक्ट प्रकार को वितरित करें और ऑब्जेक्ट-लेवल अपवादों की रिपोर्ट करें। वास्तविक निर्णय के अनुसार पिक्सेल, ऑब्जेक्ट या हाइब्रिड विश्लेषण का चयन करें, केवल दृश्य विस्तार के आधार पर एक विधि विकल्प से बचना।

सूची मानचित्रण ऑब्जेक्ट्स हैंडओवर के लिए, स्थिर पहचानकर्ता, स्रोत अवलोकन तिथि, समन्वय संदर्भ, विश्लेषण सीमा और वैध-अवलोकन स्थिति को बनाए रखने के लिए। सुलभ अवलोकन और प्रासंगिक भू-स्थानिक डेटा दोनों की आपूर्ति करें जहां आवश्यक हो। एक लघु अपवाद रजिस्टर संलग्न करें जो अनसुलझे फीचर्स और अगली उपयोगी चेक बताती है। यदि डेटा संशोधित किया जाता है, तो कारण और संस्करण को बनाए रखें ताकि मात्रा या स्थिति का पता लगाया जा सके। एक नमूना आइटम का पता लगाने और उसके आत्मविश्वास की व्याख्या करने के लिए प्राप्त टीम से पूछो; यह व्यावहारिक समीक्षा अक्सर लापता संदर्भ को प्रकट करती है कि फ़ाइल-एकता जांच का पता नहीं लगा सकती है।

जब ऑनलाइन फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन करने के लिए सूची मैपिंग ऑब्जेक्ट्स, एक प्रतिनिधि डेटासेट के साथ पूर्ण कार्यप्रवाह का आकलन करें। ड्रोनकोलैब को फोटोग्राममीट्रिक मैपिंग आउटपुट तैयार करने के लिए माना जा सकता है, जबकि कार्य-विशिष्ट व्याख्या और क्षेत्र सत्यापन आवश्यक रहता है। (DroneCollab) आवश्यक निर्यात, समीक्षा प्रक्रिया और वास्तविक पायलट सबूत की तुलना करने से पहले एक कार्यप्रवाह का चयन करने के लिए आवर्ती कार्य।