परिचालन प्रश्न से प्रारंभ करें
NDVI अपनी राशि से विभाजित उनके अंतर के रूप में निकट अवरक्त और लाल प्रतिबिंब को जोड़ती है। यह वनस्पति के साथ जुड़े एक वर्णक्रमीय विपरीत को संक्षेप में प्रस्तुत करता है, लेकिन कई सतह और पौधे की स्थिति समान मान उत्पन्न कर सकती है। एक उपयोगी मानचित्र एक उपयुक्त फसल और अवलोकन संदर्भ के भीतर सापेक्ष पैटर्न की पहचान करता है।
कार्य प्रश्न यह है: फील्ड साक्ष्य एकत्र होने से पहले क्या कह सकता है? सर्वेक्षण शुरू होने से पहले चंदवा व्याख्या क्षेत्र की परिभाषा और पहचान जो उन्हें समीक्षा करेंगे। 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
कम मान उजागर मिट्टी, पानी, छाया, sparse canopy या संयंत्र की स्थिति को प्रतिबिंबित कर सकते हैं। डेंस कैनोपी अतिरिक्त बायोमास के प्रति संवेदनशीलता को भी कम कर सकते हैं। आरजीबी फोटोग्राफ में केवल एक निकट-इन्फ्रारेड बैंड नहीं होता क्योंकि सॉफ्टवेयर एक हरे दिखने वाला सूचकांक का उत्पादन कर सकता है।
चंदवा व्याख्या क्षेत्रों 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
चंदवा व्याख्या क्षेत्र के लिए योजना बनाना इरादा तुलना के साथ शुरू होना 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
एनडीवीआई की गणना से पहले बैंड पहचान, परावर्तन प्रसंस्करण और अवैध पिक्सेल मास्क सत्यापित करें। पथ और पानी से अलग फसल, उचित विकास चरणों की तुलना करें और भीतर ओजोन वितरण का निरीक्षण करें। Anomalous जोनों के लिए कई plausible स्पष्टीकरणों का निर्माण, फिर उन व्याख्याओं को अलग कर सकते हैं कि फील्ड चेक डिजाइन करें।
चंदवा व्याख्या क्षेत्रों के लिए गुणवत्ता समीक्षा प्रसंस्करण पूरा करने 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
चित्रण के लिए, करीब-इन्फ्रारेड में 0.5 की प्रतिबिंब और 0.1 लाल रंग में लगभग 0.67 की NDVI दे। 0.3 और 0.1 के मान 0.50 देते हैं। अंकगणित एक विपरीत वर्णन करता है; यह नहीं पहचानता कि निकट अवरक्त माप क्यों भिन्न होता है या उर्वरक दर निर्दिष्ट करता है।
इस उदाहरण के लिए चंदवा व्याख्या क्षेत्र 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
दोनों कम और उच्च क्षेत्रों में कैनोपी कवरेज, फसल चरण और प्रासंगिक संयंत्र या मिट्टी अवलोकन एकत्र करें। उजागर-मिट्टी उदाहरण शामिल हैं। परीक्षण क्या व्याख्या उचित मास्क परिवर्तन और स्वतंत्र क्षेत्र अवलोकनों से बच जाती है।
चंदवा व्याख्या क्षेत्रों का मूल्यांकन दोनों ध्वजांकित लक्ष्य और उपयुक्त अचूक 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
NDVI व्याख्या को केवल एक वर्ग लेबल की रिपोर्टिंग के बजाय मूल परावर्तन वितरण और फसल मास्क कवरेज को बनाए रखना चाहिए। एक क्षेत्र में कम औसत हो सकता है क्योंकि इसमें कई नंगे पिक्सेल होते हैं, भले ही इसके दृश्यमान पौधे उच्च औसत क्षेत्र में उन लोगों के समान दिखते हैं। जब परावर्तन मान बहुत छोटे होते हैं और प्रसंस्करण विधि के अनुसार मुखौटा अमान्य अवलोकन करते हैं तो डिनोमिनेटर की जांच करें। जब किसी क्षेत्र परिकल्पना की पुष्टि की जाती है, तो स्वतंत्र साक्ष्य को स्पष्ट रूप से स्टोर करें; उस रिश्ते का मूल्यांकन किए बिना अन्य जगहों पर समान सूचक मानों को अस्वीकार न करें।
हाथ पर सबूत है कि प्राप्त करने वाली टीम का उपयोग कर सकती है
परत को अपने वास्तविक सूचकांक, तारीख और मास्क के साथ लेबल करें। रोग के नाम या पोषक संबंधी पर्चे के बजाय स्काउटिंग परिकल्पना को वितरित करें जब तक कि एक उपयुक्त स्थानीय रूप से मान्य मॉडल उन विशिष्ट अनुमानों का समर्थन नहीं करता है।
चंदवा व्याख्या क्षेत्र के लिए हथौड़े, स्थिर पहचानकर्ता, स्रोत अवलोकन तिथि, समन्वय संदर्भ, विश्लेषण सीमा और वैध-अवलोकन स्थिति को बनाए रखने। 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 चंदवा व्याख्या क्षेत्रों के लिए ऑनलाइन फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन किया जाता है, तो 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।
