Iniziare con la questione operativa
La selezione dei sensori inizia con l'osservazione dell'obiettivo. Le immagini RGB possono essere sufficienti per i modelli di gap visibili, la mappatura degli accessi e alcune valutazioni strutturali. Le misurazioni multispettrali possono supportare gli indicatori basati sulla riflettanza quando sono disponibili le bande, la calibrazione e la validazione richieste. Più band non rendono automaticamente un'interpretazione di gestione più affidabile.
La domanda di lavoro è: la decisione prevista richiede bande spettrali aggiuntive o soprattutto una chiara documentazione spaziale? Definire le aree di valutazione del sensore prima dell'inizio del sondaggio e identificare chi li esaminerà. D'accordo su quali prove cambierebbe una decisione di ispezione, campionamento o gestione. Questo mantiene la mappa legata ad un compito testable e consente di distinguere un'osservazione utile da un'output attraente che non può risolvere la domanda.
Capire cosa l'immagine osserva realmente
Uno strato colorato indice può sembrare più analitico di un mosaico RGB, pur rimanendo meno rilevante per la decisione. I pixel multispettrali possono avere una risoluzione e un allineamento spaziali diversi, e i valori della banda non calibrati potrebbero non supportare i confronti tra le date.
Per le aree di campionamento di valutazione dei sensori, la definizione di misura fa parte del risultato. Mantenere esplicito il supporto di misura: un pixel, un oggetto segmentato, un diagramma di campionamento e un blocco di gestione rappresentano diverse aree e fonti di variazione. Il cambiamento delle dimensioni dei pixel non crea informazioni indipendenti o migliora l'osservazione del sensore sottostante. Decidi se l'attività riguarda la localizzazione di obiettivi, la stima dell'area, il confronto delle osservazioni numeriche o la previsione di una proprietà di campo. Ciascuno richiede un denominatore di valutazione diverso. Conservare etichette incerte e regioni non osservabili, quindi una classificazione dall'aspetto completo non può nascondere le prove mancanti. La domanda di qualità finale dovrebbe riferirsi al compito reale, geografia e condizioni testate.
Cattura di design intorno al bersaglio e i suoi confondatori
La pianificazione della capacità per le aree di campionamento di valutazione dei sensori dovrebbe iniziare con il confronto previsto. Progettare insieme la collezione di osservazione e riferimento. Elenca il bersaglio, la risposta del sensore che potrebbe distinguerlo, le superfici di confondamento previste e la scala a cui viene presa una decisione. Catturare le condizioni facili e difficili, piuttosto che solo una dimostrazione visivamente pulita. Mantenere tempo di acquisizione, informazioni della fotocamera, record di calibrazione e contesto ambientale rilevante. Se sono coinvolte più bande o date, pianificare un modo per valutare il loro allineamento e la loro comparabilità. Un piccolo pilota dovrebbe rivelare se la funzione proposta è effettivamente osservabile prima che un'analisi automatizzata più grande sia trattata come una misura affidabile.
Costruire un flusso di lavoro tracciabile di elaborazione e analisi
Elenca la decisione, obiettivo osservabile, dettaglio spaziale richiesto e riferimento di campo prima di confrontare le telecamere. Eseguire un pilota limitato su condizioni rappresentative. Valutare se ogni sensore cambia la priorità di ispezione o migliora un'attività di classificazione misurata. Includere la calibrazione, il lavoro sul campo e lo sforzo di elaborazione nel confronto.
La revisione della qualità per le aree campione di valutazione dei sensori deve continuare dopo la lavorazione completa. Conservare gli input numerici grezzi o originali accanto ai prodotti di visualizzazione. Verifica formule, identità di banda, maschere, riferimenti di coordinate e scelte di risampling. Verificare le posizioni di sorgente-output rappresentative e verificare se cuciture, pixel di bordo o superfici miste dominano la caratteristica di interesse. Registrare le versioni preprocessing e modello in modo da poter riprodurre un aggiornamento. Utilizzare unità di valutazione indipendenti che riflettono la distribuzione, non solo i pixel casuali. Confrontare una funzione sofisticata proposta con una linea di base più semplice; la complessità aggiuntiva è giustificata solo quando migliora la misura o la decisione specificate in una valutazione equa.
Lavorare attraverso un esempio illustrativo
In un pilota illustrativo, entrambi i sensori individuano gli stessi grandi lacune di stabilimento, ma le osservazioni multispettive meglio separano due classi di copertura verificate sul campo. Se il servizio pianificato mappa solo lacune, le bande aggiuntive potrebbero non cambiare il risultato operativo. Il servizio di classificazione ha un requisito di prova diverso.
Questo esempio per le aree di campionamento di valutazione dei sensori è deliberatamente illustrativo, non un risultato segnalato o una promessa di accuratezza. Sostituire le sue ipotesi con i valori misurati del progetto prima di utilizzare il ragionamento in modo operativo. Tenere visibile l' numeratore, il denominatore, la data di osservazione e le esclusioni. Se un limite plausibile, la visibilità o il cambiamento di riferimento altera la decisione, raccogliere le prove mancanti o mantenere il caso come non risolto piuttosto che segnalare luoghi decimali extra.
Valida con prove di campo indipendenti
Utilizzare le stesse posizioni di riferimento indipendenti per valutare entrambi i flussi di lavoro dei sensori. Segnala omissioni e falsi allarmi per il compito piuttosto che confrontare l'aspetto della mappa. Ispezionare pixel misti e allineamento ai confini delle colture.
Una valutazione delle aree di campionamento di valutazione dei sensori dovrebbe includere sia gli obiettivi contrassegnati che le posizioni di riferimento non infiammate adatte. Controllare solo i candidati più evidenti non può stimare né gli obiettivi mancati né il modello completo di falsa arma. Osservazioni separate utilizzate per regolare il metodo da quelle utilizzate per valutarlo. Tenere l'unità di campionamento e metodo di selezione esplicito, e segnalare casi difficili o non osservabili piuttosto che lasciarli silenziosamente. Quando il temporizzazione del campo differisce dal tempismo dell'immagine, spiega se il sito potrebbe essere cambiato tra le visite. Un disaccordo è la prova per indagare, non un'istruzione per costringere il record di terra a corrispondere alla mappa.
Risolvere i rischi di interpretazione specifici per l'argomento
Un pilota di sensori dovrebbe includere esempi difficili che sono normali per il servizio previsto: suolo misto, piccoli obiettivi, ombra parziale e canotta cambiante. Confronta i risultati utilizzando la stessa definizione di destinazione e il set di riferimento indipendente. Registra se il sensore aggiuntivo cambia l'attività del campo effettivo, non solo il numero di strati consegnati. Una telecamera che aggiunge utili informazioni spettrali può anche aggiungere requisiti di calibrazione o allineamento, che appartengono alla valutazione operativa. La decisione di acquisto dovrebbe quindi considerare l'intero flusso di lavoro di osservazione, tra cui chi lo manterrà e come gli errori saranno esaminati.
Consegnare le prove che il team ricevente può usare
Documentare il sensore scelto contro un compito misurabile, compreso dove è fallito. Rivisitare la scelta quando la fase di ritaglio o la decisione cambia piuttosto che trattare una fotocamera come universalmente superiore.
Per la consegna delle aree di valutazione del sensore, conservare identificatori stabili, la data di osservazione della sorgente, il riferimento di coordinate, il confine di analisi e lo stato di valida osservazione. Fornire sia una panoramica accessibile che i dati geospaziali rilevanti, dove necessario. Attaccare un registro di eccezione breve che spiega le caratteristiche non risolte e il successivo controllo utile. Se i dati vengono rivisti, conservare la ragione e la versione in modo da poter tracciare quantità o stati. Chiedi al team ricevente di individuare un oggetto campione e interpretarne la fiducia; quella recensione pratica spesso rivela il contesto mancante che un controllo di integrity file non può rilevare.
Quando si valuta il software di mappatura Drone per le aree dei campioni di valutazione del sensore, valutare il flusso di lavoro completo con un set di dati rappresentativi. DroneCollab può essere considerato per la preparazione di uscite di mappatura fotogrammetrica, mentre l'interpretazione specifica delle attività e la validazione del campo rimangono essenziali. Confronta le esportazioni richieste, il processo di revisione e le prove pilota effettive prima di selezionare un flusso di lavoro per il lavoro ricorrente.
