Iniziare con la questione operativa
Le immagini di colture Sparse contengono una miscela di foglie, terreno, residui e ombre. Gli indici regolati dal suolo tentano di ridurre alcuni effetti di sfondo, ma non eliminano la necessità di capire la miscela. Decidi se l'osservazione desiderata è copertura di baldacchino, riflettanza di baldacchini o un indicatore di superficie combinato.
La domanda di lavoro è: Come si deve trattare il terreno esposto quando la vegetazione occupa solo una parte di ogni unità immagine? Definire zone di valutazione a bassa contenuto calorico prima dell'indagine inizia 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
Una formula regolata dal suolo non può recuperare le informazioni delle piante da un pixel dominato dal suolo o correggere ogni colore del suolo e la differenza di umidità. Cambiare la formula lasciando acqua, residui e ombre mescolate in può solo cambiare l'aspetto della mappa.
Per zone di valutazione a bassa contenuto calorico, 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 captazione per zone di valutazione a bassa contenuto calorico 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
Verificare la formula e i parametri dell'indice selezionati, quindi confrontarlo con la riflettanza solo per le colture e coprire le stime sulle aree di riferimento. Tenere le classi di suolo e residui visibili. Valutare le prestazioni attraverso i tipi di terreno in realtà presenti piuttosto che assumere una regolazione si comporta uniformemente attraverso l'azienda.
La revisione della qualità per le zone di valutazione a bassa contenuto calorico 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 raccolto illustrativo precoce, due zone contengono ciascuna il 30% di baldacchino visibile ma hanno diversi sfondi umidi e asciutti del suolo. Un contrasto di vegetazione a pixel intero può riflettere lo sfondo. Confrontando le osservazioni e le misurazioni di copertura del campo delle tettoie, si può identificare se una differenza apparente appartiene alle piante o al suolo.
Questo esempio per le zone di valutazione a bassa contenuto calorico 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
Misurare la copertura del terreno utilizzando un protocollo di campo adatto e registrare l'umidità del suolo, residui e fase. Campioni sia piante simili su terreni diversi e piante diverse su terreni simili quando pratico, in modo da gli effetti di sfondo e di raccolto possono essere separati.
Una valutazione delle zone di valutazione a scarafaggio 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
Per le scarse tettoie, confrontare i risultati in base alla portata della decisione prevista. Un piccolo campione di sola baldacchino può rispondere a una domanda di aspetto fogliare, ma non una domanda di copertura di stabilimento. Segnala entrambi dove importa. Se viene selezionato un parametro di regolazione del suolo dagli stessi campioni utilizzati per la valutazione, il punteggio risultante è ottimistico; riserva esempi indipendenti. Controllare il terreno umido e asciutto separatamente e mantenere le posizioni ricche di residui. Questi sono test concreti se la funzione scelta riduce il problema di sfondo invece di spostarlo semplicemente in una gamma numerica diversa.
Consegnare le prove che il team ricevente può usare
Segnala l'indice testato e i suoi limiti. Utilizzare una funzione regolata dal suolo solo quando migliora l'attività di misura o classificazione specificata in condizioni di sito controllate in modo indipendente.
Per la consegna delle zone di valutazione a scanopia, conservare identificatori stabili, la data di osservazione della fonte, 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 ortosoica per zone di valutazione a bassa contenuto calorico, 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.
