業務上の質問から始める
油の手のひらのcensusは明確なカウントオブジェクトを必要とします。 上記から見えるクラウンセンターは、隣接する葉で隠されている植栽された位置、生産的なパームまたは個々の茎とは異なる。 植栽ブロック識別子と植え付けジオメトリを使用して、観察されたクラウンと予想される植栽ステーションの区別を保存しながら、在庫を整理します。
作業質問は: プランテーションの在庫に、いくつもの異なるパームクラウンが割り当てられますか? 調査が始まり、それらを見直しる人を特定する前に目に見えるオイルパームクラウンを定義します。 証拠が検査、サンプリング、または管理決定を変更するかを同意します。 これにより、マップがテスト可能なタスクに縛られ、質問を解決できない魅力的な出力から有用な観察を区別することが可能となります。
実際に観察するイメージを理解する
成熟した王冠を重ねると、一つのイメージオブジェクトにマージすることができます。 ヤシは地面の植生によって閉塞され、非パルムの木は偽の検出を誘発することができる。 ブロックスケールで可塑性に見えるカウントは、依然として償却と重複を持つことができます。
可視油パームクラウンでは、測定の定義は結果の一部です。 これらが評価の定義の外にある道路、束、ヘッドランズ、永続的な植生および水から植えられた区域を分けて下さい。 測定ユニットが植物、列の長さ、パッチまたは管理ブロックであるかを決定し、そのユニットを分析および報告を通して一貫して保持します。 土壌の背景、作物年齢、キャノピーの重なりは観察可能であるものに影響を与える。 あらゆる場所を良好または悪い状態に強制する代わりに、未知のクラスや障害のあるクラスを維持します。 透明な除染器と有効な観察の分数により、その結果の農業比較は、単一の全体の割合よりもはるかに簡単に解釈できます。
ターゲットとその創設者を包括するデザインキャプチャ
目に見えるオイルパームクラウンの計画をキャプチャして、意図した比較から始める必要があります。 作物ステージとフィールド質問にマッチする観察ウィンドウを選択します。 記録植栽日、最近の灌漑、降雨および管理イベント。 試料の写真を汚し、フィールド全体を処理する前に、最も小さな関連作物が見えることを確認します。 騒音の差を録音しながら、照明やカメラの設定で実用的として再現可能な観測を繰り返し続ける。 反射率ベースのインデックスが必要な場合は、適切なスペクトルバンドと評価された放射性ワークフローを使用します。通常のRGB色の調整は、近赤外反射を測定するのと等しくありません。 代表的な不当性作物、および計画されたカバレッジで疑わしい異常を含む。
トレーサブルな処理と解析ワークフローの構築
候補のクラウンセンターレイヤーを作成し、ブロックエッジに沿って検出を調べ、想定したプランティングパターンで位置を比較します。 重複、不確実性、非パームクラスをレビュー中に保持します。 クラウンの検出を独立したサンプルプロット内で評価するだけでなく、総数だけチェックします。 識別子を保存して、将来の更新は、新しい観察を交換レコードから区別することができます。
可視油パームクラウンの品質管理レビューは、処理が完了した後続行しなければなりません。 出力をフルに頼る前に低分解の直線を見直し、異常な端で元のフレームに対して終了するモザイクを点検して下さい。 まぶた、重度の縫い目や未サポートの部分を、それらを明らかに完全な作物マップに滑らかにするのではなく、取り除きます。 インデックスが使用される場合、バンドのアイデンティティ、アライメント、無効な値を確認します。 構造が使用される場合、各ラスターセルを想定する代わりにポイントクラウドとサーフェスサポートを検査します。 目的の作物単位内の分布と有効領域をまとめ、農業者や作業員が必要とするフィールド識別子を保存します。
イラストの一例を通した作業
仮説ブロックには、1,000個のカデラルセンターがあります。 代表的なサンプルのフィールドレビューは、見逃されたクラウンと重複検出の両方を提案します。 植栽レジスタが同じ数をリストしているため、1,000の合計は検証されません。契約は異なる場所でエラーを隠すことができます。
目に見えるオイルパームクラウンのこの例は、意図的に説明的ではなく、報告された結果や精度の約束です。 プロジェクトの測定値に、運用上の理由をつかまえて、その仮定を置き換えます。 数値子、分母器、観察日時、除外を可視します。 盗用可能な境界線、可視性または参照変更が決定を変更する場合、欠損証拠を収集するか、または余分小場所を報告するのではなく、未解決としてケースを保持します。
独立したフィールド証拠で検証
植栽行を歩き、占有場所、複数の茎、閉塞した若いヤシや非パルムの木を記録します。 それぞれの検査対象オブジェクトをマップされた識別子にマッチします。 隣接するブロックがアトリビューションを曖昧にすることができるので、別々のエッジ行をチェックしてください。
可視油パームクラウンの評価には、フラグが付けられたターゲットと、適切な不燃性参照場所の両方が含まれる必要があります。 必見の候補だけをチェックすると、見逃されたターゲットやフル偽造パターンも推測できます。 使用する方法を調整するために使用される別の観察で評価します。 見本抽出ユニットと選択方法の明示的を保持し、それらを静かに低下させるよりもむしろ困難または不観察可能なケースを報告してください。 フィールドタイミングが画像のタイミングと異なる場合、サイトが訪問間で変更できるかどうかを説明します。 意見は、地図にマッチする地上記録を強制する指示ではなく、調査する証拠です。
トピック固有の解釈リスクを解決する
パーム・センシーズは、すべての検出を永続的な候補識別子に与えて、その値を不動産レジスタにマッチさせます。 ワンツーマンと複数の対1のマッチを明示的に見直します。 風や剪定によってシフトされた王冠は、まだ同じ植えられた手のひらに属しているかもしれませんが、新しい近隣の王冠は交換または別の種を表すことができます。 植えられた位置、目に見える王冠の中心および分野の識別子を別の分野として保って下さい。 そこで、後日、キャノピーの輪郭が動かしたため、ヤシを複製するという調査を防止し、最初の観察を捨てずに修正されたレコードをトレース可能にする。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
審査されたクラウン在庫と例外リストを配信します。 フィールド・コンピレーションされた属性を使用して、生産性のステータスや死亡率を把握し、すべてのアイリエイブル・クラウンを主張するよりも日付付きのセンサスを保持すると、同等のパームスが生成されます。
可視油パームは、手元を冠し、安定した識別子、ソースの観察日、座標参照、解析境界および有効観察状態を保持します。 必要な場所にある、アクセス可能な概要と関連する地理空間データの両方を供給します。 未解決の機能と次の便利なチェックを説明する短い例外レジスタを添付します。 データの修正が行われる場合、その理由とバージョンを維持し、量やステータスを追跡することができます。 受取チームにサンプル項目を見つけて自信を解釈するように依頼してください。実用的なレビューは、ファイルインテグレーションチェックが検出できないという不在なコンテキストを明らかにすることが多いです。
目に見えないオイルパームクラウン用のドローン画像処理ソフトウェアの評価を行うと、代表的なデータセットで完全なワークフローを評価します。 DroneCollabは、タスク固有の解釈とフィールド検証が不可欠である一方で、フォトグラメトリクスマッピングの出力を準備するために考慮することができます。 必要なエクスポート、レビュープロセス、実際の試験証拠を比較して、作業を再帰するためのワークフローを選択。
