業務上の質問から始める
肥料ストリップの試験は、治療境界、アプリケーションレコード、空間の変動性をアドレスする設計を確認する必要があります。 ドローン観測では、ストリップ内のキャノピー応答を記述できますが、密接なレイアウトを救助することはできません。 分析は、高値と低植生値の着色ではなく、レプリケーションを保存し、同等の作物ステージを比較する必要があります。
作業質問は: マッピングされた作物の違いは、栄養治療と有用なフィールド・トリアル比較をサポートしていますか? 調査が始まり、それらを見直しる人を識別する前に肥料試験ストリップを定義します。 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
土壌境界を追った処置ストリップは、肥料に関係しない理由で異なっているかもしれません。 アプリケーションは、重複してフィールドトラフィックが追加の構造を導入するスキップします。 1つのストリップ内のピクセルの千枚は1つの処置単位内の測定を残します。
肥料試験ストリップの場合、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
肥料試験ストリップの計画をキャプチャは、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
アプリケーションのログで試用マップを確認し、汚染された境界を除外し、本物の再現単位を特定します。 それらの単位内の同等の作物の観察を損なう、そしてフィールドの勾配と欠落したデータを調べます。 異常測定値で視差を観察し、明らかな治療ランキングを調べる。
肥料試験ストリップの品質レビューは、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
イラスト実験では、高レートストリップと1つの標準レートストリップクロス異なる土壌。 緑化差は治療効果を損なうことができません。 フィールドの観察とともに、重複した比較をブロックしたり、適切にブロックしたりすることで、画像ピクセル数を増やすよりも強力なベースを提供します。
肥料試験ストリップのこの例は、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
治療の配達、作物段階、土壌のコンテキストおよび直接植物の測定を点検して下さい。 あらゆるイメージベースの予測者の評価のための独立した観察を保持します。 近隣のピクセルを独立した証拠として扱うのではなく、適切な実験分析を使用してください。
肥料試験ストリップの評価は、両方のフラグが付けられたターゲットと適切な不燃な参照場所を含む必要があります。 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
栄養素ストリップ試験は、地図が解釈される前に、プロットユニット、境界処理およびフィールドの観察を示す事前決定分析プランから恩恵を受けます。 それ以外の場合、期待する応答を好むしきい値またはサンプリングエリアを選択するのは簡単です。 ラベル付きストリップを完全に配信するのではなく、試験証拠としてアプリケーションデヴィエーションを記録します。 試験に不十分なレプリケーションがある場合、それを実験的な比較として報告してください。 ドローンマップは、まだ便利な空間パターンを明らかにすることができますが、追加のピクセルの詳細は、カスールテストに弱い実験設計を回さない。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
品質管理されたストリップテーブルを処置の識別子および関連した除外と渡して下さい。 栄養決定は、普遍的な植生インデックスのしきい値ではなく、完全な試験証拠、局所農業および測定結果を使用する必要があります。
肥料試験は、手持ちを除去するために、安定した識別子、ソースの観察日、座標参照、分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。
肥料試験用ストリップ用の整形マッピング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。
