業務上の質問から始める
農業林業は、多くの場合、重なりの層に陰の木、作物キャノピーと地上植生を組み合わせます。 上部のモザイクは主に上部の目に見える表面を記録します。 有用なマッピングは、各ピクセルが全体の垂直システムを説明するよりも、シェードツリーのクラウンカバー、クロップ行と閉塞面積を区別します。
作業質問は、上から下層層観測が必要な農業用システムの一部が見えるか? 調査が始まる前に、農業構造ゾーンを定義し、誰がそれらを見直します。 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
濃い色合いカバーは、生産的な作物に耐えられ、作物の緑色は、条件の代わりに照明と異なる場合があります。 上部のツリーが作物を覆う可能性があるため、下見張りのキャノピーの分岐は自動的に切り込み面積を少なくしません。
構造ゾーンの総括では、測定定義は結果の一部です。 別々にキャノピー、ギャップ、個々のツリー、および地上観測を定義します。 同じオーバーヘッドポリゴンには、いくつかの生態層が含まれていることができ、クラウン境界は、ステムベースのフィールドプロット境界と一致しないかもしれません。 森林面積に含まれる状態、有効な観察エリアおよび任意の除外された影または閉塞。 適切な関係および分野証拠なしで可視構造を直接生物量、種の状態または生態学的機能に翻訳することを避けて下さい。 観察された森林の特徴のニュートラルマップは、生物学的解釈が未解決のままであるか、または異なる調査方法を必要とする場合でも価値があります。
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
農薬構造ゾー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。 可視キャノピーや森の質問、風、影、地形、アクセスの会計に関する計画範囲。 記録的な季節、既知の障害と管理イベント。 比較が必要なジオメトリを評価するために、周囲の安定した参照を十分に含めます。 提案したターゲットが、調査を想定する前にキャノピーの上から見えるかどうかをテストして、それを在庫することができます。 上記の写真は主にカメラで見られる表面を記述します。それらは、下階層、茎またはベアグラウンドの観察を保証するものではありません。 追加のフィールドまたは地上で使用できるデータは、特に解釈が垂直の森林構造に依存するときに不可欠である場合があります。
トレーサブルな処理と解析ワークフローの構築
管理ユニットとキャノピーレイヤーをプロデューサーで定義します。 上部のクラウンオブジェクトと保存可能なクロップ領域を別々にマップし、重複して未知の下層状態を保持します。 フィールド管理レコードに参加し、代表的なプロットを使用して、閉塞層を記述します。 作物の外観を調べるときに同様の陰のコンテキストを比較します。
農薬構造ゾーンの品質審査は、処理完了後続行しなければなりません。 クラウンエッジ、深いシャドウ、およびソースフレームの葉を移動するだけでなく、完成品を点検して下さい。 表面や高さの差をする前にポイントサポートを見直します。 地形ベースラインが関与している場合、その起源、日付、互換性を独立して確認します。 分類または補間出力は、カメラが観察された地面に証明されません。 森林管理識別子と比較フットプリントを保存します。 分類のために、オブジェクトとクラスエラーを意図した使用に関連して評価します。 小さな機能や隠されている機能を含みます。 証拠を超えて継続的な見積もりを拡張する代わりに、サポートされていない領域を目に見えるようにしてください。
イラストの一例を通した作業
イラストでは、60%の上流クラウンカバーは、農場の40%だけが作物を含んでいることを意味するものではありません。 作物は、王冠の下にある地面を占めることができます。 相互に排他的な2次元の分類は、その層配置を消去するだろう.
農業林構造地帯のこの例は、報告された結果や精度の約束ではなく、意図的に説明的です。 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
適切なフィールドプロトコルを使用してシェードとクロップの観察を測定します。 代表作の種、縦形構造、経営歴を収録。 可視された開放エリアが同じ作物の状態をシェードエリアに表しているかどうかを確認してください。
農薬構造ゾーンの評価には、フラグが付けられたターゲットと、適切な不燃な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
農業林図は、各拠点を1つの排他的な生産クラスに強制するのではなく、レイヤー属性を重ねる許可をすべきである。 例えば、上りの冠と下向きの作物列は同じ地面を占めることもできます。 下層が隠されている場所は、下層の観察や管理レコードを所定のソースで使用してください。 画像を生成し、レコード由来の属性を区別できる状態に保ちます。 つまり、他人を書き換えずに1層更新し、ユーザーが明らかな上空の変化が作物エリア変更に直接対応できない理由を理解するのに役立ちます。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
レイヤーマップを明示的な可視性制限で配信します。 空中ビューを使用して、サンプリングと管理の議論を整理し、生産性や環境的結論を残して、フィールドと空間的な証拠を統合します。
農薬構造ゾーンのハンドオーバーでは、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。
ドローンマッピングソフトウェアを高度構造ゾーンに評価する際に、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。
