業務上の質問から始める
植物と園芸のベッドは、植物を細く生産単位に集中し、パス、プラスチック製のマルチまたは灌漑ラインで区切る。 それぞれのベッドの身元と植え付け日を基準にマップします。 植物のセクションを、農場全体のフットプリントに対してではなく、意図した植えられた領域に対して測定する必要があります。
作業質問は、作物ベッドセクションが結果にパスを混合することなく、施設チェックを必要とするか? 調査が始まる前に園芸ベッドのセグメントを定義し、誰がそれらを見直します識別します。 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
反射マルチとウェットプラスチックは、偽物や不安定なマッチングを作成することができます。 異なる作物年齢、品種、ベッドの修理は正当な色の違いを作成します。 選択した画像スケールでは、小さな苗が区別できないことがあります。
園芸ベッドセグメントでは、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
園芸ベッドセグメント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
日付が変更されるベッド識別子および割れたベッドを検証します。 マスクパスと、植え付け場所のないムッチの開口部。 映像が解決する部分か識別できる植物を占める評価します。 エンド・ラインおよび潅漑の付属品を見直し、そしてベッド レベルの点検のための例外の層を作り出します。
園芸ベッドセグメントの品質レビューは、処理が完了した後に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
イラスト農場は100台のベッドが1つありますが、10台は意図的に植えられたままです。 不当な施設がすべてのベッドに対して評価されると、結果は問題を引き起こします。 除染器は、関連する作物と観察日のために植えられたベッドセクションのみを含むべきです。
園芸ベッドセグメントのこの例は、議論の余地ではなく、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
代表的なベッドの長さの植物を数え、巨大なムルック反射を検査します。 記録作物ステージと最近再植えられたセクション。 検出の省略を理解するために、明らかに不正確なベッドだけでなく、フラグを立てられたベッドをチェックしてください。
園芸ベッドセグメントの評価には、フラッグシップ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
園芸ベッドの記録には、複数のベッドが1つの日付または品種以上含まれているとき、正確な作物セクションを含める必要があります。 全体的にベッドラベルがその場合に不十分です。 作業のために目に見えるジオメトリを残しながら、確立されたデノミネーターから意図的に植えられたセクションを保管してください。 灌漑継手の周りのパターンを個別に検査します。すべてのフィッティングで繰り返されたアーティファクトは、作物全体の生物学的反応を表すことは異なっていません。 ネット化やカバーが観察を防止する場合、近隣のベッドの置換ではなく、閉塞状態を割り当てます。 観察を発明することなく、生産レジスタを完成させます。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
生産のチーム ベッド識別子、影響を受けた長さおよび自信を与えます。 同じベッドセクションに続く観察を結び、変更されたマップ境界ではなく、改善が確立を反映しています。
園芸ベッドセグメントの手渡、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。
園芸ベッドセグメント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。
