業務上の質問から始める
雑草は、米のパディーに特徴的な塊、テクスチャ、成長パターンを形成するかもしれませんが、作物と非作物の植物間の類似性は成長段階と変わります。 防御可能なドローンワークフローは、候補のパッチと行、束縛、水路との関係をマッピングします。 緑化や高身長のパッチは雑草の表現ではありません。
作業質問は:管理が考慮される前に雑草のためにチェックすべき異常な植生パッチはどれですか? 調査が始まる前に米雑草のスカウトパッチを定義し、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
ボランティアライス、不均等な耕作と作物の回復は、雑草パッチに似ることができます。 雑草は、カノピーの内側に残っていて、上記から観察することはできません。 分光指数は、反射率を要約するが、局所的に評価された分類アプローチなしで雑草種を識別する稀にありません。
米雑草の切り口パッチは、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
米雑草の切り口パッチのキャプチャ計画は、意図した比較から始めるべきです。 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
目標の雑草や雑草グループ、運用上の問題のある最小パッチに合意します。 複雑なフィールドの観察、混合作物と雑草地の保存を使用して候補オブジェクトをラベルします。 激しい作物や薄切りの検出を見逃してしまったり、誤った警報を評価します。 検査層を後続治療処方とは異なる輸出。
米雑草の切り口パッチの品質レビューは、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
イラストは30名が入り、20名が来ています。 対象の溶接物が12個入ると、検査された精度は60%です。 チームが不燃性作物の適切なサンプルを調べない限り、チーム外で見逃した雑草について何も言う。
米雑草の切り口パッチのこの例は、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
フラグが付けられ、不当な場所を特定し、種を特定し、合意されたフィールドメソッドでローカルの豊かさを推定します。 文書の植物のサイズおよびおおいの閉鎖。 ドローンの見方と地上レベルの同一証明を示す参考写真を保持してください。
米雑草の切り口パッチの評価は、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
ウエッド・スカウトは、候補のパッチがクロップ・ラインにあるか、バウンドか水路に沿って記録すべきです。 ビットの非作物植生は、操作上問題が生じる可能性がありますが、合意された定義なしで作物の内産出としてカウントされないはずです。 グラウンド・コンピレーションされた種と作物条件で、一見のようなライブラリを維持します。 キャンセル後、ターゲットが隠されると、制御の成功を宣言するのではなく、観察性の状態を変更します。 フォローアップグラウンドチェックは、単に雑草の視力を失ったアンケートから本物の抑制を区別することができます。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
パッチの場所と不確実性をスカウトする。 治療の決定は、確認された種、作物段階および局所的農薬の指導を使用する必要があります。 画像分類だけでは管理処方ではありません。
米雑草の切り口の手持ちのために、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な観察状態を保持して下さい。 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。
米雑草の切り口パッチのためのオンラインフォトグラメトリーソフトウェアを評価する場合、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。
