業務上の質問から始める
果樹状クラウンレイヤーは、剪定、条件、メンテナンスの観察を繰り返し可能なツリー識別子に取り付けるのに役立ちます。 行とツリーの位置は、有用な構造を提供しますが、王冠のサイズは種、年齢、剪定および重なりと変化します。 地図が目に見えるクラウンの程度や、属性を作成する前に既知のツリーの場所を表すかどうかを決定します。
作業質問は: ツリー検査レジスタに確実にリンクされているオーチャードの王冠を見える化するにはどうすればよいですか? 調査が始まる前に、オーチャード・クラウンのオブジェクトを定義し、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
強烈な王冠は、重く剪定された木が潜在的に見えることができる間、触れ、合併することができます。 ネット化とサポートにより、クラウンエッジを隠すことができます。 上下のキャノピー輪郭は、トランク径、果実荷重、内部ツリーの状態を測定しません。
折り曲げたクラウンオブジェクトの場合、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
意図した比較で、オーチャード・クラウン・オブジェクトの計画をキャプチャする。 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
検証済みの行とツリーのレジスタを、候補のクラウンセンターに登録します。 必要な場所に、必要なクラウンとエッジツリーを手動で統合するレビュー。 小さな木の周りに明るい土を含むのではなく、同等の内部クラウン観察を抽出します。 安定したツリー識別子と日付固有のクラウンジオメトリの両方を保存し、変更輪郭は新しいインベントリオブジェクトを作成しません。
果樹の王冠の目的のための質の見直しは処理完了の後で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
イラストのオーチャード列では、40個の登録済みツリーが37個の目に見えるリューズオブジェクトを生成します。3つのペアのオーバーラップと3つの小さな木が隠されています。 オブジェクトカウントのみに基づく1対1のマッチが失敗します。位置レビューと地上レコードは在庫を解決します。
折り曲げたクラウンオブジェクトのこの例は、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
行ラベル、剪定された木、結合された王冠および閉塞された位置を点検して下さい。 カナッピーサイズの代表的な木を点検して下さい。 測量間で幾何学的な変化を説明するメンテナンスイベントを録画します。
果樹された王冠の目的の評価は両方とも旗を付けられたターゲットおよび適した不燃性の参照の場所を含んで下さい。 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
果樹状レジスタは、日付固有のクラウンメトリックとともに安定した行とツリー番号を保存する必要があります。 2つのクラウンが合併する場所、元のツリーのアイデンティティを保持し、各クラウンの測定を、エリア全体を任意に割り当てるのではなく、解体されないラベルを付けてください。 最近の剪定は、劣化を阻害することなく、サイズが急変する説明ができるため、録画価値のあるイベントです。 エッジツリーや交換用ツリーを評価サンプルに含める。 それらはしばしば最も困難なオブジェクトと一致し、大きな定期的な内部の王冠のレビューが見逃す弱点を明らかに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
保存可能なクラウン属性と例外フラグでツリーレジスタを提供します。 クラウンエリアだけでは劣らず、適切なフィールド測定から果物の生産や植物の健康を追加する必要があります。
果樹の王冠オブジェクトの手渡、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。
クォードオブジェクトのオンラインフォトグラメトリー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。
