業務上の質問から始める
ドローン調査では、ターゲットが見えるキャノピーや季節署名を持っているときに、侵襲的な植生を見つけるのに役立ちます。 クローズドフォレストキャノピーでは、同じ方法はターゲット生息地のほとんどを観察するかもしれません。 そのため、候補地とともに、初めての成果物は観察性評価であるべきである。
作業質問は、上記から侵襲的な植物が観察できる場所とフィールド検索がまだ必要ですか? 調査が始まる前に、インヴァシブ・プラントの検索領域を定義し、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
悪臭の下の検出が欠如することは、欠如の証拠ではありません。 ネイティブ種は色や花柄を分かち合い、対象植物ではなく生息地を学習することができる。 季節や植物の大きさにより、検出性能が異なります。
侵襲的植物検索領域では、測定の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
侵襲的な植物検索エリア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
ターゲットの観察可能な特性を植物と定義し、適切な観察ウィンドウを選択し、マップキャノピーの閉塞を選択します。 ターゲットとルックアライク種を横断して独立したラベルを集めます。 アクセスできない生息地とは別に観察可能な生息地内の検出を評価し、後者の地上検索を計画します。
侵襲的植物検索領域の品質レビューは、処理が完了した後続行しなければなりません。 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
イラストの保存では、検索エリアの40%が見えるグラウンドレイヤーで60%はキャノピーオブスキュアされています。 可視40%の成功した検出器は、予約全体がクリアに宣言する正当化しません。 閉塞したシェアは、異なるサンプリングや調査方法を必要とします。
侵襲的植物の検索領域のこの例は、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
地上と文書のルックアライズ、ターゲットサイズ、キャノピー条件で種を確認。 不燃性を調べるが、観察可能な生息地は、排卵を推定する。 定義モデル評価から、ボタニカルな不確実なラベルを保ちましょう。
侵襲的植物検索領域の評価には、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
誘導植物検索計画には、ターゲットの視認が簡略化したときに季節的な再訪戦略が含まれる必要があります。 開花や葉のタイミングは、見た目から区別を改善することができますが、最良の治療ウィンドウで混在することができません。 フィールドマネージャーがトレードオフを理解しているので、両方の日付を録音します。 植物の大きさやカノピーのコンテキストを横断してターゲットを評価し、分離された成熟した標本だけでなく、。 検出がオープン生息地にのみ信頼性が高い場合、スコープは明示的に、評価されたドメインを超えて自動化された結果を拡大する代わりに、クローズドキャノピーへの地上調査の努力を割り当てる状態です。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
候補のパッチ、確認された観察と観察性マップを配信します。 フィールド検索の努力を割り当てる結果を使用して、条件に明示的に制限されていないセクションで評価される。
侵襲的植物検索領域のハンドオーバーのために、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。
侵襲的な植物検索領域のクラウド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。
