業務上の質問から始める
米色とキャノピー構造は、特に収穫検査キャンペーンを整理することができます。 実際に一緒に収穫することができるブロックに縛られた決定を保ちましょう。 イメージレイヤーは、分離された変色、ロッジドクロップ、フィールドエッジ、パッチから均一なリッピングパターンを既にカットして区別する必要があります。
作業質問は:米ブロックが成熟度と粒度チェックを最初に受け取るべきか? 調査が始まる前に収穫評価ブロックを定義し、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
黄変は成熟度、水管理、栄養素の制限または他の原因を反映しることができます。 RGB色は穀物の湿気を測定しません、視覚的に均一分野はおおいの下の別のパニクル条件を含んでいるかもしれません。 観察がサポートしているものに対して自動収穫日が経つ。
収穫評価ブロックは、測定の定義が結果の一部である。 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
収穫評価ブロック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
植え付け日、最近のフィールドノートとクロップオンモザイクを組み合わせます。 収穫コマンドを代入するのではなく、一貫した視覚基準を使用して検査のためのランクブロック。 緑化、中性、高感度ゾーンの代表的な写真をキャプチャします。 マシンアクセスが実用的なスケジュールを変えることができるので、ロッジドエリアのレコードを分離してください。
収穫評価ブロックの品質審査は、処理完了後も継続して行わ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
仮説キャンペーンでは、6ブロックは検査が必要ですが、今日の3つだけを試すことができます。 地図は、別のブロックが混合された熟読している間、2つのラッパー植えられたブロックは視覚的に均一で緑のままであることを示しています。 混合ブロックを最初に調べ、直接粒度測定で収穫を分割するかを決定します。
収穫評価ブロックのこの例は、報告された結果や精度の約束ではなく、意図的にイラスト化されています。 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
農場の農業従事者のプロトコルを使用して、代表的な穀物水分と成熟度観察を収集します。 記録位置、時間、変化およびサンプリング方法。 地図のビジュアルグループ化と、予想されるランキングをサポートする場所だけを選択しないで測定の合意を見直します。
収穫評価ブロックの評価には、フラグが付けられたターゲットと、適切な不燃性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
収穫準備マップは、ブロックが直接粒度観察を行なっているサンプルレジスタから恩恵を受けており、視覚的な証拠のみを持っています。 空のセルを準備するのではなく、測定を待っているような状態を含めます。 ブロックが異質な場合、それらを回避する代わりに、その対照的なゾーンをサンプリングします。 雨、排水、フィールド操作が条件を変える可能性があるため、画像と穀物のサンプリングの間の時間を録音します。 検査が可読性評価を変えたか、以前のビジュアルグループ化を確認したかを後で更新してください。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
サンプルの場所とブロック履歴で検査キューを渡す。 フィールド測定後だけ、読み取り状態を更新し、ドローンマップを収穫計画のための調整補助金にします。
収穫評価ブロック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、および有効保存状態を保持します。 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。
収穫評価ブロック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。
