작업 문제로 시작
오일 팜 인구 조사는 명확한 계산 개체를 요구합니다. 위와 보이는 크라운 센터는 식물 위치, 생산적인 손바닥 또는 이웃 단풍에 의해 숨겨지는 개인적인 줄기에서 다릅니다. Plantation Block 식별자와 지오메트리를 사용하여 관찰 된 크라운과 예상 심박수 역 사이의 구별을 보존하면서 재고를 구성합니다.
작업 질문은: 얼마나 많은 명백한 가시적인 손바닥 크라운은 재배 재고에 할당될 수 있습니까? 조사 시작 전에 눈에 보이는 오일 팜 크라운을 정의하고 누가 검토 할 수 있는지 확인합니다. 증거가 검사, 샘플링 또는 관리 결정에 변경 될 것임을 알 수 있습니다. 이지도를 테스트 가능한 작업에 연결하고 문제를 해결할 수 없는 매력적인 출력에서 유용한 관찰을 구별 할 수 있습니다.
이미지가 실제로 관찰하는 것을 이해하십시오.
성숙한 크라운을 덮는 것은 1개의 이미지 목표로 합병할 수 있습니다. 영형 종은 지상 식물에 의해 떨어질 수 있으며, 비-팔름 나무는 거짓 검출을 유발할 수 있습니다. 블록 스케일에서 가용을 보이는 수는 여전히 배출과 중복을 계산할 수 있습니다.
눈에 보이는 오일 팜 크라운의 경우, 측정 정의는 결과의 일부입니다. 도로, 묶음, headlands, 영구 채권 및 물에서 심은 영역을 분리하여 이러한 평가 정의 밖에서 있습니다. 측정 단위가 공장, 행 길이, 패치 또는 관리 블록인지 여부를 결정하고 분석 및 보고를 통해 일관성을 유지하십시오. 토양 배경, 작물 연령 및 닫집 overlap는 관찰 가능한 것에 영향을줍니다. 모든 위치가 좋지거나 가난한 상태로 인해 알 수없는 또는 비정규 클래스를 유지하십시오. 투명 감쇄기 및 유효 보류 분수는 단일 전체 스펙트럼 비율보다 훨씬 쉽게 농업 비교를 만듭니다.
대상과 그 융합자 주변의 디자인 캡처
눈에 보이는 오일 팜 크라운을 위한 캡처 계획은 예정된 비교로 시작해야 합니다. 작물 단계와 현장 질문에 맞는 관측 창을 선택하십시오. 기록 심는 날짜, 최근 관개, 강우 및 관리 사건. Inspect 샘플 사진 blur에 대 한 고 작은 관련 작물 기능 처리 하기 전에 볼 수 있다. 조명과 카메라 구성에서 실제적으로 관찰을 반복적으로 유지하면서 비폭력적인 차이를 녹음합니다. 반사 기반 지수가 필요한 경우 적절한 스펙트럼 밴드와 평가 된 무선 워크플로우를 사용하십시오. 일반적인 RGB 색상 조정은 가까운 적외선 반사 측정과 동일하지 않습니다. 의 대표적 인 작물뿐만 아니라 계획 된 적용 범위에서 의심스러운 무형물을 포함.
추적 가능한 처리 및 분석 워크플로우 구축
기존의 크라운 센터 레이어를 생성하고, 블록 가장자리에 대한 감지를 검사하고 예상되는 심층 패턴과 위치를 비교합니다. 리뷰 중 중복, 불확실성 및 비-palm 클래스를 유지하십시오. 독립적 인 샘플 플로트 내에서 크라운 검출을 얻지 만 총 수를 검사하는 것보다. Preserve 식별자 그래서 미래 업데이트는 교체 기록에서 새로운 관측을 구별 할 수 있습니다.
눈에 보이는 오일 팜 크라운의 품질 리뷰는 처리 완료 후 계속되어야 합니다. 전체 출력에 의존하기 전에 낮은 해상도 정렬을 검토 한 다음 anomaly 가장자리에서 원래 프레임에 대한 완성 된 모자이크를 검사합니다. blur, 심한 솔기 및 지원되지 않은 영역을 넓히지 않도록하십시오. 인덱스가 사용되면, 밴드 정체성을 확인하고, 정렬 및 잘못된 값을 확인합니다. 구조가 사용되면, 포인트 클라우드 및 표면 지원이 모든 래스터 셀을 할당하는 대신 측정됩니다. 해당 이용 후기에 달린 코멘트가 없습니다.
일하는 일
고형성 블록에는 1,000 개의 맵핑 크라운 센터가 있습니다. 대표 샘플의 필드 검토는 놓은 크라운과 중복 감지를 모두 제안합니다. 1,000의 합계는 재배 등록 목록이 비슷한 번호이기 때문에 간단하지 않습니다. 계약은 다른 위치에 오류를 숨길 수 있습니다.
눈에 보이는 오일 팜 크라운의이 예는 설명되지 않은, 또는 정확도 약속이 아닌 deliberately illustrative입니다. 프로젝트의 측정값을 사용하여 작업의 소각을 변경합니다. 수화기, 탈광기, 관측일 및 노출을 볼 수 있습니다. 백악관 경계, 가시 또는 참조 변경이 결정을 변경하면 누락된 증거를 수집하거나 추가 소수점을 보고하지 않고 해결되지 않는 경우를 유지합니다.
독립적 인 필드 증거로 검증
선택된 심층과 기록 점유 역, 여러 줄기, 누적 된 젊은 손바닥 및 비-팔름 나무. 매핑된 식별자에 각 검사된 객체를 일치합니다. 이웃 블록이 주변을 만들 수 있기 때문에 가장자리 행을 별도로 확인합니다.
눈에 보이는 오일 팜 크라운의 평가는 두 개의 덩어리 대상과 적절한 unflagged 참조 위치를 포함해야합니다. 가장 명백한 후보자만 확인하면 놓은 대상이나 전체 false-alarm 패턴을 예측할 수 있습니다. 평가하는 데 사용되는 사람들로부터 방법을 조정하는 데 사용되는 별도의 관측. 뱀파이어를 떼어낸다. 그리고, 뱀파이트를 떼지 않고도 뱀파이브를 떼고, 뱀팁을 떼어내고, 굵은 소리를 떼는 것. 현장 타이밍은 이미지 타이밍과 다를 때, 사이트가 방문 사이에 변경 될 수 있는지 설명합니다. 불명은 조사에 대한 증거이며, 지도와 일치하기 위해 지상 기록을 강제하지 않습니다.
주제별 해석 위험 해결
팜스포스를 위해, 각 검출은 부동산 등록에 매칭하기 전에 지속적 인 후보 식별자를 제공합니다. 1-to-many 및 많은 일치를 명시적으로 검토하십시오. 바람이나 펀딩이 진행되는 크라운은 여전히 동일한 심층적 인 팜에 속할 수 있으며, 새로운 인근 크라운은 교체 또는 다른 종을 대표할 수 있습니다. 별도의 필드로 재배된 위치, 가시적 크라운 센터 및 필드 식별자를 유지하십시오. 그 구조는 canopy outline이 이동하기 때문에, 단순히 두피 손바닥을 만드는 데 나중에 조사를 방지하고 첫 번째 관측을 무시하지 않고 올바른 레코드 추적 할 수 있습니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
검토 된 크라운 재고 및 예외 목록을 제공합니다. 생산적 상태 또는 사망자에 대한 현장 확인 속성을 사용하여 모든 공중에서 볼 수있는 크라운이 동등한 생산 팜을 나타냅니다.
눈에 보이는 오일 팜 크라운을 위해, 안정 식별자를 유지, 소스 관측 날짜, 좌표 참조, 분석 경계 및 유효한 보존 상태. 접근 가능한 개요와 필요한 geospatial 데이터를 모두 공급합니다. 해결되지 않은 기능과 다음 유용한 체크를 설명하는 짧은 예외 등록을 첨부합니다. 데이터가 개정되면, 이유 및 버전을 보존하거나 양 또는 상태는 추적 할 수 있습니다. 샘플 아이템을 찾아 자신감의 해석하기 위해 수신 팀을 요청하십시오. 실제 리뷰는 종종 파일 통합 검사가 감지 할 수없는 오류가 발생했습니다.
눈에 보이는 오일 팜 크라운에 대한 Drone Image Processing Software를 평가할 때, 대표 데이터셋을 통해 전체 워크플로를 평가합니다. DroneCollab는 photogrammetric mapping output을 준비하기 위해 고려 될 수 있으며 작업별 해석 및 현장 검증은 필수입니다. 필요한 수출, 검토 프로세스 및 실제 파일럿 증거를 비교하여 작업 흐름을 선택하기 전에.
