작업 문제로 시작
Agroforestry는 종종 그늘 나무, 작물 닫집 및 지상 vegetation을 overlapping 층. 상단 아래로 모자이크는 주로 위 눈에 보이는 표면을 기록합니다. 유용한 매핑은 그늘 트리 크라운 커버, 오픈 크래프트 행 및 궤적 된 작물 영역, 오히려 각 픽셀의 사전 설명 전체 수직 시스템을 설명합니다.
작업 질문은: agroforestry 체계의 어느 부분이 위에서 눈에 보이는지 어느 것이고 더 낮은 층 관측을 요구하는? 설문 조사 전에 agroforestry 구조 영역이 시작되고 누가 검토 할 수 있는지 확인하십시오. 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.
센스 쉐이드 커버는 생산적인 작물과 작물 녹슬기가 상태보다 오히려 조명과 다를 수 있습니다. 더 낮은 가시성 분비는 자동적으로 작물이 작물이 겹칠 수 있기 때문에 작물은 더 적은 작물 지역이 아닙니다.
agroforestry 구조상 지역을 위해, 측정 정의는 결과의 부분입니다. , 간격, 개별 나무 및 지상 관측을 별도로 정의합니다. 동일한 오버 헤드 폴리곤은 여러 생태 층을 포함 할 수 있으며 크라운 경계는 줄기 기반 필드 플로트 경계로 동전화하지 않을 수 있습니다. 숲 지역 포함, 유효한 관측 지역 및 제외된 그림자 또는 occlusion. 생체 이용, 종 조건 또는 생태 기능으로 직접 볼 수 있는 구조를 변형하지 마십시오. 관찰 된 숲 특징의 중립지도는 생물학적 해석이 녹지 않거나 다른 조사 방법을 필요로 할 때조차 귀중한 수 있습니다.
대상과 그 융합자 주변의 디자인 캡처
포춘 구조의 영역을위한 캡처 계획은 의도적 비교로 시작해야합니다. 볼 수 있는 캐노피와 숲의 질문, 바람, 그림자, 지형 및 접근을 위해 회계. 기록 시즌, 알려진 교만 및 관리 이벤트. 비교가 필요한 지형을 평가하기 위해 충분한 주변 안정 참조를 포함. 제안된 목표가 조사를 추측하기 전에 캐노피의 위 또는 위와 보이는지 시험하십시오. 카메라에 의해 볼 표면이 주로 설명 된 사진 위의 캐노피 사진; 그들은 understory, 줄기 또는 벌거 벗은 배경의 관측을 보장하지 않습니다. 추가 필드 또는 지상 캡블 데이터는 특히 해석이 수직 숲 구조에 달려 있을 때 필수적일 수 있습니다.
추적 가능한 처리 및 분석 워크플로우 구축
관리 단위와 캐노피 레이어를 생산자와 정의합니다. 지도 상류 개체 및 관찰 가능한 작물 지역은 따로따로, overlap를 유지하고 알 수없는 낮 층 상태를 유지합니다. 현장 관리 기록 및 사용 담당자의 플로트를 사용하여 비정상층을 설명합니다. 작물 외관을 시험할 때 유사한 그늘 맥락 비교.
agroforestry 구조상 지역을 위한 질 검토는 가공 완전한 후에 계속되어야 합니다. 크라운 가장자리, 깊은 그림자 및 광원 구조 뿐 아니라 완제품에 있는 이동하는 단풍을 검열하십시오. 표면 또는 높이 차이를 사용하기 전에 포인트 지원. 지형 기본이 관여된 경우, 그 기원, 날짜 및 호환성을 독립적으로 검증합니다. 분류 또는 간헐적 인 출력은 카메라가 관찰 된 접지가 증명되지 않습니다. 보존 숲 관리 식별자 및 비교 발자국. 분류를 위해, 작은 또는 숨겨진 기능을 포함하여 의도한 사용과 관련된 객체와 클래스 오류를 평가합니다. 증거를 넘어 지속적인 견적을 확장 대신 눈에 보이지 않는 영역을 유지하십시오.
일하는 일
일러스트의 경우, 60%의 상층 크라운 커버는 농장의 40% %만이 작물이 들어 있지 않습니다. 크롭은 크라운 아래에 지상을 차지할 수 있습니다. 상호적으로 독점적인 2차원 분류는 층을 깔아 놓은 배열을 지우게 합니다.
이 예제는 agroforestry 구조 영역은 deliberately illustrative, 보고 된 outcome 또는 정확도 약속. 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
적절한 필드 프로토콜을 사용하여 그늘과 작물 관측을 측정합니다. 기록 종, 수직 구조 및 관리 역사 대표적 인 도형. 눈에 보이는 개방 영역이 그늘진 영역과 같은 작물 상태를 나타냅니다.
agroforestry 구조상 지역의 평가는 둘 다 끌기 표적 및 적당한 unflagged 참고 위치를 포함해야 합니다. 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
Agroforestry maps는 각 위치가 1개의 독점 생산 종류로 인하여 과잉 층 특성을 허용해야 합니다. 예를 들어, 위 그늘 크라운과 밑단 작물 행은 둘 다 동일한 배경을 점유할 수 있습니다. 더 낮은 층이 숨겨져있는 곳, 지정된 소스와 플로트 관측 또는 관리 레코드를 사용합니다. 이미지 파생 및 기록 파생된 속성을 구별합니다. 그것은 다른 사람을 rewriting 없이 1개의 층을 새롭게 하고 사용자를 이해하는 것을 돕습니다 왜 겉으로 보이는 변화는 작별 변화에 직접 대응할지도 모릅니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
명시된 가시 제한을 가진 계층화된 지도를 전달합니다. 스크램핑 및 관리 토론을 구성하는 공중보기를 사용하여 생산성이나 생태적 결론을 통합하고 공간 증거를 파괴하십시오.
agroforestry 구조상 지역을 위해 handover는, 안정되어 있는 식별자를 유지합니다, 근원 관측 날짜, 협조 참고, 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.
Agroforestry 구조 영역을위한 Drone Mapping Software를 평가하면, 대표 데이터셋과 완벽한 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.
