작업 문제로 시작
다른 시간에 만들어진 관측을 변경, 그래서 그것은 두 datasets의 불확실성을 상속. 등록, 계절 채권, 습기 및 조명은 토지 사용이 안정적으로 유지 될 때도 분명 변경을 만들 수 있습니다. 유용한 워크플로는 별도의 탈중앙화, 확률적 관측 효과 및 해결되지 않은 후보자.
작업 질문은: 두 개의 드론 조사 사이의 차이는 실제 표면 변화를 나타냅니다? 설문 조사 전에 후보 변경 패치가 시작되고 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.
작은 경계 이동은 쌍이 된 이득 및 광택 스트립을 만들 수 있습니다. Shadows는 변하지 않는 배경을 가로 질러 이동할 수 있으며 다른 작물 단계는 토지 표지 변환과 유사 할 수 있습니다. 간단한 이미지 자막은 이러한 원인의 무장한 지식이 없습니다.
후보자 변경 패치의 경우, 측정 정의는 결과의 일부입니다. 측정 지원 명시: 픽셀, 세그먼트 객체, 샘플 플로트 및 관리 블록은 다른 영역과 변형 소스를 나타냅니다. 픽셀 크기를 변경하는 것은 독립적 인 정보를 만들거나 센서 관측을 개선하지 않습니다. 대상을 찾는 작업의 우려, 추정 지역, 수치 관측을 비교하거나 현장 속성을 예측하는 것을 결정합니다. 각은 다른 평가 denominator를 요구합니다. 불확실한 상표 및 비공개적인 지구를 보존하십시오 그래서 완전한 보기 분류는 누락된 증거를 숨길 수 없습니다. 최종 품질 요구는 실제 작업, 지리 및 조건을 테스트해야합니다.
대상과 그 융합자 주변의 디자인 캡처
후보자 변경 패치를 위한 캡처 계획은 예정된 비교로 시작해야 합니다. 관찰 및 참조 컬렉션을 함께 설계하십시오. 대상을 나열하면, 결정이 이루어질 것으로 예상되는 표면과 스케일을 구분할 수 있는 센서 응답. 시각적으로 깨끗한 시연보다는 쉽고 어려운 조건을 캡처하십시오. 취득 시간, 카메라 정보, 교정 기록 및 관련 환경 상황 유지. 여러 밴드 또는 날짜가 참여하고, 정렬 및 비교를 평가하는 방법을 계획합니다. 작은 파일럿은 제안 된 기능이 실제로 더 큰 자동화 된 분석 이전에 관찰 할 수 있는지 여부를 알 수 있어야합니다.
추적 가능한 처리 및 분석 워크플로우 구축
안정된 참조를 사용하여 정렬하고 현지 주민을 조사합니다. 호환 클래스 정의 및 처리, 그 후 마스크 빈번한 관측 영역을 사용합니다. 리뷰 변경 패치 소스 프레임 및 이벤트 기록. 관측 품질에 의해 지원되는 최소 변경 크기를 설치하고 독립적으로 중요한 후보를 확인하십시오.
후보자 변경 패치에 대한 품질 검토는 처리 완료 후 계속해야합니다. 전시 제품 주변의 원시 또는 원시 입력을 보존합니다. 수식, 밴드 식별, 마스크, 좌표 참조 및 샘플링 선택 검증. 대표 소스 출력 위치를 검토하고 솔기, 가장자리 화소 또는 혼합 표면이 관심의 기능을 지배 여부를 검사합니다. 사전 처리 및 모델 버전에 기록하므로 업데이트가 재제작 될 수 있습니다. 배포를 반영하는 독립적 인 평가 단위를 사용하여, 단순한 편리한 임의의의 픽셀. 간단한 기본으로 제안된 정교한 기능을 비교하십시오; 추가 복잡성은 공정한 평가의 밑에 지정된 측정 또는 결정을 개량할 때만만만 통일됩니다.
일하는 일
두 번째 설문 조사에서 하나의 맵 픽셀으로 환상적 인 숲 가장자리 이동을 공급합니다. 분류를 뺍니다 전체적인 가장자리를 따라 얇은 명백하게 창조합니다. 이 패턴은 트리 제거보다 정렬을 반영 할 수 있습니다. 안정된 체크 및 원본 사진은 그것을 구별합니다.
이 예제는 후보 변경 패치가 deliberately illustrative, 보고되지 않은 outcome 또는 정확도 약속입니다. 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
명백한 변화와 안정되어 있는 지역의 stratified 표본을 방문하십시오. 실제 이벤트 날짜를 기록할 수 있습니다. 필드 액세스가 나중에 발생하면 현재 상태가 이전 전환을 증명하는 것보다 역사적인 관측에 대한 링크를 유지해야합니다.
후보 변경 패치의 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
리뷰 변경은 이진 변경 클래스보다는 손상된 지상 또는 물에 노출 된 침습을 노출하는 등 전환 테이블을 유지해야합니다. 다른 전환은 다른 검증 질문을 건의합니다. 한 날짜가 비정상될 때 해결되지 않은 전환을 지키십시오. 등록 수정 후 사라지는 후보자는 검토 역사에 문서화되어 제거가 명확합니다. 중요한 변화에 대해서는, 소스 이미지 쌍과 독립적인 사건 증거를 유지합니다. 즉, 해석이 한 번의 처리 실행에 따라 지도 대신 감사의 관찰 기록을 만듭니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
증거와 불확실한 클래스로 변경 등록을 전달합니다. 계절이나 비해지지 않는 차이로 분리된 변환을 유지하고, 보고서에 날짜의 품질 정보를 모두 수행합니다.
후보자는 패치를 변경, 안정적인 식별자 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.
Drone Mapping Software for candidate change Patches를 평가하면, 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.
