작업 문제로 시작
Sparse 작물 심상은 잎, 토양, 잔류물 및 그림자의 혼합물을 포함합니다. Soil-adjusted 지수는 일부 배경 효과를 줄이기 위해 시도했지만 혼합물을 이해하는 데 필요한 제거하지 않습니다. 원하는 관측이 닫힐지 여부를 결정합니다., 닫은 반사 또는 결합 된 표면 표시기.
작업 질문은: 매 이미지 단위의 단지 부분만 점유할 때 토양을 어떻게 취급해야 합니까? 설문 조사 전에 비소 대외 평가 영역 정의가 시작되고 검토 할 사람을 식별합니다. 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.
토양 조정 수식은 토양에 의해 지배 된 픽셀에서 식물 정보를 복구 할 수 없으며 모든 토양 색상과 습기 차이를 수정할 수 없습니다. 물, 잔류물 및 그림자를 섞은 동안 공식을 변경하면지도의 모양 만 변경할 수 있습니다.
sparse-canopy 평가 영역의 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
sparse-canopy 평가 영역을위한 캡처 계획은 예정된 비교로 시작해야합니다. 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
선택된 인덱스 공식 및 매개 변수를 검증하고, 작물 전용 반사율과 커버 견적을 참조 영역에서 비교합니다. 토양과 잔류물 클래스를 보정하십시오. 토양 유형의 성능은 실제로 1 개의 조정이 농장에서 균일하게 행동하는 것보다 실제로 존재합니다.
sparse-canopy 평가 영역에 대한 품질 검토는 처리 완료 후 계속되어야합니다. 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
초작물에서, 2개의 지역은 각각 30% 가시적 닫집을 포함하고 그러나 다른 젖은과 건조한 토양 배경이 있습니다. 풀 픽셀 채권 대비는 배경을 반영할 수 있습니다. Comparing canopy-only 관측 및 필드 커버 측정은 명백한 차이가 식물 또는 토양에 속한다는 것을 식별하는 데 도움이됩니다.
이 예제는 sparse-canopy 평가 영역은 설명되지 않은 설명 또는 정확성 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
적당한 분야 의정서를 사용하여 지상 덮개 및 기록 토양 습기, 잔류물 및 단계 측정하십시오. 다른 토양과 다른 식물에 유사한 식물 모두 샘플 실제, 그래서 배경 및 작물 효과 분리 될 수 있습니다.
비소 캐노피 평가 영역의 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
sparse canopies의 경우, 예정된 결정의 규모에 결과를 비교합니다. 작은 캐노피 전용 샘플은 잎 외관 질문에 응답 할 수 있지만 설립 표지 질문은 없습니다. 모두 보고하십시오. 토양 조정 매개 변수가 평가에 사용되는 동일한 샘플에서 선택되면 결과 점수는 낙관적이다; 독립적 인 예제를 예약. 습식 및 건조 토양을 별도로 확인하고 잔류물이 풍부한 위치를 유지하십시오. 선택된 기능의 구체적인 테스트는 다른 수치 범위로 이동 대신 배경 문제를 감소시킵니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
시험된 색인 및 그것의 한계를 보고하십시오. 토양 조정 기능을 사용하면 지정된 측정 또는 분류 작업을 독립적으로 검사한 사이트 조건에서 향상시킬 수 있습니다.
비소 대외 평가 구역을 위해, 안정적인 식별자 유지, 소스 관측 날짜, 좌표 참조, 분석 경계 및 유효 보수 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.
Orthomosaic Mapping Software for sparse-canopy assessment zones, 대표 데이터 세트와 전체 워크플로를 평가할 때. 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.
