Bắt đầu với câu hỏi hành động
Bản đồ có thể đạt được độ chính xác cao trong khi thiếu những mục tiêu hiếm nhất vì nền tảng chung chi phối đánh giá. Đối với những nhiệm vụ như tìm ra những miếng vá nhỏ, việc đánh hụt mục tiêu và báo động giả có những hệ quả khác nhau trong hoạt động. Đánh giá sẽ báo cáo rõ ràng lớp mục tiêu và giữ lại thiết kế mẫu.
Câu hỏi được đặt ra là: Có phải một số điểm phân loại cho thấy những sai sót trong việc kiểm tra một mục tiêu hiếm hoi không? Xác định các đơn vị đánh giá hàng hiếm trước khi cuộc khảo sát bắt đầu và xác định ai sẽ xem xét chúng. Đồng ý với những bằng chứng nào sẽ thay đổi một quyết định kiểm tra, lấy mẫu hoặc quản lý. Điều này giúp bản đồ gắn liền với một công việc có thể kiểm chứng được và giúp nó có thể phân biệt một quan sát hữu ích với một kết quả hấp dẫn mà không thể giải quyết câu hỏi.
Hiểu những gì hình ảnh thực sự quan sát
Một cuộc thử nghiệm chỉ được chọn từ những ví dụ rõ ràng có thể thổi phồng hiệu suất hiển nhiên. Tỷ lệ lớp trong mẫu tham khảo cũng có thể khác với tỷ lệ bản đồ, do đó, số lượng không cân không tự động ước tính toàn bộ một số lượng.
Đối với đơn vị đánh giá hàng hiếm, định nghĩa đo lường là một phần của kết quả. Giữ cho sự hỗ trợ đo lường rõ ràng: điểm ảnh, vật thể phân đoạn, mẫu đồ thị và khối quản lý đại diện cho các vùng khác nhau và các nguồn biến thể. Thay đổi kích cỡ điểm ảnh không tạo ra thông tin độc lập hoặc cải thiện bộ nhạy ẩn. Quyết định xem nhiệm vụ có tìm ra mục tiêu, đánh giá khu vực, so sánh các quan sát số học hay dự đoán tính một tài sản ở lĩnh vực. Mỗi người đòi hỏi một mẫu số đánh giá khác nhau. Bảo tồn nhãn không chắc chắn và vùng không thể ghi rõ để một phân loại hoàn toàn không thể giấu bằng chứng còn thiếu. Lời tuyên bố có chất lượng cuối cùng nên đề cập đến công việc, địa lý và điều kiện thực tế.
Thiết kế bắt giữ xung quanh mục tiêu và các máy gây nhiễu của nó
Bắt đầu lên kế hoạch cho các đơn vị đánh giá hàng hiếm nên bắt đầu với phép so sánh có chủ đích. Thiết kế bộ sưu tập quan sát và tham khảo cùng nhau. Liệt kê mục tiêu, phản ứng cảm biến có thể phân biệt nó, các bề mặt bị rối loạn mong đợi và quy mô mà một quyết định được thực hiện. Bắt gặp những tình trạng dễ dàng và khó khăn thay vì chỉ chứng minh bằng thị giác sạch sẽ. Giữ lại thời gian, thông tin máy ảnh, hồ sơ cân chỉnh và bối cảnh môi trường. Khi có nhiều ban nhạc hoặc ngày tháng, hãy lập kế hoạch để đánh giá sự thẳng hàng và tính khả thi của chúng. Một phi công nhỏ nên tiết lộ tính năng được đề nghị có thật sự được quan sát trước khi một phân tích tự động lớn hơn được xem như một thước đo đáng tin cậy hay không.
Xây dựng một luồng phân tích và xử lý theo dõi
Xác định các lớp học không có mục tiêu, sau đó thiết kế mô phỏng tham khảo độc lập bao gồm các trường hợp hiếm và khó khăn. Báo cáo một ma trận hỗn loạn cùng với mục tiêu chính xác và nhớ lại, giải thích mẫu số của chúng. Kiểm tra lỗi bằng cách kích cỡ và vị trí vá. Áp dụng trọng lượng khu vực thích hợp khi ước lượng khu vực lớp học toàn bản đồ từ các mẫu đã được định vị.
Đánh giá chất lượng cho đơn vị đánh giá hàng hiếm phải tiếp tục sau khi xử lý hoàn tất. Bảo tồn các dữ liệu nhập số nguyên và gốc cùng với các sản phẩm hiển thị. Kiểm tra công thức, danh tính ban nhạc, mặt nạ, các tham khảo phối hợp và các lựa chọn tái sắp xếp. Xem lại các vị trí từ gốc đến đầu và kiểm tra xem các đường may, điểm ảnh cạnh hay bề mặt hỗn hợp chi phối tính năng của sự quan tâm. Ghi âm các phiên bản sẵn và mô hình để có thể sao chép cập nhật. Sử dụng đơn vị đánh giá độc lập phản ánh việc triển khai, không chỉ là điểm ảnh ngẫu nhiên tiện lợi. So sánh một tính năng tinh vi được đề nghị với một đường thẳng đơn giản hơn; sự phức tạp thêm chỉ có lý khi nó cải thiện các phép đo hoặc quyết định đã được xác định theo đánh giá công bằng.
Làm việc qua một gương mẫu minh họa
Trong một bộ hình ảnh của 1,000 địa điểm, chỉ có 10 điểm có thể ngăn chặn mục tiêu. Một bộ phân loại gọi mọi thứ là nền là 99% chính xác nhưng không phát hiện mục tiêu. Điểm số đó sẽ vô dụng cho một đội kiểm tra tìm kiếm mười địa điểm đó.
Ví dụ này cho các đơn vị đánh giá hiếm được cố ý mô tả, không phải một kết quả đã báo cáo hoặc một lời hứa chính xác. Thay thế những giả định của nó bằng những giá trị đo lường của dự án trước khi dùng lý luận một cách hoạt động. Giữ tử số, mẫu số, ngày quan sát và loại bỏ. Nếu một giới hạn hợp lý, sự thay đổi tầm nhìn hoặc sự thay đổi tham khảo thay đổi quyết định, hãy thu thập bằng chứng bị mất hoặc giữ lại như chưa được giải quyết thay vì báo cáo thêm về những số thập phân.
Thẩm tra với bằng chứng trường độc lập
Kiểm tra các vụ bất đồng ý kiến và kiểm tra độc lập. Bao gồm những mục tiêu nhỏ hoặc bị che khuất thay vì dựa vào những gương mẫu rõ ràng. Ghi lại các điểm tham khảo, đa giác hay đối tượng quản lý.
Một đánh giá các đơn vị đánh giá hàng hiếm nên bao gồm cả mục tiêu đã đánh dấu và các địa điểm tham khảo chưa được đánh dấu. Chỉ có những ứng cử viên rõ ràng nhất mới có thể ước tính không có mục tiêu bị mất hay mẫu hình giả. Các quan sát riêng dùng để điều chỉnh phương pháp từ những phương pháp đã dùng để đánh giá nó. Giữ cho đơn vị thử nghiệm và phương pháp chọn lọc được rõ ràng, và báo cáo các trường hợp khó hoặc không thể theo dõi thay vì thả chúng âm thầm. Khi đồng hồ đổi giờ với giờ giấc, hãy giải thích xem trang web có thể thay đổi giữa hai lần viếng thăm không. Sự bất đồng là bằng chứng để điều tra, không phải chỉ thị buộc kỷ lục trái đất khớp với bản đồ.
Giải quyết các rủi ro giải thích cụ thể về chủ đề
Đánh giá không rõ ràng nên phân biệt một vật thể với bản đồ toàn bộ phạm vi. Một máy dò có thể thấy phần lớn các vết tích nhiễu trong khi đánh giá thấp vùng của chúng, hoặc khu vực bản đồ, trong khi chia công việc thành nhiều mảnh. Báo cáo số lượng cần thiết cho dòng chảy công việc rao giảng và thêm vào số lượng phụ thêm khi nó ảnh hưởng đến số lượng. Hãy giải thích cách người ta xử lý nhãn tham khảo không rõ ràng. Nơi mẫu trên các mục tiêu hiếm, sử dụng một đánh giá thích hợp cho khu vực bản đồ rộng hơn là xem tần số lớp mẫu như là tỷ lệ thực sự.
Đưa ra bằng chứng cho thấy đội tiếp nhận có thể sử dụng
Chọn tiêu chuẩn chấp nhận xung quanh chi phí hoạt động của mục tiêu bị mất và viếng thăm không cần thiết. Ấn hành sự không chắc chắn và đánh giá mức độ bảo hiểm thay vì sử dụng một phần trăm duy nhất như một tuyên bố chất lượng chung.
Đối với các đơn vị đánh giá hàng hiếm, giữ ổn định nhận dạng, ngày quan sát nguồn, tham khảo tọa độ, ranh giới phân tích và trạng thái theo dõi hợp lệ. Cung cấp cả một tổng quan và dữ liệu địa hình thích hợp nơi cần thiết. Đính kèm một bộ ngoại lệ ngắn giải thích các tính năng chưa được giải quyết và kiểm tra hữu ích tiếp theo. Nếu các dữ liệu được chỉnh sửa, hãy bảo tồn lý do và phiên bản vì vậy số lượng hoặc trạng thái có thể được theo dõi. Yêu cầu đội nhận vị trí một mục mẫu và giải thích sự tự tin của nó; đó là xem xét thực tế thường tiết lộ bối cảnh bị mất mà một kiểm tra dữ liệu không thể phát hiện.
Khi đánh giá phần mềm quang học của mây cho các đơn vị đánh giá hàng hiếm, đánh giá toàn bộ dòng làm việc với một bộ dữ liệu đại diện. Máy bay không người lái có thể được xem xét để chuẩn bị các kết quả bản đồ điện tử, trong khi giải thích cụ thể nhiệm vụ và xác thực trường là thiết yếu. (DroneCollab) So sánh với xuất khẩu cần thiết, quá trình duyệt lại và bằng chứng thực tế của phi công trước khi chọn luồng công việc tái diễn.
