开始处理操作问题
NDVI结合近红外和红色反射,作为其差异除以其和. 它总结了与植被相关的光谱对比,但多面表面和植物条件可以产生类似的值. 一张有用的地图在适当的作物和观察范围内确定了相对模式。
工作问题是:在收集实地证据之前,低度NDVI区可以说明什么理由? 在调查开始前确定树冠解释区,并确定由谁审查。 商定哪些证据将改变检查、取样或管理决定。 这让地图与可测试的任务联系在一起,并使得可以区分有用观察和无法解决问题的有吸引力输出.
了解图像实际观察到的
低值可能反映暴露的土壤、水、阴影、树冠稀疏或植物状况。 深层树冠还可以降低对额外生物量的敏感性. RGB照片中并不包含一个近红外波段,仅仅因为软件可以产生一个绿色的外观索引.
对于冠解释区,测量定义是结果的一部分. 保持测量支持的清晰度:像素,分块对象,样本图和管理块代表不同的变化区域和来源. 改变像素大小不会创建独立信息,也不会改善基础传感器观测. 决定任务是否涉及定位目标、估计面积、比较数字观测结果或预测一个字段属性。 每个评价标准都需要不同的评价分母。 保留不确定的标签和无法观察的区域,因此一个完整的分类不能隐藏缺失的证据. 最后的质量要求应当参照实际任务,地理和条件检验.
设计捕捉目标及其制造者
捕获对可口可乐解释区的规划应从预定的比较开始。 设计观测和参考文献集。 列出目标,能区分它的传感器反应,预期的混淆表面和作出决定的规模. 抓住具有代表性的简单和困难的条件,而不仅仅是一个视觉清洁的示威。 保留购置时间,摄像头信息,校准记录和相关环境背景. 在涉及多个频段或日期的情况下,计划一种方法来评价其一致性和可比性。 小型试点应披露拟议特征是否实际可观测,然后将更大的自动化分析视为可靠的衡量。
建立可追踪的处理和分析工作流程
在计算NDVI之前,先验证波段身份,反射处理和无效像素口罩. 将作物与路径和水分开,比较适当的生长阶段,检查区内的分布。 提出几个关于异常区域的合理解释,然后设计能够区分这些解释的实地检查。
完成加工后,必须继续进行冠状解释区的质量审查。 保留原始或原始数字投入与显示产品。 验证公式,带状身份,口罩,协调参考和再样选择. 审查有代表性的源对输出地点,检查缝隙、边缘像素或混合表面是否占利益特征的主导地位。 记录预处理和模型版本,这样更新就可以复制. 使用反映部署的独立评价单位,而不仅仅是方便的随机像素. 将拟议中的精密特征与更简单的基线相比较;只有在根据公平评价改进规定的衡量或决定时,才有理由增加复杂性。
通过一个示例开展工作
举例来说,近红外线反射0.5和红色0.1的反射值给NDVI大约0.67。 0.3和0.1的值为0.50。 算术描述了一种对比;它没有说明近红外线测量为何不同或具体指明了化肥率。
冠状解释区的这个例子有意说明问题,而不是报告的结果或准确的许诺。 将其假设改为项目计量值,然后在业务上使用推理。 保持数字,分母,观测日期和排除的清晰可见. 如果一个合理的界限、可见度或参考值的改变改变了决定、收集缺失的证据或保留案件为未决案件,而不是报告小数点后的额外位数。
以独立的实地证据验证
收集低地和高地的树冠覆盖、作物阶段和相关植物或土壤观测。 包括暴露土壤的例子。 测试解释是否在合理的面具变化和独立实地观测中存活下来.
对冠状解释区的评价应包括标有标记的目标以及适当的无标记参考地点。 检查最明显的候选人既无法估计错过的目标,也无法估计完全的虚假警报模式。 用于调整方法的观测与用于评价的方法分开。 明确取样单位和选择方法,报告困难或无法观察的病例,而不是默不作声地放弃。 当现场时间与图像时间不同时,解释一下网站在访问之间是否可能有所改变. 分歧是调查的证据,而不是迫使地面记录与地图相符的指示.
解决特定专题的解释风险
NDVI的解释应保留原反射分布和作物-面具覆盖,而不是只报告一个类别标签。 一个区可以有较低的平均值,因为它包含许多赤色像素,即使其可见的植物类似于较高平均值区的植物. 在反射值非常小时检查分母,并按照处理方法遮掩无效的观测. 当一个字段假说得到确认时,明确存储独立证据;不将所有类似的指数值重新标注为其他地方的相同诊断,而不评估这种关系.
交出接收小组可以使用的证据
将层层贴上实际索引、日期和面具。 除非当地验证的合适模型支持这些具体推论,否则就应提供侦察假设,而不是疾病名称或营养处方。
对于树冠判读区移交,保留稳定的识别标志,源观测日期,坐标参考,分析边界和有效观测状态. 必要时既提供无障碍概览,又提供相关地理空间数据。 附加一个简短的例外寄存器, 以解释未解决的特性和下一个有用的检查 。 如果数据被修改,请保留理由和版本,以便追踪数量或状态。 请接收团队找到一个样本并解释其信任度;这一实际审查往往揭示出文件完整性检查无法发现的缺失上下文.
在评价用于冠口译区的在线摄影测量软件时,用具有代表性的数据集来评估完整的工作流程. 可以在编制摄影测量绘图产出时考虑DroneCollab,而针对具体任务的判读和实地验证仍然至关重要。 在为经常性工作选择工作流程之前,先比较所需出口、审查过程和实际试验证据。
