जब दुर्लभ मानचित्रण लक्ष्य पदार्थ

परिचालन प्रश्न से प्रारंभ करें

एक मानचित्र उच्च समग्र सटीकता को प्राप्त कर सकता है जबकि सबसे दुर्लभ लक्ष्य लापता हो सकता है क्योंकि आम पृष्ठभूमि मूल्यांकन पर हावी है। छोटे गड़बड़ी पैच का पता लगाने जैसे कार्यों के लिए, मिस्ड लक्ष्य और झूठे अलार्म में अलग-अलग परिचालन परिणाम होते हैं। मूल्यांकन को स्पष्ट रूप से लक्ष्य वर्ग की रिपोर्ट करनी चाहिए और नमूना डिजाइन को बनाए रखना चाहिए।

क्या एक वर्गीकरण स्कोर उन त्रुटियों को प्रकट करता है जो दुर्लभ निरीक्षण लक्ष्य के लिए मामले हैं? सर्वेक्षण शुरू होने से पहले दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों को परिभाषित करें और उन्हें समीक्षा करने वाले लोगों की पहचान करें। यह समझ लें कि कौन सा सबूत निरीक्षण, नमूनाकरण या प्रबंधन निर्णय को बदल देगा। यह मानचित्र एक परीक्षण योग्य कार्य से जुड़ा रहता है और यह संभव बनाता है कि एक आकर्षक उत्पादन से उपयोगी अवलोकन को अलग किया जाए जो सवाल को हल नहीं कर सकता।

यह समझने के लिए कि वास्तव में छवि क्या देखती है

केवल स्पष्ट उदाहरणों से चयनित एक परीक्षण सेट स्पष्ट प्रदर्शन को बढ़ा सकता है। संदर्भ नमूने में वर्ग अनुपात भी मानचित्र अनुपात से भिन्न हो सकता है, इसलिए unweighted गिनती स्वचालित रूप से पूरे क्षेत्र की मात्रा का अनुमान नहीं देती है।

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों के लिए, माप परिभाषा परिणाम का हिस्सा है। माप समर्थन स्पष्ट रखें: एक पिक्सेल, एक खंडित वस्तु, एक नमूना साजिश और प्रबंधन ब्लॉक विभिन्न क्षेत्रों और भिन्नता के स्रोतों का प्रतिनिधित्व करता है। पिक्सेल आकार बदलने से स्वतंत्र जानकारी नहीं मिलती है या अंतर्निहित सेंसर अवलोकन में सुधार होता है। यह तय करना कि क्या कार्य लक्ष्य, अनुमान क्षेत्र की खोज, संख्यात्मक अवलोकनों की तुलना या क्षेत्र संपत्ति की भविष्यवाणी करने से संबंधित है। प्रत्येक को एक अलग मूल्यांकन डिनोमिनेटर की आवश्यकता होती है। अनिश्चित लेबल और अवज्ञाजनक क्षेत्रों को संरक्षित रखें ताकि एक पूर्ण दिखने वाला वर्गीकरण लापता सबूतों को छिपा नहीं सकता है। अंतिम गुणवत्ता दावा वास्तविक कार्य, भूगोल और शर्तों का परीक्षण करने के लिए संदर्भित करना चाहिए।

डिजाइन लक्ष्य और उसके confounders के आसपास कब्जा

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों के लिए योजना बनाना इरादा तुलना के साथ शुरू होना चाहिए। अवलोकन और संदर्भ संग्रह को एक साथ डिजाइन करें। लक्ष्य की सूची, सेंसर प्रतिक्रिया जो इसे अलग कर सकती है, अपेक्षित संस्थापित सतहों और जिस पैमाने पर निर्णय लिया जाता है। केवल एक दृश्यमान स्वच्छ प्रदर्शन के बजाय प्रतिनिधि को आसान और कठिन परिस्थितियों पर कब्जा करना। अधिग्रहण समय, कैमरा सूचना, अंशांकन रिकॉर्ड और प्रासंगिक पर्यावरण संदर्भ बनाए रखें। जहां एकाधिक बैंड या तारीखें शामिल हैं, उनकी संरेखण और संगतता का मूल्यांकन करने का एक तरीका योजना बनाती हैं। एक छोटा पायलट को यह पता होना चाहिए कि प्रस्तावित फीचर वास्तव में एक बड़े स्वचालित विश्लेषण से पहले पालन योग्य है, जिसे विश्वसनीय माप माना जाता है।

एक ट्रेसेबल प्रोसेसिंग और विश्लेषण वर्कफ़्लो बनाएँ

लक्ष्य और गैर-लक्ष्य वर्गों को परिभाषित करें, फिर स्वतंत्र संदर्भ नमूना तैयार करें जिसमें दुर्लभ और कठिन मामले शामिल हैं। लक्ष्य परिशुद्धता और याद के साथ एक भ्रम मैट्रिक्स की रिपोर्ट करें, उनके denominators की व्याख्या। पैच आकार और स्थान से त्रुटियों की जांच करें। जब समताप नमूनों से मानचित्र-व्यापी वर्ग के क्षेत्रों की खोज की उपयुक्त क्षेत्र भार लागू करें।

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों के लिए गुणवत्ता समीक्षा प्रसंस्करण पूरा करने के बाद जारी रखना चाहिए। प्रदर्शन उत्पादों के साथ कच्चे या मूल संख्यात्मक इनपुट को संरक्षित करें। सूत्रों, बैंड पहचान, मास्क, निर्देशांक संदर्भों और विकल्पों को फिर से व्यवस्थित करें। प्रतिनिधि स्रोत से आउटपुट स्थानों की समीक्षा करें और निरीक्षण करें कि क्या सीम, किनारे पिक्सेल या मिश्रित सतह रुचि की विशेषता पर हावी हैं। पूर्व प्रसंस्करण और मॉडल संस्करणों को रिकॉर्ड करें ताकि एक अद्यतन को पुन: उत्पन्न किया जा सके। स्वतंत्र मूल्यांकन इकाइयों का उपयोग करें जो तैनाती को प्रतिबिंबित करती हैं, न केवल सुविधाजनक यादृच्छिक पिक्सेल। एक सरल आधार रेखा के साथ प्रस्तावित परिष्कृत सुविधा की तुलना करें; अतिरिक्त जटिलता केवल तभी उचित है जब यह उचित मूल्यांकन के तहत निर्दिष्ट माप या निर्णय को बेहतर बनाता है।

उदाहरण के माध्यम से काम करना

1,000 स्थानों के एक उदाहरणात्मक सेट में केवल दस में लक्ष्य होता है। एक वर्गीकरण सब कुछ पृष्ठभूमि के रूप में चिह्नित करता है 99% सटीक कुल, लेकिन लक्ष्य का पता नहीं लगाता है। यह स्कोर उन दस स्थानों की तलाश में एक निरीक्षण टीम के लिए बेकार होगा।

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों के लिए यह उदाहरण जानबूझकर स्पष्ट है, रिपोर्ट किए गए परिणाम या सटीकता वादा नहीं। तर्क संचालन के उपयोग से पहले परियोजना के मापा मूल्यों के साथ अपनी धारणाओं को बदलें। संख्यात्मक, विभाजक, अवलोकन तिथि और दृश्यमान को रखें। यदि एक संभावित सीमा, दृश्यता या संदर्भ परिवर्तन निर्णय को बदल देता है, तो लापता साक्ष्य इकट्ठा करें या अतिरिक्त दशमलव स्थानों की रिपोर्टिंग के बजाय अनसुलझी स्थिति को बनाए रखें।

स्वतंत्र क्षेत्र के सबूतों के साथ मान्य

लेबल को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें और असहमति मामलों का निरीक्षण करें। स्पष्ट बड़े उदाहरणों पर भरोसा करने के बजाय छोटे या अस्पष्ट लक्ष्य शामिल करें। यह रिकॉर्ड करें कि क्या संदर्भ बिंदुओं, बहुभुजों या प्रबंधन वस्तुओं का प्रतिनिधित्व करता है।

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों का मूल्यांकन दोनों ध्वजांकित लक्ष्य और उपयुक्त अचूक संदर्भ स्थानों को शामिल करना चाहिए। केवल सबसे स्पष्ट उम्मीदवारों की जाँच न तो याद लक्ष्यों और न ही पूर्ण झूठी अलार्म पैटर्न का अनुमान लगा सकता है। अलग-अलग अवलोकनों का उपयोग उन लोगों से विधि को समायोजित करने के लिए किया जाता है जिनका मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता था। नमूना इकाई और चयन विधि को स्पष्ट रखें, और उन्हें चुपचाप छोड़ने के बजाय कठिन या अयोग्य मामलों की रिपोर्ट करें। जब फ़ील्ड टाइमिंग छवि टाइमिंग से अलग हो जाता है, तो यह समझा जाता है कि साइट विज़िट के बीच बदल सकती है या नहीं। एक असहमति जांच के लिए सबूत है, न कि मानचित्र से मिलान करने के लिए ग्राउंड रिकॉर्ड को मजबूर करने के लिए निर्देश।

विषय-विशिष्ट व्याख्या जोखिम को हल करें

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन को अपनी पूरी सीमा को मैप करने से किसी वस्तु का पता लगाने में अंतर करना चाहिए। एक डिटेक्टर खराब रूप से अपने क्षेत्रों की खोज करते समय, या मैप क्षेत्र को अच्छी तरह से डुप्लिकेट में विभाजित करते हुए पाया जा सकता है। फील्ड वर्कफ़्लो द्वारा आवश्यक माप की रिपोर्ट करें और मात्रा को प्रभावित करते समय पूरक माप जोड़ें। यह समझाएं कि कैसे अनिश्चित संदर्भ लेबल संभाले गए थे। जहां नमूना दुर्लभ लक्ष्य को oversamples, सही परिदृश्य अनुपात के रूप में नमूना वर्ग आवृत्तियों के इलाज के बजाय मानचित्र-व्यापी क्षेत्र के लिए एक उपयुक्त अनुमानक का उपयोग करें।

हाथ पर सबूत है कि प्राप्त करने वाली टीम का उपयोग कर सकती है

मिस्ड लक्ष्य और अनावश्यक यात्राओं की परिचालन लागत के आसपास स्वीकृति मानदंड चुनें। एक सामान्य गुणवत्ता दावा के रूप में एक प्रतिशत का उपयोग करने के बजाय वर्ग स्तरीय अनिश्चितता और मूल्यांकन कवरेज प्रकाशित करें।

दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों के लिए हैंडओवर स्थिर पहचानकर्ता, स्रोत अवलोकन तिथि, समन्वय संदर्भ, विश्लेषण सीमा और वैध-अवलोकन स्थिति को बनाए रखता है। सुलभ अवलोकन और प्रासंगिक भू-स्थानिक डेटा दोनों की आपूर्ति करें जहां आवश्यक हो। एक लघु अपवाद रजिस्टर संलग्न करें जो अनसुलझे फीचर्स और अगली उपयोगी चेक बताती है। यदि डेटा संशोधित किया जाता है, तो कारण और संस्करण को बनाए रखें ताकि मात्रा या स्थिति का पता लगाया जा सके। एक नमूना आइटम का पता लगाने और उसके आत्मविश्वास की व्याख्या करने के लिए प्राप्त टीम से पूछो; यह व्यावहारिक समीक्षा अक्सर लापता संदर्भ को प्रकट करती है कि फ़ाइल-एकता जांच का पता नहीं लगा सकती है।

जब दुर्लभ लक्ष्य मूल्यांकन इकाइयों के लिए क्लाउड फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन किया जाता है, तो एक प्रतिनिधि डेटासेट के साथ पूर्ण कार्यप्रवाह का आकलन करें। ड्रोनकोलैब को फोटोग्राममीट्रिक मैपिंग आउटपुट तैयार करने के लिए माना जा सकता है, जबकि कार्य-विशिष्ट व्याख्या और क्षेत्र सत्यापन आवश्यक रहता है। (DroneCollab) आवश्यक निर्यात, समीक्षा प्रक्रिया और वास्तविक पायलट सबूत की तुलना करने से पहले एक कार्यप्रवाह का चयन करने के लिए आवर्ती कार्य।