業務上の質問から始める
衛星画像は、広域空間のコンテキストと繰り返し観測を提供できます。ドローンは、より細かい詳細で選択した領域を調べることができます。 ネストされたモニタリング設計は、より広範な記録を使用して、質問と現地調査を識別し、それらを調査します。 日、フットプリント、集計ルールによってデータセットが接続される必要があります。
作業質問は:衛星観測は、測定スケールを異なる状態に保つときに直接ドローン調査を指示することができますか? 調査が始まる前に、ネストされた監視領域を定義し、誰がそれらを確認するかを識別します。 証拠が検査、サンプリング、または管理決定を変更するかを同意します。 これにより、マップがテスト可能なタスクに縛られ、質問を解決できない魅力的な出力から有用な観察を区別することが可能となります。
実際に観察するイメージを理解する
小さなドローンパッチは、衛星ピクセル全体を表すことはできません。また、近隣の買収日は、依然として異なる灌漑や成長条件を観察することができます。 粗い画像を小さなピクセルに再配置するだけで、より細かい情報ではなく、より細かいグリッドを作成できます。
ネストされた監視領域では、測定の定義は結果の一部です。 測定サポートの明示的:ピクセル、セグメント化されたオブジェクト、サンプルプロット、管理ブロックは異なる領域とバリエーションのソースを表します。 ピクセルサイズの変更は独立した情報を作成したり、基礎的なセンサーの観察を改善しません。 タスクがターゲットの位置、推定領域を懸念するか、数値の観察を比較するか、フィールドプロパティを予測するかを決定します。 それぞれは、異なる評価の除染器が必要です。 不確実なラベルと不適切な領域を保存するため、完全な参照分類は欠落しない証拠を隠すことはできません。 最終的な品質要求は、実際のタスク、地理および条件のテストを参照する必要があります。
ターゲットとその創設者を包括するデザインキャプチャ
ネストされた監視エリアのキャプチャ計画は、意図した比較から始めるべきです。 観察と参照コレクションを一緒に設計する。 ターゲット、それを区別できるセンサー応答、期待される複雑な表面と決定が行われるスケールをリストします。 視覚的にきれいなデモではなく、代表的な簡単かつ困難な条件をキャプチャします。 取得時間、カメラ情報、校正記録、環境関連状況を保持します。 複数のバンドや日付が関与する場合には、そのアライメントと比較性を評価する方法を計画します。 提案された機能が実際により大きい自動化された分析が信頼できる測定として扱われる前に観察可能であるかどうか小さいパイロットは明らかにするべきです。
トレーサブルな処理と解析ワークフローの構築
有効な条件のための衛星観測を選別し、候補地を定義します。 代表的な異常および参照の地帯を、それから直接比較が意図されるサポートを比較できる無人機の測定を集計して下さい。 重複しない日付とマスクを保存し、各比較ユニットの分数が実際に観察されたかを説明します。
ネストされた監視エリアの品質管理は、処理が完了した後に継続する必要があります。 ディスプレイ製品と一緒に生または元の数値入力を保存します。 式、バンドのアイデンティティ、マスク、調整の参照および再サンプリングの選択を検証して下さい。 代表的なソース・ツー・アウトプットの場所を確認し、継ぎ目、エッジピクセル、または混合された表面が関心の機能を支配するかどうかを調べます。 レコードのプリプロセッシングとモデルのバージョンを再現することで、更新を再現できます。 単なる便利なランダムピクセルではなく、展開を反映した独立した評価ユニットを使用してください。 提案された洗練された機能と、よりシンプルなベースラインを比較します。特定の測定値や決定を公平な評価で改善するときにのみ、追加の複雑性が正当化されます。
イラストの一例を通した作業
イラストは、 30 m2の正方形カバー 900 平方メートル。 ドローンサンプル100m2のドローンサンプルは、その面積の約11%しか表わせません。 小さなサンプル内の合意は、特に作物と水の間の境界の近くで、完全なピクセルの組成を確立しません。
ネストされた監視領域のこの例は、意図的に説明されていない、報告された結果や精度の約束です。 プロジェクトの測定値に、運用上の理由をつかまえて、その仮定を置き換えます。 数値子、分母器、観察日時、除外を可視します。 盗用可能な境界線、可視性または参照変更が決定を変更する場合、欠損証拠を収集するか、または余分小場所を報告するのではなく、未解決としてケースを保持します。
独立したフィールド証拠で検証
対象の異常および代表的な参照サイトの両方でフィールドの観察を使用します。 ドローンサンプル選択が異常な領域を表わしているかどうかを確認してください。 衛星コンテキストは、上昇関係を評価するときにローカルフィールド検証とは別々に保ちます。
ネストされた監視領域の評価には、フラグが付けられたターゲットと適切なアンフルな参照場所の両方が含まれる必要があります。 必見の候補だけをチェックすると、見逃されたターゲットやフル偽造パターンも推測できます。 使用する方法を調整するために使用される別の観察で評価します。 見本抽出ユニットと選択方法の明示的を保持し、それらを静かに低下させるよりもむしろ困難または不観察可能なケースを報告してください。 フィールドタイミングが画像のタイミングと異なる場合、サイトが訪問間で変更できるかどうかを説明します。 意見は、地図にマッチする地上記録を強制する指示ではなく、調査する証拠です。
トピック固有の解釈リスクを解決する
ネスト衛星とドローンの作業は、各ドローンサイトの選定理由を文書化する必要があります。 標的異常は調査に価値があるが、地域全体の代表的なサンプルではない。 ゴールが地方見積りを含んでいる場合、異常なサイトだけを余計に収まるのではなく、適切な確率や代表的なサンプリングコンポーネントを追加します。 数値観測を比較すると、実際の粗いフットプリントを集計し、不完全なカバレッジを報告する。 作物、道路、水などの混合物が交差スケール合意が解釈するのが最も困難であるため、境界ピクセルをレビューで表示し続ける。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
リンク先の概観と詳細な地図を明示的な日付とフットプリントで配信します。 NASAとESAのリソースは、衛星植生製品を記述します。サンプリング設計は、それらの製品は、ローカルの決定をサポートできるかどうかを決定します。
ネストされた監視領域のハンドオーバーのために、安定した識別子、ソースの観察日、座標参照、解析境界および有効保存状態を保持します。 必要な場所にある、アクセス可能な概要と関連する地理空間データの両方を供給します。 未解決の機能と次の便利なチェックを説明する短い例外レジスタを添付します。 データの修正が行われる場合、その理由とバージョンを維持し、量やステータスを追跡することができます。 受取チームにサンプル項目を見つけて自信を解釈するように依頼してください。実用的なレビューは、ファイルインテグレーションチェックが検出できないという不在なコンテキストを明らかにすることが多いです。
ネストされた監視領域のクラウドフォトグラメトリーソフトウェアの評価を行うと、代表的なデータセットで完全なワークフローを評価します。 DroneCollabは、タスク固有の解釈とフィールド検証が不可欠である一方で、フォトグラメトリクスマッピングの出力を準備するために考慮することができます。 必要なエクスポート、レビュープロセス、実際の試験証拠を比較して、作業を再帰するためのワークフローを選択。
