業務上の質問から始める
既知の行に沿って植物や空の長さを配置することで早期に現れることを評価することができます。 分析は成長段階に依存します。小さな苗は、後々に葉を重ねる一方で、未解決されることがあります。 植物のcountメソッドかギャップ長法で、観察可能なユニットを明確に状態にします。
作業質問は:行セクションが確認するのに十分な隙間を設けているのはどのマジズ? 調査開始前に行のギャップの長さをマイズし、誰がそれらを見直します識別します。 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
見逃された検出は必ずしも欠けている植物ではありません。 土壌のクロード、残留物、雑草は苗を模倣することができます。影と葉の向きはそれらを隠すことができます。 不規則なヘッドランズは、植物パターンが直線内部の列とは異なるため、別の治療を必要とします。
行ギャップの長さをマイズするために、測定の定義は結果の一部です。 これらが評価の定義の外にある道路、束、ヘッドランズ、永続的な植生および水から植えられた区域を分けて下さい。 測定ユニットが植物、列の長さ、パッチまたは管理ブロックであるかを決定し、そのユニットを分析および報告を通して一貫して保持します。 土壌の背景、作物年齢、キャノピーの重なりは観察可能であるものに影響を与える。 あらゆる場所を良好または悪い状態に強制する代わりに、未知のクラスや障害のあるクラスを維持します。 透明な除染器と有効な観察の分数により、その結果の農業比較は、単一の全体の割合よりもはるかに簡単に解釈できます。
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
行ギャップの長さをトウモロコシするための計画をキャプチャして、意図した比較で開始する必要があります。 作物ステージとフィールド質問にマッチする観察ウィンドウを選択します。 記録植栽日、最近の灌漑、降雨および管理イベント。 試料の写真を汚し、フィールド全体を処理する前に、最も小さな関連作物が見えることを確認します。 騒音の差を録音しながら、照明やカメラの設定で実用的として再現可能な観測を繰り返し続ける。 反射率ベースのインデックスが必要な場合は、適切なスペクトルバンドと評価された放射性ワークフローを使用します。通常のRGB色の調整は、近赤外反射を測定するのと等しくありません。 代表的な不当性作物、および計画されたカバレッジで疑わしい異常を含む。
トレーサブルな処理と解析ワークフローの構築
検証済みの境界線を中央にフィットし、その位置を調べます。 占有位置や接続された空のセクションを推定し、管理ゾーンでまとめます。 難易度の高い残留物と影の領域を品質フラグとして保持します。 フィールドカウントを使用して、ファーム全体のメソッドをスケーリングする前に、作業可能な最小検出可能な植物サイズを選択します。
行ギャップの長さをトウモロコシするための品質レビューは、処理が完了した後に継続する必要があります。 出力をフルに頼る前に低分解の直線を見直し、異常な端で元のフレームに対して終了するモザイクを点検して下さい。 まぶた、重度の縫い目や未サポートの部分を、それらを明らかに完全な作物マップに滑らかにするのではなく、取り除きます。 インデックスが使用される場合、バンドのアイデンティティ、アライメント、無効な値を確認します。 構造が使用される場合、各ラスターセルを想定する代わりにポイントクラウドとサーフェスサポートを検査します。 目的の作物単位内の分布と有効領域をまとめ、農業者や作業員が必要とするフィールド識別子を保存します。
イラストの一例を通した作業
イラストサンプルでは、100件の期待される位置は、92の出現した植物が地面に含まれているため、画像は88オブジェクトを検出します。 四方体が検出する質問です。 映像検出による12%のスタンドロスを報告すると、8つの実際のギャップを逃した植物が混同する。
行のギャップの長さをメイズするためのこの例は、報告された結果や精度の約束ではなく、意図的にイラスト化されています。 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
土壌、残留物、光条件を分散した測定された行セクションに沿って植物を数える。 レコードの遅延は別々に出現します。 明らかに良い確立で行を含めるので、省略エラーは明らかなギャップだけをレビューするのではなく推定することができます。
行ギャップの長さをメイズする評価には、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
出現をトウモロコシするために、測定された列の長さおよび予想される場所の定義をカウントで貯えて下さい。 不規則な植栽の間隔は、特にヘッドランスの周りに、単純に規則的な格子の予想を信頼性が低いようにします。 フィールドメソッドがシード位置ではなく、植物を数える場合は、画像結果を評価するときに同じ定義を使用します。 後日、植物が遅れて異常に上昇する可能性があるため、観察日時と段階を維持します。 より大きな植物とは別に、最小の検出可能な植物を調べます。その分析では、低数の減少が確立や選択した調査時間での検出限界を反映しているかどうかを明らかにします。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
成長者に列の長さとフィールドチェックスタンドの観察に結び付けられたギャップマップを与えます。 経済の回収はタイミングや農業に応じて、検出出力とは別々に残すべきです。
行のギャップの長さをマイズするために、ハンドオーバー、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観察状態を保持します。 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。
行ギャップの長さを上げるため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。
