業務上の質問から始める
ポスト・ストームマッピングは、壊れたキャノピー、落ち込みツリーの向き、ブロックされたアクセスと障害のクラスターを文書化できます。 利用可能な適切なプレストームレコードと比較して、既に開いている領域を予約してください。 エコロジーの影響と木材の量がさらなる証拠を必要とする間、製品が検査および回復調整をサポートしています。
作業質問は: 嵐の後に見えるキャノピーの混乱と落ちるツリーパターンはどこにありますか? 調査が始まる前に嵐の障害パッチを定義し、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
旧収穫開口は、新しい障害に似ることができ、生存するおおいの下の茎が見えないことがあります。 捕獲中の風洞の葉は再建を劣化させる可能性があります。 地図された障害のポリゴンは、その中のすべてのツリーが死んだわけではありません。
嵐の障害パッチの場合、測定の定義は結果の一部です。 別々にキャノピー、ギャップ、個々のツリー、および地上観測を定義します。 同じオーバーヘッドポリゴンには、いくつかの生態層が含まれていることができ、クラウン境界は、ステムベースのフィールドプロット境界と一致しないかもしれません。 森林面積に含まれる状態、有効な観察エリアおよび任意の除外された影または閉塞。 適切な関係および分野証拠なしで可視構造を直接生物量、種の状態または生態学的機能に翻訳することを避けて下さい。 観察された森林の特徴のニュートラルマップは、生物学的解釈が未解決のままであるか、または異なる調査方法を必要とする場合でも価値があります。
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
嵐の障害パッチの計画をキャプチャして、意図した比較から始める必要があります。 可視キャノピーや森の質問、風、影、地形、アクセスの会計に関する計画範囲。 記録的な季節、既知の障害と管理イベント。 比較が必要なジオメトリを評価するために、周囲の安定した参照を十分に含めます。 提案したターゲットが、調査を想定する前にキャノピーの上から見えるかどうかをテストして、それを在庫することができます。 上記の写真は主にカメラで見られる表面を記述します。それらは、下階層、茎またはベアグラウンドの観察を保証するものではありません。 追加のフィールドまたは地上で使用できるデータは、特に解釈が垂直の森林構造に依存するときに不可欠である場合があります。
トレーサブルな処理と解析ワークフローの構築
既存の開口部と不確実なキャノピーから新しい可視破壊を分離します。 観察可能な下降の証拠のためのソース フレームを見直します。 地図アクセスの障害は、環境パッチの独立して、検査優先順位と利用可能なアクセスによって、グループ領域をマップします。 あらゆる観察で嵐と調査の日付を保持します。
嵐の障害パッチの品質レビューは、処理が完了した後続行しなければなりません。 クラウンエッジ、深いシャドウ、およびソースフレームの葉を移動するだけでなく、完成品を点検して下さい。 表面や高さの差をする前にポイントサポートを見直します。 地形ベースラインが関与している場合、その起源、日付、互換性を独立して確認します。 分類または補間出力は、カメラが観察された地面に証明されません。 森林管理識別子と比較フットプリントを保存します。 分類のために、オブジェクトとクラスエラーを意図した使用に関連して評価します。 小さな機能や隠されている機能を含みます。 証拠を超えて継続的な見積もりを拡張する代わりに、サポートされていない領域を目に見えるようにしてください。
イラストの一例を通した作業
仮説2ヘクタールのパッチは、混合された立方と落ちる木を含んでいます。 ポリゴン全体に全木損失を割り当てると観察が上書きされる。 フィールドプロット設計は、マップがより広い障害の足跡を文書化しながら、その中の影響を受ける幹を推定することができます。
嵐の障害パッチのこの例は、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
選択したパッチおよび参照領域で、幹部のステータス、障害型、アクセス条件を録音します。 不安定なツリーゾーンへの侵入を避けてください。 木材や生態学的効果を評価するために、適切な専門分野手順を使用してください。
嵐の障害パッチの評価には、フラグが付けられたターゲットと適切な不燃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
風洞の在庫は、嵐の足跡を、その後のサルベージと分離して維持し、クリアリングと自然再生にアクセスする必要があります。 これらは、異なる理由で同じポリゴンを変更することができます。 フォールンツリーの向きはパターンを記述するのに役立ちますが、風速や故障のメカニズムを推論するために単独で使用すべきではありません。 定数の多いが、目に見えないクラウンを、クラスを一貫してラベル付けできる明確な観察として含める。 中立的な観察の日付されたシーケンスは、すぐにオールノーズロスマップよりも計画するためのより強力な基盤を与えます。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
証拠と可視性限界で日付障害在庫を配信します。 直角のダメージとして、後方全てのキャノピー変更を治療するのではなく、新しいイベントとして、その後の唾液や自然回復を追跡します。
嵐の障害パッチ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、分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。
嵐の障害パッチのためのドローン画像処理ソフトウェアの評価を行う場合、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。
