業務上の質問から始める
カバークロップマッピングは、生きた植生、土壌の露出、残留物、および不適切な影を区別する必要があります。 管理値は、土壌や交通地帯の保全と確立を比較するという点にあります。 可視グリーンカバーは1つの観察です。土壌有機物、根本的な開発、または残留物の完全保護効果を測定しません。
作業質問は:保護カバーが目に見えるように不連続して地面にチェックする価値がある場所? 調査が始まる前にカバークロップ評価ゾーンを定義し、誰がそれらを見直します。 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
土を守って、無緑に見えながら土を守ることができます。 雑草は、意図した作物を表すことなく緑色のカバーに貢献することができます。 照明や湿った土壌はRGBの分類に影響します。そのため、シンプルな緑色の地図は、設置とカバーの両方を誤って表示することができます。
カバークロップ評価ゾーンでは、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
カバークロップ評価ゾーンのキャプチャ計画は、意図した比較から始めるべきです。 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
カバークラスを、保存または農業チームで定義し、各例を収集します。 マスクロードとパーマジン。 管理ゾーンでカバーをまとめ、識別できる場所を別々に残留状態に保つ。 調査や管理処置を比較する前に、照明に対する分類感度を調べます。
カバークロップ評価ゾーンの品質審査は、処理完了後続行しなければなりません。 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
仮説分野では、生計は45%をカバーし、可視残渣は評価された地面の30%をカバーします。 フィールド45%保護を呼び出すと、残余を無視します。, 両方を主張するために追加しながら 75% 効果的な保護は、まだ重複チェックとプロジェクトの地上カバー定義が必要です.
カバークロップ評価ゾーンのこの例は、報告された結果や精度の約束ではなく、意図的に説明的です。 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
合意された地盤カバーのサンプリング方法を使用して、植えられた種と記録残余分布を識別します。 斜面位置を横断する薄層ゾーンを点検します。 土壌健康の結論は、キャノピー画像を超えて追加のフィールド証拠を必要とします。
カバークロップ評価ゾーンの評価には、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
カバークロップ評価は、相互に理解できる分類方式で、リビングカバーと残留物を保持すべきである。 フィールドに重複する場合、マップが表示されている素材やレイヤーの推定を分離するかどうかを指定します。 排他的だったが、重複の分数を追加しないでください。 フィールドエッジとトラフィックレーンをチェックします。なぜなら、それらは、作物されたインテリアから異なる応答を必要とする間、低カバーパターンを支配することができます。 繰り返し調査は、同等のクラス定義と季節的なコンテキストを使用する必要があります。これにより、保存チームは、残留可視性の変化から確立開発を区別することができます。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
カバー定義を添付したクラスエリアとターゲティングされた検査場所を提供します。 NRCSガイダンスは、より広いカバークロップの利点を説明しています。ドローン評価文書は、現場ですべての土壌の利益を得られるのではなく、ローカルカバーの観察を文書化します。
カバー・クロップ・アセスメント・ゾーンのハンドオーバーでは、安定した識別子、ソース・オブザーブ・デーション、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。
カバー・クロップ・アセスメント・ゾーンのクラウド・フォトグラメトリー・ソフトウェアの評価を行う際、代表的なデータセットで完全なワークフローを検証します。 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。
