業務上の質問から始める
実験設計に繋がる全ての測定が残っていると、農業実験イメージが有用になります。 プロット識別子、レプリケーション、治療代入および観察日は処理を存続しなければなりません。 路地や境界線を考慮しずに、全角のプロットを抽出することで、レイアウト効果と近くの作物で治療反応をミックスできます。
作業質問は: 空中プロットの測定は、境界とレイアウトバイアスを導入することなく治療を比較することができますか? 調査が始まる前に実験的な米のプロットを定義し、それらを見直します誰を識別します。 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
不変なプロットグリッドは、隣接する治療を検査することができます。 ボーダー工場は、異なる光と競争を体験し、単一の異常に濡れたコーナーは、小さなプロットの平均を支配することができます。 多数のイメージピクセルは、独立した実験的なレプリカを作成しません。
実験的な米のプロットの場合、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
実験的な米のプロットの計画を計画するキャプチャは、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
調査の試行コーナーは、フィールドブックでラベルをプロットし、プロトコルがボーダーエクスクルージョンを呼び出す内部プロットマスクを作成します。 実際のサンプルされた領域をすべてのプロットに記録します。 キャンディカバーを損なうか、プロットによる目盛りのあるスペクトル観察をキャノピレーションし、その後の統計解析のために構造を再計算します。 フラグは、それらを静かに置き換えるのではなく、不足しているデータでプロットをコピーします。
実験的な米のプロットのための質の見直しは処理完了の後で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
治療の4つのレプリカをイラスト化試験で行います。 それぞれのプロットには数千ピクセルのピクセルが含まれているが、治療はまだ4つの実験的レプリカがあります。 独立したピクセルをすべて扱うと、誤解を招くような不確実性が生まれ、小さな明らかな治療の違いを誇張できます。
実験的な米のプロットのためのこの例は、意図的に説明的ではなく、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
フィールド内のプロットのアイデンティティをチェックし、実験のプロトコルを使用して選択した参照特性を測定し、予測的な関係を評価するときにいくつかのプロットを把握します。 ラベルや観察が同じ訪問や成長ステージに合致していることを確認してください。
実験的な米のプロットの評価は、両方の主観的ターゲットと適切な不燃の参照の場所を含むべきである。 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
トライアルプロットは、有効なピクセルの分数と、その意味観察を運ぶ必要があります。 重影または欠落したモザイクストリップによる治療のプロットは、それ以外の場合は、完全に観察されたプロットに匹敵するかもしれません。 処理ソフトウェアが異なる機能番号を作成しても、プロットのオリジナルの実験識別子を保存します。 フィールドチームで最初の調査をした後、フィールドチームでコーナーを見直し、未知の1列シフトがその後の日付ごとにコンテントすることができます。 作図を除外する必要がある場合は、その実験サンプルを静かに変更しないため、その理由で表に保持してください。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
マスクバージョン、有効エリア、観察、品質フラグをセットしたプロットテーブルを納入。 実験設計を尊重する分析で、人間工学に基づいた推論を維持し、治療の指示ではなく、モザイクは測定を供給します。
実験用米は、手元をプロットし、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。
実験的な米のプロットの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。
