業務上の質問から始める
ブドウ園のimageryは、しばしば明るい土壌、草間と影で狭いおおいのストリップを混合します。 全ブロック平均は、複数のブドウよりもインターロー管理を反映することができます。 行固有の評価は、可視されたブドウのキャノピーを分離し、互換性のあるトレーニング、剪定および成長ステージでセグメントを比較します。
作業質問は: どのブドウのセクションが、インターロー効果が除外された後の持続的な違いを示すか? 調査開始前にブドウ園の列評価セグメントを定義し、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
列の向きは日を通して影パターンを変え、欠如したキャノピーはスペクトル平均を変える土を露出できます。 明らかに低防護ストリップは、作物の問題ではなく、境界エラーや意図的な剪定の違いであるかもしれません。
ブドウ園の列評価セグメントでは、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
ブドウ園の列評価セグメント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。 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
地図行の中央線をマップし、キャノピー・コンストレンスされたセグメントを作成します。 境界間カバー、ポスト、ヘッドランズから別のブドウの観察。 適切な管理グループ内のセグメントを比較し、各セグメントの保守可能なキャノピーのほんの一部を保持します。 ギャップが重要である場合、グリーンネススコアにそれらを隠すのではなく、別の構造測定としてそれらを報告してください。
ブドウ園の列評価セグメントの品質レビューは、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
仮説20メートルの2つのセグメントは同じ可視リーフ反射率を持っていますが、XNUMXつはキャノピーカバレッジ半分を持っています。 より多くの土壌が含まれているため、全ストリップの平均は異なります。 キャノピーのみの観察とキャノピーカバレッジを報告すると、2つの異なる質問がわかります。
ブドウ園の列評価セグメントのこの例は、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
対照的なセグメントを歩くと、欠落したブドウ、剪定、葉の状態および土壌管理を記録します。 同様の方向で一致した比較セグメントを使用します。 影や土のマスクが適度に調整されると、それぞれの異常が残っているかどうかを確認してください。
ブドウ園の列評価セグメントの評価には、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
ブドウ園の観察は、列の幾何学が照明の非対称性を生むキャノピーの側面またはストリップの定義を保存する必要があります。 影幅の変化は、日付間のセグメントの使用可能な部分を変更することができます。 無視された領域を推測値で満たす代わりに、有効な分数を報告し、サポートが適切である場所だけを比較します。 異種目とメンテナンス記録を欠落させるセクションへのリンク。 その結果レジスタは、フィールドチーム2のコンクリートと異なる検査質問を与える、intactキャノピー内のスペクトル差から構造的なキャノピーギャップ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
セグメントレベルのスカウティングマップをキャノピーカバレッジと観察品質でお届けします。 経営の解釈は、培養チームに属し、作物段階、フィールド履歴、直接植物測定のアカウントでなければなりません。
ブドウ園の行評価セグメント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。
ブドウ園の行評価セグメントにドローン画像処理ソフトウェアを評価する場合、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。
