業務上の質問から始める
サーマルイメージは、捕獲や校正が適切であるときに、明らかにするおおい温度の空間の違いを明らかにできます。 解釈は、露出した土壌、水、人工表面から葉を分離する必要があります。 有用な質問は、天候の後にも、周囲のパターンが残っているかどうかです。キャノピーカバレッジと測定条件が考慮されます。
作業質問は: どのキャノピー温度パターンが観察された条件下で水ストレスチェックに値するのか? 調査が始まる前に熱作物の査定の地帯を定義し、それらを見直すかを識別して下さい。 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
パーズのキャノピーの中の熱い土はピクセルを支配することができます。 風、湿度、太陽光の積込みや灌漑のタイミングは温度パターンを変え、放射率やセンサー処理が数値値に影響します。 暖かいパッチは植物水ストレスのユニークな診断ではありません。
熱作物の評価の地帯のために、測定の定義は結果の部分です。 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
熱作物の評価ゾーンの計画をキャプチャする目的の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
記録の天候および潅漑の状態は、センサーの口径測定を評価し、多用性があるimageryを使用しておおいのマスクを作成します。 同様の作物ステージと照明条件を比較します。 ドリフトや破産変化のソースフレームを調べ、普遍的なストレスのしきい値を割り当てるのではなく、遠分観察時間で相対パターンをマップします。
サーマルクロップ評価ゾーンの品質管理レビューは、処理が完了した後に続行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
仮説ゾーンは、明らかに温度の3度と異なるが、より露出した土壌が1つあります。 麻薬だけを覆うと、コントラストが1度に落ちます。 第一のコントラストの混合面; より小さいコントラストは、灌漑の決定をサポートできる前にフィールド評価を必要とします。
熱作物の評価の地帯のためのこの例は意図的に明白、報告された結果か正確さの約束ではないです。 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
適切なフィールドプロトコルを使用して、関連する植物または土壌水路インジケータを測定し、参照ゾーンを含みます。 訪問中の作物の温度が変わることができるので正確なサンプリング時間を記録して下さい。 地図パターンが独立した観察に一致しているかどうかを確認してください。
熱作物の評価の地帯の評価は両方主観されたターゲットおよび適した不燃な参照の場所を含んで下さい。 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
温度のサマリーと一緒にキャノピーの分岐を保存する必要があります熱作物スカウト。 数値画像が滑らかに見える場合でも、植物の解釈には、非常に小さな視界の葉のゾーンが混在する可能性もあります。 十分な気象と動作状況で繰り返された観察を比べ、差分を説明します。 フィールド水路測定が熱ランキングに不一致した場合、地面の証拠を破棄する前に、タイミング、マスク、センサーの動作を調べます。 解約は価値があります。ワークフローが灌漑の操作を優先するために使用される前にテストが必要な前提を示します。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
タイムスカウトマップをキャノピーカバレッジと品質フラグで提供。 証拠の1行として空温を使用して、農業者および操作測定と灌漑勧告を保ちましょう。
熱作物の査定の地帯の手over のために、安定した識別子、源の観察日付、座標の参照、分析の境界および有効な観察の状態を保って下さい。 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。
サーマルクロップ評価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と、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。
