業務上の質問から始める
牧草地は、可視植生、ベアパッチ、トラック、シェードグラウンドの空間的差を示しています。 これらの違いは、偽造評価のためにサンプリングストラタを定義することができます。 有用な結果は、緑のマップの直接変換ではなく、より優れた分散フィールドサンプリング計画です。
作業質問は: どのように摂食のバリビリティガイドの飼料量と緑地を装備せずにサンプリングすることができますか? 調査が始まる前にパステルスサンプリングストラタを定義し、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
種は高さ、密度、栄養価が異なる。 緑豊かなキャノピーは、不透明の植物を含有し、木の周りに影がベールやスパースエリアに似ている可能性があります。 局所的に評価された関係なしでキャノピーの高さだけは乾燥したマッターの固まりを提供しません。
パステルサンプリングストラタは、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
パスリングストラタ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
管理履歴と保存可能なカバーパターンでパドックを分割し、共通と珍しいストラタを横断してフィールドサンプルを割り当てます。 地図 個別に不可解な機能。 高さが調査される場所、カノピー測定を計算する前に、地上のベースラインと植生の動きを確認してください。 在庫運動後に表面が急速に変化する可能性があるため、日を刻むことを維持します。
製紙加工後、品質審査が続行されなければならない。 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
イラストのパドックは70%の密な見栄えのカバー、20%のスパース カバーおよび10%トラックまたは除外された地面を持っています。 緑豊かな70%のみをサンプリングすると、予想を上回る偏見が生じる。 現場設計は、生産的・空間領域を代表し、排除された領域を明示的に報告します。
パスチャーサンプリングストラタのこの例は、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
適切なパステルプロトコルを使用して、飼料の質量または他の必要な測定を収集し、種を特定し、圧力をグラウズする注記します。 各サンプルをイメージのストラタムにリンクします。 予測モデルが装着されている場合は、評価サンプルを分離しておいてください。
パスチャーサンプリングストラタの評価には、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はずです。 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
牧場のサンプリングストラタは、フィールドクルーが代表的な測定値を含む十分な場所と広い場所を見つけるために実用的である必要があります。 想定外のクラスは、予報を改善することなく複雑なマップを生成できます。 各領域の重みを記録し、除外された地面がどのように処理されるかを文書化します。 捕獲とサンプリングの間に動物が視線を画すと、イメージがまだサンプルされた表面を表すかどうか、イベントと整列に注意して下さい。 ローカルモデルは、隣接した画像ピクセルが同じ植生の多くを共有しているため、独立したパドックや日付単位で評価されるべきです。
受取チームが使用できる証拠を渡して下さい
フィールドチームにサンプリングマップとエリアの重みを提供します。 任意の耳障りな勧告は、測定された飼料条件と管理者のより広い動物や季節的な情報を使用する必要があります。
パスリングストラタのハンドオーバーでは、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ステータスを保持します。 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。
オンラインフォトグラメトリーソフトウェアをパスリングストラタに評価する際に、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。
