작업 문제로 시작
최소 매핑 단위는 가장 작은 객체 또는 프로젝트를 정의하는 것은 지속적으로보고됩니다. 이미지 해상도, 경계 불확실성, 대상 정의 및 사용자가 취할 수있는 작업을 반영해야합니다. 매우 상세한 래스터는 모든 작은 연결 픽셀 클러스터가 의미있는 관리 객체임을 보장하지 않습니다.
작업 질문은: 작은 보고한 패치가 맵 디테일이 작동 소음이 되는 앞에 있어야 하는가? 설문 조사 전에 최소 보고 가능한 패치를 정의하고 누가 검토 할 수 있는지 확인합니다. 증거가 검사, 샘플링 또는 관리 결정에 변경 될 것임을 알 수 있습니다. 이지도를 테스트 가능한 작업에 연결하고 문제를 해결할 수 없는 매력적인 출력에서 유용한 관찰을 구별 할 수 있습니다.
이미지가 실제로 관찰하는 것을 이해하십시오.
Speckled 분류는 많은 목표로 1개의 진짜 헝겊 조각을 파골 수 있습니다. 침착한 매끄럽게 할 수 있습니다 좁은 그러나 배수구 또는 riparian 지구와 같은 중요한 특징. 모든 기능 유형에 대한 하나의 영역 임계값을 사용하면 관련 구조를 잃을 수 있습니다.
최소 보고 가능한 패치의 경우, 측정 정의는 결과의 일부입니다. 측정 지원 명시: 픽셀, 세그먼트 객체, 샘플 플로트 및 관리 블록은 다른 영역과 변형 소스를 나타냅니다. 픽셀 크기를 변경하는 것은 독립적 인 정보를 만들거나 센서 관측을 개선하지 않습니다. 대상을 찾는 작업의 우려, 추정 지역, 수치 관측을 비교하거나 현장 속성을 예측하는 것을 결정합니다. 각은 다른 평가 denominator를 요구합니다. 불확실한 상표 및 비공개적인 지구를 보존하십시오 그래서 완전한 보기 분류는 누락된 증거를 숨길 수 없습니다. 최종 품질 요구는 실제 작업, 지리 및 조건을 테스트해야합니다.
대상과 그 융합자 주변의 디자인 캡처
최소 보고 가능한 패치를 위한 캡처 계획은 예정된 비교로 시작해야 합니다. 관찰 및 참조 컬렉션을 함께 설계하십시오. 대상을 나열하면, 결정이 이루어질 것으로 예상되는 표면과 스케일을 구분할 수 있는 센서 응답. 시각적으로 깨끗한 시연보다는 쉽고 어려운 조건을 캡처하십시오. 취득 시간, 카메라 정보, 교정 기록 및 관련 환경 상황 유지. 여러 밴드 또는 날짜가 참여하고, 정렬 및 비교를 평가하는 방법을 계획합니다. 작은 파일럿은 제안 된 기능이 실제로 더 큰 자동화 된 분석 이전에 관찰 할 수 있는지 여부를 알 수 있어야합니다.
추적 가능한 처리 및 분석 워크플로우 구축
좁은 선형 기능과 분리된 지역 패치를 포함하여 필요한 클래스별 보고 규칙을 설정합니다. 예상 크기 범위의 라벨이 있는 예제에서 테스트합니다. 물체가 병합되는 기록, 필터링 또는 유지. 결과지도가 시스템 작은 표적을 숨기지 않고 필드 네비게이션과 수량 요약을 지원 여부를 평가합니다.
최소 보고 가능한 패치에 대한 품질 검토는 처리 완료 후 계속되어야 합니다. 전시 제품 주변의 원시 또는 원시 입력을 보존합니다. 수식, 밴드 식별, 마스크, 좌표 참조 및 샘플링 선택 검증. 대표 소스 출력 위치를 검토하고 솔기, 가장자리 화소 또는 혼합 표면이 관심의 기능을 지배 여부를 검사합니다. 사전 처리 및 모델 버전에 기록하므로 업데이트가 재제작 될 수 있습니다. 배포를 반영하는 독립적 인 평가 단위를 사용하여, 단순한 편리한 임의의의 픽셀. 간단한 기본으로 제안된 정교한 기능을 비교하십시오; 추가 복잡성은 공정한 평가의 밑에 지정된 측정 또는 결정을 개량할 때만만만 통일됩니다.
일하는 일
일러스트를 위해, 정리 팀은 개별 대형 파편 객체를 찾을 수 있지만 별도의 작업으로 수천 개의 격리되지 않은 불확실한 픽셀을 사용할 수 없습니다. 패치 재고는 객체의 신뢰와 위치를 필요로 합니다. 서식지 평가는 대신 간단한 영역 필터가 실패할 수 있도록 연결된 좁은 채식이 유지될 수 있습니다.
최소 보고 가능한 패치의 예는 deliberately illustrative, 보고된 outcome 또는 정확도 약속. 프로젝트의 측정값을 사용하여 작업의 소각을 변경합니다. 수화기, 탈광기, 관측일 및 노출을 볼 수 있습니다. 백악관 경계, 가시 또는 참조 변경이 결정을 변경하면 누락된 증거를 수집하거나 추가 소수점을 보고하지 않고 해결되지 않는 경우를 유지합니다.
독립적 인 필드 증거로 검증
제안된 크기 임계값과 지도 객체와 지상 정체성을 비교할 수 있는 대상을 확인합니다. 보고된 단위가 가시성과 행동이 있는지 여부를 묻는 필드 사용자. 선형 중요성이 작은 지역을 무시하는 문서 사례.
최소 보고 가능한 패치의 평가는 두 개의 덩어리 대상과 적절한 unflagged 참조 위치를 포함해야합니다. 가장 명백한 후보자만 확인하면 놓은 대상이나 전체 false-alarm 패턴을 예측할 수 있습니다. 평가하는 데 사용되는 사람들로부터 방법을 조정하는 데 사용되는 별도의 관측. 뱀파이어를 떼어낸다. 그리고, 뱀파이트를 떼지 않고도 뱀파이브를 떼고, 뱀팁을 떼어내고, 굵은 소리를 떼는 것. 현장 타이밍은 이미지 타이밍과 다를 때, 사이트가 방문 사이에 변경 될 수 있는지 설명합니다. 불명은 조사에 대한 증거이며, 지도와 일치하기 위해 지상 기록을 강제하지 않습니다.
주제별 해석 위험 해결
최소 매핑 단위는 실제 현장 탐색으로 테스트되어야 합니다. 믿을 수 없는 패치는 그룹화 된 작업 영역 또는 더 나은 참조가 필요할 수 있지만, 작은 중요한 교차는 특정 자산을 유지해야합니다. 검출 해상도와 보고 해상도의 차이를 기록합니다. 작은 개체를 필터링하면 배달을 단순화 할 수 있지만, omitted 클래스 영역은 여전히 견적에 대한 중요 할 수 있습니다. 필터링 후보의 수 또는 영역을 보존 할 때 관련된, 깨끗한 클리너 맵은 완벽하게 균일 한 풍경보다 오히려보고 규칙을 반영.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
전달된 데이터에 mapping-unit 정의를 첨부합니다. 임계값의 변화는 아래 표면이 변하지 않을 때도 패치 카운트와 영역을 변경할 수 있기 때문에 버전이어야 합니다.
최소 보고 가능한 패치를 위해, 안정적인 식별자를 유지, 소스 관측 날짜, 좌표 참조, 분석 경계 및 유효한 보존 상태. 접근 가능한 개요와 필요한 geospatial 데이터를 모두 공급합니다. 해결되지 않은 기능과 다음 유용한 체크를 설명하는 짧은 예외 등록을 첨부합니다. 데이터가 개정되면, 이유 및 버전을 보존하거나 양 또는 상태는 추적 할 수 있습니다. 샘플 아이템을 찾아 자신감의 해석하기 위해 수신 팀을 요청하십시오. 실제 리뷰는 종종 파일 통합 검사가 감지 할 수없는 오류가 발생했습니다.
최소 보고 가능한 패치를 위한 Online Photogrammetry Software를 평가할 때, 대표 데이터셋을 통해 전체 워크플로를 평가합니다. DroneCollab는 photogrammetric mapping output을 준비하기 위해 고려 될 수 있으며 작업별 해석 및 현장 검증은 필수입니다. 필요한 수출, 검토 프로세스 및 실제 파일럿 증거를 비교하여 작업 흐름을 선택하기 전에.
