작업 문제로 시작
센서 선택은 대상 관측으로 시작합니다. RGB 이미지는 눈에 보이는 간격 본, 접근 매핑 및 몇몇 구조상 평가를 위해 충분할지도 모릅니다. Multispectral 측정은 필요한 밴드, 교정 및 검증이 가능합니다. 더 많은 밴드는 자동적으로 관리 해석을 믿을 수 없습니다.
작업 질문은: 의도 결정은 추가적인 측면 대역 또는 주로 명확한 공간 문서가 필요합니까? 설문 조사 전에 센서 평가 샘플 영역 정의가 시작되고 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.
다채로운 색인 층은 RGB 모자이크보다 더 분석 할 수 있으며 결정에 덜 관련이 있습니다. Multispectral 화소는 다른 공간 해결책 및 정렬이 있을 수 있고, uncalibrated 밴드 가치는 날짜의 맞은편에 비교를 지원하지 않을지도 모릅니다.
센서 평가 샘플 영역의 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
센서 평가 샘플 영역의 캡처 계획은 의도 한 비교로 시작해야합니다. 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
카메라를 비교하기 전에 의사 결정, 관찰 가능한 대상, 필수 공간 세부 사항 및 필드 참조를 나열하십시오. 대표 조건을 통해 경계된 파일럿을 실행합니다. 각 센서가 검사 우선을 변경하거나 측정 된 분류 작업을 개선 여부를 평가합니다. 교정, 현장 노동 및 가공 노력이 비교됩니다.
센서 평가 샘플 영역의 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
감각적인 파일럿에서 두 센서는 동일한 대형 시설을 배치하지만, 다국적 관측은 두 개의 필드 검증 커버 클래스를 더 잘 분리합니다. 계획된 서비스만 지도 간격을 좁힐 경우, 추가 밴드는 조작상 결과가 변경되지 않을 수 있습니다. 분류 서비스는 다른 증거 필요조건이 있습니다.
센서 평가 샘플 영역의이 예는 deliberately illustrative, 보고 된 결과 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
센서 워크플로를 평가하기 위한 동일한 독립적 인 참조 위치를 사용합니다. 지도 외관을 비교하는 것보다 오히려 작업에 대한 omissions 및 false 알람을 보고하십시오. 혼합 픽셀 검사 및 작물 경계에 정렬.
센서 평가 샘플 영역의 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
센서 파일럿은 의도한 서비스에 대한 정상적 인 예가 포함되어야합니다. 혼합 토양, 작은 대상, 부분 그림자 및 변태 캐노피. 동일한 표적 정의 및 독립적인 참고 세트를 사용하여 결과를 비교하십시오. 추가 센서가 실제 현장 작업을 변경할 수 있는지 여부를 기록하여 전달된 층의 수를 갖지 않습니다. 유용한 스펙트럼 정보를 추가하는 카메라는 작동 평가에 속한 교정 또는 정렬 요구 사항을 추가 할 수 있습니다. 구매 결정은 따라서 전체 관찰 워크플로를 고려해야, 누가 유지하고 오류가 검토 될 수 있습니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
문서는 저수지 작업에 대한 선택된 센서를 기록합니다. 작물 단계 또는 결정이 보편적으로 우수한 한 카메라를 치료하는 것보다 오히려 변화가 선택적을 다시 시작합니다.
센서 평가 샘플 영역 수로, 안정적인 식별자 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.
Sensor 평가 샘플 영역에 대한 Drone Mapping 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.
