작업 문제로 시작
무인비행기 파생된 크라운과 고도 관측은 숲 구조를 설명할 수 있고, 생물 자원 추정은 적합한 empirical 또는 물리적 관계 및 분야 참고 자료가 요구합니다. Species, 줄기 차원 및 숲 유형 사정. 이미지 모델은 생물학적 모델과 이후의 탄소 회계 프레임 워크에서 구별되어야한다.
작업 질문은: 공중 구조의 앞에 어떤 분야 증거가 생물 자원 추정을 지원할 수 있는가? 설문 조사 전에 숲 생물 자원 교정 도형을 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.
크라운 지역은 혼자 나무 질량을 측정하지 않습니다. 한 숲에서 보정 관계는 다른 건축이나 종과 다른 실패 할 수 있습니다. 탄소 크레딧으로 직접 구조지도를 변환하는 것은 여러 측정과 회계 요구 사항을 건너 뛰고 있습니다.
숲 생물 자원 구경측정을 위해, 측정 정의는 결과의 부분입니다. , 간격, 개별 나무 및 지상 관측을 별도로 정의합니다. 동일한 오버 헤드 폴리곤은 여러 생태 층을 포함 할 수 있으며 크라운 경계는 줄기 기반 필드 플로트 경계로 동전화하지 않을 수 있습니다. 숲 지역 포함, 유효한 관측 지역 및 제외된 그림자 또는 occlusion. 생체 이용, 종 조건 또는 생태 기능으로 직접 볼 수 있는 구조를 변형하지 마십시오. 관찰 된 숲 특징의 중립지도는 생물학적 해석이 녹지 않거나 다른 조사 방법을 필요로 할 때조차 귀중한 수 있습니다.
대상과 그 융합자 주변의 디자인 캡처
숲 생물 자원 구경측정 도형을 위한 계획은 예정된 비교로 시작되어야 합니다. 볼 수 있는 캐노피와 숲의 질문, 바람, 그림자, 지형 및 접근을 위해 회계. 기록 시즌, 알려진 교만 및 관리 이벤트. 비교가 필요한 지형을 평가하기 위해 충분한 주변 안정 참조를 포함. 제안된 목표가 조사를 추측하기 전에 캐노피의 위 또는 위와 보이는지 시험하십시오. 카메라에 의해 볼 표면이 주로 설명 된 사진 위의 캐노피 사진; 그들은 understory, 줄기 또는 벌거 벗은 배경의 관측을 보장하지 않습니다. 추가 필드 또는 지상 캡블 데이터는 특히 해석이 수직 숲 구조에 달려 있을 때 필수적일 수 있습니다.
추적 가능한 처리 및 분석 워크플로우 구축
바이오 매스 수량 및 참조 영역을 정의하고 필드 플로트를 설정하고 과학적으로 적합한 추정 방법을 선택하십시오. 엣지 크라운의 계정이 정해져 있는 스패드 피트를 일치시킵니다. 필드 샘플이 그들과 withheld 플로트에 대한 평가를 지원하는 유일한 맞는 관계. 측정 및 모델 불확실성을 집계 추정으로 나눕니다.
숲 생물 자원 구경측정 도형을 위한 질 검토는 가공 완료 후에 계속되어야 합니다. 크라운 가장자리, 깊은 그림자 및 광원 구조 뿐 아니라 완제품에 있는 이동하는 단풍을 검열하십시오. 표면 또는 높이 차이를 사용하기 전에 포인트 지원. 지형 기본이 관여된 경우, 그 기원, 날짜 및 호환성을 독립적으로 검증합니다. 분류 또는 간헐적 인 출력은 카메라가 관찰 된 접지가 증명되지 않습니다. 보존 숲 관리 식별자 및 비교 발자국. 분류를 위해, 작은 또는 숨겨진 기능을 포함하여 의도한 사용과 관련된 객체와 클래스 오류를 평가합니다. 증거를 넘어 지속적인 견적을 확장 대신 눈에 보이지 않는 영역을 유지하십시오.
일하는 일
일러스트의 경우, 두 개의 고형도가 유사한 상부 대포 덮개를 가지고 있지만 다른 줄기 크기 분포. Equal 덮개는 biomass를 똑같이 하지 않습니다. 이 모델은 정형화가 기하학적이 정확하더라도, 커버만 사용하는 모델입니다.
이 예제는 숲 생물 자원 교정 플로우에 대한 설명은 설명되지 않은 outcome 또는 정확성 약속입니다. 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
문서화된 재고 프로토콜을 사용하여 선택한 allometric 접근법에 의해 요구되는 종과 나무 측정을 수집합니다. 도형 위치 및 가장자리 포함을 검증합니다. 예측을 평가하고 숲 유형 차이를 검사하는 독립적 인 도형을 예약하십시오.
숲 생물 자원 구경측정 도수의 평가는 둘 다 표백한 표적 및 적당한 unflagged 참고 위치 포함합니다. 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
Biomass 플로팅 일치는 크라운을 가로지르 경계와 나무를 가로지르는 것입니다. 필드 포함 규칙 및 공중 지원 영역 reconciled deliberately 필요. 모델 평가는 작은 체계적인 bias가 큰 지역에 걸쳐 축적 할 수 있기 때문에 bias뿐만 아니라 평균 오류를보고해야합니다. 교정 플로우가 숲 유형 또는 연령 클래스를 나타내지 않으면 지원되는 도메인 밖에 해당 클래스를 표시하십시오. 구조상 모형은 과학적인 권위를 단순히 그것 생성하기 때문에 겉옷을 어디에나 얻지 않아야 합니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
구조적 메트릭과 투명 모델 보고서를 전달할 때만 지정됩니다. 교정 도메인 및 불확실성을 유지하고 별도로 적절한 과학 및 검증 프로세스 내에서 탄소 수용 결론을 유지하십시오.
숲 생물 자원 구경측정을 위해, 안정되어 있는 식별자를 유지하십시오, 근원 관측 날짜, 협조 참고, 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.
Drone Mapping Software for forest biomass Calibration 플로우를 증발할 때, 대표 데이터셋을 통해 완전한 워크플로우를 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.
