작업 문제로 시작
초기의 낙농은 알려진 행과 함께 식물 또는 빈 길이를 찾는 것으로 평가 될 수 있습니다. 분석은 성장 단계에 따라 달라집니다. 작은 묘목은 녹지 않을 수 있으며, 과잉 잎이 나중에 비강 개별 식물을 떨어뜨릴 수 있습니다. 식물 계정 방법 또는 갭 길이 방법 중 하나를 선택하고 관찰 가능한 단위를 명확하게 상태하십시오.
작업 질문은: 어떤 행 섹션을 구성 하는 것은 검열에 충분히 큰 틈이? 설문 조사 전에 행 간격 길이를 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.
놓인 탐지는 반드시 누락된 식물이 아닙니다. 솔질 클로드, 잔류물 및 잡초는 묘목을 침식할 수 있습니다; 그림자 및 잎 오리엔테이션은 그들을 은폐할 수 있습니다. 불규칙한 headlands는 그들의 재배 패턴이 직선 내부 행과 다를 수 있기 때문에 별도의 처리를 요구합니다.
행 간격 길이를 maize를 위해, 측정 정의는 결과의 부분입니다. 도로, 묶음, headlands, 영구 채권 및 물에서 심은 영역을 분리하여 이러한 평가 정의 밖에서 있습니다. 측정 단위가 공장, 행 길이, 패치 또는 관리 블록인지 여부를 결정하고 분석 및 보고를 통해 일관성을 유지하십시오. 토양 배경, 작물 연령 및 닫집 overlap는 관찰 가능한 것에 영향을줍니다. 모든 위치가 좋지거나 가난한 상태로 인해 알 수없는 또는 비정규 클래스를 유지하십시오. 투명 감쇄기 및 유효 보류 분수는 단일 전체 스펙트럼 비율보다 훨씬 쉽게 농업 비교를 만듭니다.
대상과 그 융합자 주변의 디자인 캡처
행 간격 길이를 확대하는 캡처는 의도한 비교로 시작해야합니다. 작물 단계와 현장 질문에 맞는 관측 창을 선택하십시오. 기록 심는 날짜, 최근 관개, 강우 및 관리 사건. Inspect 샘플 사진 blur에 대 한 고 작은 관련 작물 기능 처리 하기 전에 볼 수 있다. 조명과 카메라 구성에서 실제적으로 관찰을 반복적으로 유지하면서 비폭력적인 차이를 녹음합니다. 반사 기반 지수가 필요한 경우 적절한 스펙트럼 밴드와 평가 된 무선 워크플로우를 사용하십시오. 일반적인 RGB 색상 조정은 가까운 적외선 반사 측정과 동일하지 않습니다. 의 대표적 인 작물뿐만 아니라 계획 된 적용 범위에서 의심스러운 무형물을 포함.
추적 가능한 처리 및 분석 워크플로우 구축
검증된 작물 경계 안쪽에 적합 줄 중심선은 그들의 정렬을 검열합니다. 예상 위치 또는 연결된 빈 섹션, 다음 관리 영역으로 요약. 품질 플래그로 어려운 잔류물과 그림자 영역을 유지합니다. 농장의 방식을 스케일링하기 전에 작업 가능한 최소 검출 가능한 플랜트 크기를 선택하도록 필드를 계산합니다.
가공 완료 후 품질 검사를 진행해야 합니다. 전체 출력에 의존하기 전에 낮은 해상도 정렬을 검토 한 다음 anomaly 가장자리에서 원래 프레임에 대한 완성 된 모자이크를 검사합니다. blur, 심한 솔기 및 지원되지 않은 영역을 넓히지 않도록하십시오. 인덱스가 사용되면, 밴드 정체성을 확인하고, 정렬 및 잘못된 값을 확인합니다. 구조가 사용되면, 포인트 클라우드 및 표면 지원이 모든 래스터 셀을 할당하는 대신 측정됩니다. 해당 이용 후기에 달린 코멘트가 없습니다.
일하는 일
시선 샘플에서 100개의 예상된 위치에는 92개의 출현 식물이 들어 있으며 이미지는 88개의 개체를 감지합니다. 4-object 공개는 탐지 질문입니다. 이미지 감지에서 12%의 대기 손실은 8개의 실제적인 격차를 놓친 눈에 띄는 식물을 끊을 것입니다.
이 예제는 행 간격 길이를 결정적으로 설명하지 않고, 보고된 결과 또는 정확성 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
토양, 잔류물 및 광 조건에서 분산 된 행 섹션을 따라 계산 식물. 기록은 별도로 출현합니다. 분명히 좋은 설립과 함께 행을 포함하므로 배출 오류는 명백한 차이를 검토하는 것보다 예상 될 수 있습니다.
의 평가는 행 간격 길이 두 개의 덩어리 대상과 적절한 unflagged 참조 위치 포함해야. 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
웅대한 출현을 위해, 측정된 행 길이 및 예상 역 정의를 카운트로 저장합니다. 불규칙한 재배 간격은 특히 headlands의 주위에 간단한 정규적인 격자 기대 믿을 수 없는, 만듭니다. 필드 메서드가 시드된 위치보다는 현존 식물을 계산하면 이미지 결과를 평가할 때 동일한 정의를 사용합니다. 나중에는 식물이 등장하기 때문에 합법적으로 상승 할 수 있으므로 관찰 날짜와 단계를 보존하십시오. 더 큰 식물에서 가장 작은 탐지 가능한 식물을 검토; 그 분석은 낮은 조사가 선택된 조사 시간에 설치 또는 탐지 한계를 반영 여부를 밝혀줍니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
길이와 현장 검사 스탠드 관측에 묶인 격차 지도를 제공합니다. 경제는 타이밍과 천문학에 따라 달라집니다. 이는 검출 출력에서 분리되어야합니다.
의 행 간격 길이를 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.
Cloud Photogrammetry Software를 압축하면, 줄 간격 길이를 확대하고, 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.
