작업 문제로 시작
크라운 크기, 가시 광선 배열 및 스펙트럼 외관은 기름 손바닥 구획 내의 variability를 설명할 수 있습니다. 비슷한 심박수 연령과 관찰 조건의 종자 비교. 실제 모니터링 층은 특정한 크라운과 공간 클러스터를 식별하고, 부동산 팀이 가능한 관리, 토양 또는 플랜트 상태 차이를 검사할 수 있도록 합니다.
작업 질문은: 어떤 기름 손바닥 크라운은 필드 평가를 정당하게하는 comparable 이웃에서 출발합니까? 설문 조사 전에 팜 크라운 평가 단위를 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.
Pruning, 그림자, 나이 및 이웃 크라운 overlap는 외관에 영향을 미칩니다. 황색 또는 비소 크라운은 질병 진단, 영양 부족 또는 생산 손실을 자체에 설치할 수 없습니다. 심지어 보정 반사율은 여러 상호 작용 원인을 표현할 수 있습니다.
팜 크라운 평가 단위의 경우, 측정 정의는 결과의 일부입니다. 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
팜 크라운 평가 단위를 위한 캡처 계획은 예정된 비교로 시작해야 합니다. 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
일관된 크라운 식별자와 숫자 비교에서 무거운 그림자 또는 심한 불을 제외하고. 안정적인 크라운 내부의 관측을 요약하면 적절한 지역 연령대의 각 팜을 비교합니다. 배수, 접근 및 토양 경계를 따라 클러스터를 검토하십시오. 이전 검사 결과가 너무 지속적 인 anomaly가 일년 외관 변화로 구별됩니다.
팜 크라운 평가 단위의 품질 검토는 처리 완료 후 계속되어야 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
200 개의 비슷한 크기의 팜의 환상적인 그룹에서 12은 비특하게 작은 눈에 보이는 크라운 영역을 가지고 있습니다. 6은 최근에 완료된 액세스에 따라 거짓말. 그 역사는 유용한 검사 hypothesis를 건의하지만 다른 6을 설명하지 않거나 모든 12에 대한 일반적인 원인을 증명하지 않습니다.
팜 크라운 평가 단위의이 예는 설명되지 않은 설명이나 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
Inspect 잎 상태, pruning 역사, 지방 적절한 agronomic 프로토콜을 사용하여 연령과 주변 배수를 심는. 분명히 정상적인 비교 손바닥을 포함. Photograph 식별자는 명확하게 그래서 후속 이미지 조사는 동일한 개인을 따를 수 있습니다.
팜 크라운 평가 단위의 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
팜 크라운 비교는 그림자, 오버랩 또는 불확실한 가장자리에 의해 제외된 각 크라운의 분수를 유지해야 합니다. 아주 작은 쓸모 있는 실내는 완전히 눈에 보이는 크라운과 동일한 신뢰를받지 않아야 합니다. 최근의 폐기 및 유지 보수 이벤트와 함께 야자수를 1개의 의심스러운 문제로 그룹화하기 전에. 클러스터는 생물학적 원인보다 조명 효과를 공유 할 수 있습니다. 현장 직원은 한 클러스터 내에서 다른 설명을 확인하면 별도의 결과를 보존합니다. 목표는 시각적으로 균일 한 진단지도보다는 유용한 평가 등록입니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
comparable-neighbor context 및 관측 신뢰로 순위를 매기는 발판 목록을 제공합니다. 이미지 색상에서 자동으로 인코딩하는 것보다 필드 평가 기록의 임상 또는 원자 진단을 유지하십시오.
손바닥 크라운 평가 단위를 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 Software for palm Crown Assessment units를 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.
