작업 문제로 시작
Pixel 분류는 로컬 이미지 측정을 라벨, 객체 기반 작업 그룹 픽셀은 크라운, 침대, 패치 또는 기타 단위로 라벨링합니다. 오른쪽 단위는 결정에 달려 있습니다. 팜의 재고는 명백한 개인과 안정적인 식별자를 필요로합니다. 커버 레아 견적은 대신 오염 물질 표면 클래스가 필요할 수 있습니다.
작업 질문은: 분석은 개별 픽셀 또는 관리 개체를 분류해야 실제로 검사? 설문 조사 전에 재고 매핑 개체를 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.
세그먼트는 이웃 개체를 병합하거나 여러 조각으로 하나의 크라운을 분할 할 수 있습니다. 픽셀 맵은 개인을 구별하는 데 실패하면서 세부 사항이 나타날 수 있습니다. 픽셀 분류를 자동적으로 믿을 수 있는 재고를 만들지 않습니다.
재고 지도 대상의 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
재고 매핑 개체를 위한 캡처 계획은 의도한 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
관리 객체를 정의하고, 터치, 부분 및 obscured 개체에 대한 규칙을 작성합니다. 독립적으로 라벨을 붙인 예에 대한 후보 구분 비교. 객체 수준에서 카운트, 경기 및 경계 행동을 완화하고 지역 문제에 대한 픽셀 수준의 체크를 유지하면서. 날짜별 개요 변경 사항의 분리된 객체 정체성.
재고 매핑 개체에 대한 품질 검토는 처리 완료 후 계속되어야합니다. 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
환상적 행에서 10 개의 크라운은 두 개의 크라운이 분할하기 때문에 12 개의 세그먼트를 생산합니다. 픽셀 맵은 여전히 거의 모든 캐노피 픽셀을 정확하게 분류 할 수 있습니다. 그것은 좋은 닫집 성과 그러나 가난한 재고 성과, 왜 평가 단위가 사용과 일치해야 하는지 보여주는.
재고 매핑 개체의이 예는 deliberately illustrative, 보고되지 않은 outcome 또는 정확도 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
필드 식별자에 대한 매칭 된 매핑 객체와 미들러 및 중복 인스턴스를 모두 기록합니다. dense overlap 및 구획 가장자리를 포함하십시오. object가 존재하는지 별도로 경계 불확실성을 아시나요?
재고 매핑 개체의 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
Object inventories는 이러한 다른 질문 때문에 두 가지 존재의 신뢰와 경계를 유지해야합니다. 팜은 크라운 가장자리가 오버랩에 닿지 않는 동안 명확하게 존재할 수 있습니다. 잘 정의 된 녹색 패치는 의도 한 종일 수 없습니다. 관리 속성을 첨부하기 전에 일치 필드 식별자, 및 해결되지 않은 일치를 보존. 반복된 설문조사를 위해 동일한 실제 객체가 정체성을 유지하지 않도록 주의해야 합니다. 이 체크는 경계 점수가 혼자서 유지 보수 등록에 더 관련이 있으며 단일 변경 개체에 대한 중복 작업을 방지합니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
워크플로우 및 리포트 객체 레벨 예외에 대한 올바른 객체 유형을 전달합니다. 실제 결정에 따라 픽셀, 객체 또는 하이브리드 분석을 선택하고 시각적 세부 사항에 근거한 방법을 피하십시오.
재고 매핑 개체 수로를 위해, 안정 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.
온라인 Photogrammetry Software for 재고 매핑 개체를 평가할 때, 대표 데이터셋을 사용하여 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.
