작업 문제로 시작
또는 출력된 크라운 층은 펀딩, 조건 및 유지 보수 관측을 반복적으로 트리 식별자에 연결해줍니다. Row and tree position는 유용한 구조이지만 종, 나이, 펀딩 및 오버랩으로 크라운 크기 변경을 제공합니다. 지도가 표시된 크라운의 위치 또는 속성을 생성하기 전에 알려진 트리 위치를 나타냅니다.
작업 질문은: 어떻게 볼 수 있거나 위탁 크라운은 나무 검사 기록기에 믿을 수 있는 연결될 수 있습니까? 설문 조사 전에 또는 차등 크라운 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.
Adjacent 크라운은 터치 및 병합 할 수 있으며, 몹시 펀딩 된 나무가 부패 할 수 있습니다. 그물세공과 지원은 크라운 가장자리를 숨길 수 있습니다. 상하의 닫집 윤곽선은 간선 직경, 과일 짐 또는 내부 나무 상태를 측정하지 않습니다.
orchard 크라운 객체의 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
orchard Crown Objects를 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
인증된 행 및 트리 등록에 참여하여 후보 크라운 센터에 가입하십시오. 병합 된 크라운과 가장자리 나무를 수동으로 검토하십시오. 작은 나무 주위에 밝은 토양을 포함하여 오히려 비옥한 실내 악천적 관측을 추출하십시오. 안정된 트리 식별자 및 날짜 별 크라운 형상을 모두 보존하여 변경 개요는 새로운 재고 객체를 만들지 않습니다.
orchard 크라운 개체에 대한 품질 검토는 처리 완료 후 계속되어야합니다. 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
그림과 세 개의 작은 나무가 덮여 있기 때문에 40 개의 등록된 나무는 37 개의 눈에 보이는 크라운 개체를 생성합니다. 객체 수에 근거한 한 하나에 1 경기는 실패할 것입니다; 위치 검토 및 지상 기록은 재고를 해결합니다.
orchard 크라운 객체의 예제는 설명되지 않은 outcome 또는 정확성 약속이 아닙니다. 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 행 라벨, 펀딩 나무, 병합 크라운 및 비정규 위치. 여러분의 관심에 감사드립니다. 설문 조사의 기하학적 변화를 설명하는 유지 보수 이벤트를 기록합니다.
orchard 크라운 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
orchard register는 날짜 별 크라운 미터와 함께 안정 행 및 나무 번호를 저장해야합니다. 두 개의 크라운이 병합되어 원래의 나무 식별을 유지하고 전체 영역의 arbitrarily 할당보다는 개별 크라운 측정을 해제합니다. 최근의 펀딩은 악화 없이 크기로 급격한 변화를 설명할 수 있기 때문에 기록의 이벤트입니다. 목재와 교체 나무를 평가 샘플에 포함. 그들은 종종 가장 어려운 개체가 일치하고 큰 일반 실내 크라운의 리뷰가 놓을 수 있음을 약화 할 수 있습니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
Observable Crown 속성 및 예외 플래그와 함께 트리 등록을 제공합니다. 과일 생산 또는 식물 건강은 크라운 지역에서 혼자 인페스트리드 보다는 적당한 분야 측정에서 추가되어야 합니다.
또는chard 크라운 개체 수로를 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.
온라인 Photogrammetry Software를 압축하면, 또는chard 크라운 객체를 위한 전체 워크플로우를 대표 데이터셋으로 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.
