작업 문제로 시작
포도원 심상은 종종 밝은 토양, 잔디 덮인 인터로그 및 그림자를 가진 좁은 닫집 지구를 섞습니다. 전체 블록 평균은 덩굴보다 상호 성장 관리를 반영 할 수 있습니다. 특정한 평가는 눈에 보이는 포도나무 닫집을 고립시키고 호환되는 훈련, pruning 및 성장 단계로 세그먼트를 비교합니다.
작업 질문은: 어떤 포도상 단면도는 간호 효력이 제외된 후에 지속적인 다름을 보여줍니다? 설문 조사 전에 포도원 행 평가 세그먼트를 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.
Row 오리엔테이션은 그림자 패턴을 하루로 변경하고 누락 된 닫집은 심근 평균을 변경하는 토양을 노출 할 수 있습니다. 겉보기 낮은-vigor 스트립은 경계 오류 또는 의도적 인 폐기 차이는 작물 문제보다.
포도원 행 평가 세그먼트의 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
포도원 행 평가 세그먼트를 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
Map row centerlines와 canopy-constrained 세그먼트를 만듭니다. 인터로우 커버, 포스트 및 헤드랜드에서 분리된 포도 관측. 적절한 관리 그룹 내에서 세그먼트를 비교하고 각 세그먼트에 대한 관찰 가능한 캐노피의 분수를 유지합니다. 틈새가 중요하듯이, 녹색 점수에서 숨겨지기지 않는 별도의 구조 측정으로 보고합니다.
포도원 행 평가 세그먼트에 대한 품질 검토는 처리 완료 후 계속해야합니다. 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
두 개의 고형 20 미터 세그먼트를 공급하는 것은 동일한 볼 수 잎 반사, 하지만 하나는 닫집 적용 절반. 더 많은 토양이 포함되어 있기 때문에 전체 스트립 평균은 다를 것입니다. 캐노피 전용 관측과 함께 캐노피 적용을보고 두 가지 다른 질문을 밝혀.
포도원 행 평가 세그먼트의이 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
걷기 대조 세그먼트 및 기록 누락 된 포도, 펀딩, 잎 상태 및 토양 관리. 유사한 오리엔테이션을 가진 일치한 비교 세그먼트를 사용하십시오. 각 anomaly가 그림자 및 토양 마스크가 합리적인 경우 남아 있는지 확인하십시오.
포도원 행 평가 세그먼트의 평가는 두 개의 조각 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
Vineyard 관측은 열 기하학이 조명 비대칭을 만드는 캐노피 측 또는 지구 정의를 보존해야 합니다. 그림자 폭의 변화는 날짜 사이 세그먼트의 쓸모 있는 부분을 바꾸골. 대신에, 짐이 없는 값으로 제외된 영역을 채우고, 유효한 부분의 보고를 보고, 지원이 적절하다는 것을 비교하십시오. 링크 비정상적인 섹션을 누락 포도 및 유지 보수 기록. 결과 등록은 intact canopy 내에서 스펙트럼 차이에서 구조적 캐노피 간격을 구분할 수 있으며, 필드 팀 두 개의 콘크리트 및 다른 검사 질문을 제공합니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
canopy 적용 및 관측 품질로 세그먼트 수준의 스크 아웃 맵을 제공합니다. 관리 해석은 viticulture 팀과 속하며 작물 단계, 현장 역사 및 직접적인 식물 측정을 고려해야 합니다.
포도원 행 평가 세그먼트를 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 Image Processing Software for vineyard row assessment 세그먼트를 평가할 때, 대표 데이터셋과 함께 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.
