작업 문제로 시작
쌀 색상과 캐노피 구조는 수확 검사 캠페인을 구성 할 수 있습니다, 특히 재배 날짜가 부동산에 따라 다릅니다. 실제로 함께 수확 할 수있는 블록에 묶여있는 결정을 유지하십시오. 이미지 층은 격리한 변색, 거위한 작물, 분야 가장자리 및 헝겊 조각에서 획일한 ripening 본을 이미 삭감해야 합니다.
작업 질문은: 어떤 밥 구획은 성숙과 곡물 습기 검사를 첫째로 받아야 합니까? 설문 조사 전에 수확 평가 블록을 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.
황색을 씌우는 것은 성숙, 물 관리, 영양 제한 또는 다른 원인을 반영할 수 있습니다. RGB 색깔은 곡물 습기를 측정하지 않으며, 시각적으로 획일한 분야는 닫집의 밑에 다른 panicle 상태를 포함할지도 모릅니다. 자동 수확 날짜는 관측 지원이 무엇인지 과시 할 것입니다.
수확 평가 구획을 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
수확 평가 블록을 위한 캡처 계획은 예정된 비교로 시작되어야 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
재배 날짜, 최근 필드 노트 및 작물 만 모자이크를 결합합니다. 추수 명령을 할당하는 것보다 일관성있는 시각적 기준을 사용하여 검사를 위한 랭크 블록. 그린러, 중급 및 senescent 영역에서 대표 사진 캡처. 기계 액세스가 실제 일정을 변경할 수 있기 때문에 로데드 영역에 대한 별도의 레코드를 유지하십시오.
수확 평가 구획을 위한 질 검토는 가공 완료 후에 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
hypothetical 캠페인에서, 6개의 구획 필요 검사 그러나 팀은 오늘 3만 표본할 수 있습니다. 지도는 두 개의 늦은 식물 블록이 시각적으로 균일하고 녹색을 유지한다는 것을 밝혀줍니다. 다른 블록은 찢어지게됩니다. 혼합 블록을 먼저 검사하고, 직접 곡물 측정을 사용하여 수확을 분할 할 것인지 결정하십시오.
수확 평가 구획을 위한 이 예는 deliberately illustrative, 보고한 outcome 또는 정확도 약속 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
농부의 프로토콜을 사용하여 대표 곡물 및 성숙 관측을 수집합니다. 기록 위치, 시간, 다양성 및 표본 추출 방법. 지도의 시각적인 그룹화와 측정을 통해 예상된 순위를 지원하는 유일한 위치를 선택하는 대신 합의를 재확인합니다.
수확 평가 구획의 평가는 둘 다 표백 표적 및 적당한 unflagged 참고 위치를 포함해야 합니다. 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
Harvest-readiness maps는 샘플 등록에서 이점을 제공합니다. 이 트랙은 직접 곡물 관측을 차단하고 시각적 증거 만 있습니다. 비중 셀을 준비하는 것보다 측정을 기다리는 것과 같은 상태를 포함. 블록이 이질 때, 그 대비 영역을 샘플링하는 대신 그들 멀리. 비, 배수 및 현장 작업이 상태를 변경할 수 있기 때문에 이미지와 곡물 샘플링 사이의 시간을 기록합니다. 검사가 읽음 평가를 변경하거나 이전의 시각 그룹화 확인 여부를 설명해야 합니다.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
샘플 위치와 블록 역사로 검사 큐에 손을. 현장 측정 후만 업데이트 읽음 상태, 드론 맵을 수확 계획을위한 공동 원조를 만들기.
수확 평가 구획 수복을 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.
Orthomosaic Mapping Software for 수확 평가 블록을 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.
