작업 문제로 시작
NDVI는 그들의 합계에 의해 분할된 그들의 다름으로 근적외선과 빨간 반사력을 결합합니다. 그것은 채권과 관련된 스펙트럼 대조를 요약하지만, 여러 표면과 식물 조건은 비슷한 값을 생산할 수 있습니다. 유용한 맵은 적절한 작물과 관찰 상황에 따라 상대 패턴을 식별합니다.
일하는 질문은: 필드 증거가 수집되기 전에 저 NDVI 지역은 다만 촉구할 수 있습니까? 설문 조사 전에 canopy 해석 영역이 시작되고 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.
낮은 값은 노출 된 토양, 물, 그림자, 비소 닫집 또는 식물 상태를 반영 할 수 있습니다. Dense canopies는 또한 추가 생물 자원에 감도를 감소시킬 수 있습니다. RGB 사진은 소프트웨어가 녹색 보기 색인을 생성할 수 있기 때문에, 거의 적외선 밴드를 포함하지 않습니다.
canopy 해석 영역의 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
캐노피 해석 구역의 캡처 계획은 의도 한 비교로 시작해야합니다. 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
NDVI를 계산하기 전에 밴드 식별, 반사 처리 및 무효 픽셀 마스크를 검증합니다. 경로와 물에서 분리 된 작물은 적절한 성장 단계를 비교하고 내 지역 분포를 검사합니다. 다양한 접근법이 형성된 영역의 여러 가지 접근법은 그 설명과 구별할 수 있는 현장 검사를 설계합니다.
canopy 해석 영역을위한 품질 검토는 처리 완료 후 계속해야합니다. 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
일러스트, 근접 적외선 0.5의 반사율 및 0.1 빨간색에서 약 0.67의 NDVI를 제공합니다. 0.3 및 0.1의 가치는 0.50를 줍니다. arithmetic는 대조를 설명합니다; 그것은 왜 가까운 적외선 측정이 다르거나 비료 비율을 지정하는지 식별하지 않습니다.
이 예제는 canopy 해석 영역은 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
캐노피 적용, 작물 단계 및 관련 공장 또는 토양 관측을 낮은 및 높은 영역에서 수집합니다. 노출-흙 예제 포함. 해석이 합리적인 마스크 변경과 독립적 인 필드 관측을 살아 있는지 테스트합니다.
캐노피 해석 영역의 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
NDVI 해석은 클래스 라벨만 보고하는 대신 원래의 반사 분포와 작물 마스크 적용을 유지해야 합니다. 지역은 많은 벌거벗은 화소를 포함하기 때문에 낮은 평균을 가질 수 있습니다, 비록 그것의 눈에 보이는 식물은 더 높은 평균 지역에 사람들을 닮았다. 반사율 값이 매우 작아져 가면은 처리 방법에 따라 잘못된 관측을 확인합니다. 필드 hypothesis가 확인되면 독립적 인 증거를 명시적으로 저장하십시오. 그 관계에 대한 평가없이 다른 모든 유사한 인덱스 값을 다시 표시하지 마십시오.
팀의 수신을 사용할 수 있는지 증거에 손을
실제 인덱스, 날짜 및 마스크로 레이어를 라벨링합니다. 적합한 로컬 검증된 모델이 해당 특정한 인섭을 지원하지 않는 한, 질병 이름 또는 영양 처방보다 오히려 스크 아웃 hypotheses를 제공합니다.
캐노피 해석 영역의 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 Canopy 해석 영역에 복사하면, 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.
