开始处理操作问题
邻近的稻田可以有不同的冠盖,仅仅因为它们在不同的日子被移植. 将区块在移植后几天进行对比,在查看光谱或颜色差异之前,采用品种和种植方法. 块状历史表与正交形同样重要,因为它解释了哪些对比在生物学上有意义。
工作问题是:稻区之间的差别是用建立时间还是需要调查的条件来解释的? 在调查开始前界定稻状管理块,并确定由谁审查。 商定哪些证据将改变检查、取样或管理决定。 这让地图与可测试的任务联系在一起,并使得可以区分有用观察和无法解决问题的有吸引力输出.
了解图像实际观察到的
覆盖度较低的小区不一定表现不佳。 带带子的阴影,不同的水位和混合移植时间表,可以产生虚假的空间处理模式. 把所有的街区都拼凑到一个彩色坡道中,就隐藏了这些区别.
对于稻田管理块,测量定义是结果的一部分. 将种植区与公路、捆绑地、头地、永久植被和水分开,如果这些植被和水不在评估定义之内。 决定计量单位是厂房,行长,补丁还是管理区块,并通过分析和报告保持该单位的一致性. 土壤背景、作物龄和树冠重叠影响到可观察到的情况。 保持未知或模糊的等级,而不是强迫每个地点处于良好或差的状况。 透明分母和有效观察的分数使由此得出的农业比较比单一的全农百分比容易得多。
设计捕捉目标及其制造者
捕捉管理块的捕捉规划应该从预定的比较开始。 选择一个匹配裁剪阶段和场问题的观测窗口。 记录种植日期、最近的灌溉、降雨和管理活动。 检查样本照片以模糊,确认在将整个田地投入加工之前,最小的相关作物特征是可见的。 将重复观测保持在照明和相机配置中的实际可比,同时记录不可避免的差异. 在需要反射指数的地方,使用合适的光谱波段和经过评价的辐射度工作流程;普通RGB色调不等于测量近红外反射. 将具有代表性的完整作物以及疑似异常情况列入计划覆盖范围。
建立可追踪的处理和分析工作流程
加入一个经过核实的植入器,以达到稻田边界. 汇总可比年龄组的作物覆盖和块内变化情况。 检查分布而不是按单个平均值排列块. 使用一个与年代相符的参考组和旗块,其内部的补丁与该参考不同,同时保留每出口的植入日期.
稻田管理区块的质量审查在完成处理后,必须继续进行. 在依赖全部输出前审查低分辨率对齐,然后在异常边缘对照原始帧检查完成的镶嵌图. 拒绝模糊、严谨的缝合和无支撑的区域,而不是将它们平滑成一个明显的完整的作物图。 如果使用索引,则验证波段身份,对齐和无效值. 如果采用结构,则检查点云和表面支持,而不是假设每个光栅细胞都得到测量. 汇总预期作物单位内的分布和有效面积,保留农学家和业务人员所需的野外识别资料.
通过一个示例开展工作
假设两个假设的区块的冠盖覆盖率为42%和61%,但他们的年龄在移植后12和20天. 19个百分点的差数不能证明治疗效果。 如果两个真正与年龄相称的区块有19点不同,那么这种对比就成了有用的侦察问题。
稻谷管理块的这个例子有意说明问题,而不是报告的结果或准确的承诺。 将其假设改为项目计量值,然后在业务上使用推理。 保持数字,分母,观测日期和排除的清晰可见. 如果一个合理的界限、可见度或参考值的改变改变了决定、收集缺失的证据或保留案件为未决案件,而不是报告小数点后的额外位数。
以独立的实地证据验证
与外地工作人员核对移植记录,并拍摄代表性山丘照片. 注:种植、育苗年龄、水管理和最近的维修。 在类似的发展阶段重复调查,以了解明显的滞后是否仍然存在。
对稻田管理区块的评价应包括标有标记的目标以及适当的无标记参考地点。 检查最明显的候选人既无法估计错过的目标,也无法估计完全的虚假警报模式。 用于调整方法的观测与用于评价的方法分开。 明确取样单位和选择方法,报告困难或无法观察的病例,而不是默不作声地放弃。 当现场时间与图像时间不同时,解释一下网站在访问之间是否可能有所改变. 分歧是调查的证据,而不是迫使地面记录与地图相符的指示.
解决特定专题的解释风险
用于年龄轴米类比较,存储一个块在数日内植入的最早和最新的移植日期. 单一的名义日期可以掩盖一个有意义的街区内年龄梯度。 如果知道植入序列,则绘制梯度边界,然后检查树冠差异是否遵循该序列。 当年龄登记不确定时,报告比较是暂时的,而不是从绿色角度估计缺失日期。 这使得地图无法使用基于外观的假设来解释它应该评价的同样外观.
交出接收小组可以使用的证据
发布单独的年龄轴摘要和区块内异常补丁地图. 这有助于农学家选择检查,同时避免在不同阶段出现误导性的联赛田径表.
对于稻田管理块移交,保留稳定的标识符,源观测日期,坐标参考,分析边界和有效观测状态. 必要时既提供无障碍概览,又提供相关地理空间数据。 附加一个简短的例外寄存器, 以解释未解决的特性和下一个有用的检查 。 如果数据被修改,请保留理由和版本,以便追踪数量或状态。 请接收团队找到一个样本并解释其信任度;这一实际审查往往揭示出文件完整性检查无法发现的缺失上下文.
在评价稻谷管理块的Drone映射软件时,用具有代表性的数据集评估完整的工作流程. 可以在编制摄影测量绘图产出时考虑DroneCollab,而针对具体任务的判读和实地验证仍然至关重要。 在为经常性工作选择工作流程之前,先比较所需出口、审查过程和实际试验证据。
