स्वतंत्र प्लाट सत्यापन के साथ वन बायोमास मॉडलिंग

निर्णय और योग्य लक्ष्य के साथ शुरू

व्यावहारिक सवाल यह है: दूरस्थ रूप से महसूस किए गए भविष्यवक्ता एक स्पष्ट नमूना वन डोमेन के भीतर बायोमास का अनुमान लगा सकते हैं? वन बायोमास अनुमान के साथ कार्य रिपोर्टिंग इकाई के रूप में स्ट्राटा और छवि या एल्गोरिथ्म चुनने से पहले अवलोकन अवधि को परिभाषित करता है। रडार, चंदवा संरचना और ऑप्टिकल जानकारी जैव-मास मॉडल को defensible फील्ड माप के साथ जोड़ा समर्थन कर सकती है।

वन निगरानी को पारिस्थितिक और प्रशासनिक परिभाषाओं को स्पष्ट करने की आवश्यकता होती है। वृक्ष चंदवा, वन भूमि उपयोग, वृक्षारोपण प्रबंधन और पारिस्थितिकी तंत्र की स्थिति संबंधित लेकिन विभिन्न विशेषताओं से संबंधित है। एक अस्थायी रूप से खुला क्षेत्र किसी विशेष रिपोर्टिंग ढांचे के तहत वन भूमि बना सकता है, जबकि एक ऑर्चर्ड में उस ढांचे की वन परिभाषा को पूरा किए बिना घने पेड़ का आवरण हो सकता है। रिकॉर्ड जो परिभाषा विश्लेषण को नियंत्रित करती है और अवलोकन आधारित विशेषताओं को प्रबंधन वर्गीकरण से अलग रखने के लिए सक्षम होती है। दोहराया अवलोकनों को समतुल्य मौसमी व्यवहार की तुलना करनी चाहिए जहां पत्ती परिवर्तन पर्याप्त है। अशांति इतिहास, इलाके और वन प्रकार यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या एक वर्णक्रमीय प्रस्थान सार्थक है। जब फील्ड भूखंडों का उपयोग किया जाता है, तो विषम किनारों के पास छवि और दस्तावेज़ भू-स्थान अनिश्चितता के साथ उनके स्थानिक समर्थन को संरेखित करें। यह नहीं मानो कि एक मॉडल को एक वन प्रकार के दूसरे स्थान पर स्थानांतरित कर दिया गया है। एक पारदर्शी असमर्थित-क्षेत्र मास्क उस गलती को रोकने में मदद करता है। सबसे मजबूत निगरानी रिकॉर्ड canopy टिप्पणियों, सूची माप और स्थानीय इतिहास को जोड़ता है जबकि प्रत्येक साक्ष्य के स्रोत और तारीख को बनाए रखा जाता है।

उपयुक्त भौतिक और अस्थायी समर्थन के साथ टिप्पणियों का चयन करें

जब उनकी जानकारी पूरक होती है और उनके मतभेदों को नियंत्रित किया जाता है तो सेंसर का संयोजन उपयोगी होता है। ऑप्टिकल इमेजरी, रडार, थर्मल अवलोकन और सन्दर्भीय डेटासेट समान संपत्ति को माप नहीं पाते हैं, इसलिए उन्हें विलय करने से बचें जैसे कि वे विनिमेय फोटोग्राफ थे। प्रत्येक स्रोत के योगदान को परिभाषित करें और इसके स्थानिक समर्थन, अधिग्रहण का समय और लापता-डाटा पैटर्न की जांच करें। जानबूझकर ग्रिड को संरेखित करें, चर प्रकार के अनुसार फिर से खेलना चुनें और मूल गुणवत्ता वाले मास्क को बनाए रखें। एक ठीक आउटपुट ग्रिड किसी मोटे इनपुट से अनुपस्थित जानकारी को ठीक नहीं कर सकता है। यदि सूत्रों को अलग-अलग तारीखों का वर्णन किया जाता है, तो यह तय करें कि क्या लक्ष्य अंतराल के दौरान बदल सकता है। प्रत्येक सरल स्रोत-विशिष्ट आधार रेखा के खिलाफ संयुक्त कार्यप्रवाह का मूल्यांकन करें; फ्यूजन को केवल फीचर गिनती बढ़ाने के बजाय उपयोगी अतिरिक्त जानकारी प्रदर्शित करनी चाहिए। अंतिम साक्ष्य परत में स्रोत-विशिष्ट विशेषताओं को संरक्षित रखें ताकि विश्लेषक एक वर्गीकरण या विसंगत रूप से अवलोकन के लिए वापस आ सके जो इसे समर्थित करता है।

प्रसंस्करण से पहले एक कॉम्पैक्ट डेटा प्रकट करें। ब्याज, अधिग्रहण के समय, उत्पाद पहचानकर्ता, प्रसंस्करण संस्करण, बैंड या चर, इकाइयों, स्केल कारकों और गुणवत्ता मानदंडों के क्षेत्र को रिकॉर्ड करें। केवल दृश्य-व्यापी गुणवत्ता प्रतिशत पर निर्भर होने के बजाय लक्ष्य पर वास्तविक उपयोग योग्य कवरेज की जांच करें। मूल मास्क को संरक्षित करें और परिभाषित करें कि कैसे लापता मान व्युत्पन्न परतों में प्रचारित करते हैं। यदि कई तारीखों या सेंसरों को संयुक्त किया जाता है, तो परियोजना में उनकी सहायता जानकारी उपलब्ध रहती है। ये विवरण माप को दोहराने और यह समझाने के लिए संभव बनाते हैं कि उत्पाद संशोधन के बाद एक बार फिर रन में बदलाव क्यों होता है। वे एक सहयोगी निर्णय लेने में भी मदद करते हैं कि क्या एक स्पष्ट असहमति पर्यावरण, अवलोकन की स्थिति या प्रसंस्करण विकल्प से आती है।

विश्लेषण नियम का निर्माण करना जिसे समीक्षा की जा सकती है

कल्पना के लिए साजिश समर्थन क्षेत्रों का मिलान करें, मॉडल मूल्यांकन के लिए एलोमेट्रिक मान्यताओं को बनाए रखें और स्वतंत्र क्षेत्रों को आरक्षित करें।

एक पूर्वानुमानात्मक संबंध को स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रतिक्रिया परिवर्तनीय, संदर्भ माप प्रोटोकॉल और इच्छित डोमेन की आवश्यकता होती है। फिटिंग से पहले इकाइयों और स्थानिक समर्थन को मानकीकृत करें। वास्तव में मूल्यांकन के लिए स्वतंत्र नमूनों को आरक्षित करें और क्षेत्रीय अर्थ या बुनियादी भौतिक संबंध जैसे सरल विकल्प के साथ प्रदर्शन की तुलना करें। लक्ष्य सीमा, भूमि आवरण संदर्भ और मौसम में अवशिष्ट का निरीक्षण करें; एक छोटी समग्र त्रुटि एक परिणामी उपसमूह में व्यवस्थित पूर्वाग्रह को छुपा सकती है। बिना किसी स्पष्ट रूप से उस व्यवहार का मूल्यांकन किए समर्थित रेंज से परे अतिरिक्त नहीं है। प्रत्येक नमूने को सटीक सत्य के रूप में इलाज करने के बजाय संदर्भ डेटा में माप अनिश्चितता बनाए रखें। भविष्यवाणी अंतराल और एक बाहरी-घरेलू मुखौटा एक अतिरिक्त दशमलव स्थान की तुलना में अधिक उपयोगी हो सकता है। एक सतत रेस्टर एक अनुमानित सतह है जिसका अनिश्चितता मूल्यों के साथ यात्रा करने की आवश्यकता है।

पूर्ण भूगोल में नियम लगाने से पहले एक छोटे से स्वतंत्र रूप से समीक्षा की गई सबसेट के साथ शुरू करें। निरीक्षण इनपुट और मध्यवर्ती परतें दोनों अवलोकन और स्थानीय पैमाने पर, यह जांचना कि इकाइयों, मास्क और समन्वय संरेखण इरादा के रूप में व्यवहार करते हैं। विश्लेषण विन्यास का एक नाम दिया संस्करण रखें और प्रत्येक परिणामी सीमा के एक संक्षिप्त विवरण को बनाए रखें। जब कार्यप्रवाह दूसरे क्षेत्र या मौसम में चलता है, तो यह समझने के बजाय उन धारणाओं को संशोधित करता है कि सफल निष्पादन वैज्ञानिक हस्तांतरण को साबित करता है। एक दोहराने योग्य पाइपलाइन मूल्यवान है क्योंकि इसके विकल्पों का निरीक्षण और संशोधित किया जा सकता है, क्योंकि स्वचालन स्वचालित रूप से सही व्याख्या बनाता है।

वैकल्पिक स्पष्टीकरण छिपाए बिना परिणाम व्याख्या

सेंसर संतृप्ति, साजिश भू-स्थान और प्रतिनिधित्वकारी वन प्रकार आत्मविश्वास से दिखने वाली पूर्वाग्रह भविष्यवाणियों को उत्पन्न कर सकते हैं।

इसे समर्थन देने के लिए इस्तेमाल किए गए साक्ष्य से लक्ष्य व्याख्या को अलग रखें। वन बायोमास अनुमान स्ट्रैट के लिए, पूछते हैं कि क्या मनाया गया पैटर्न उचित वैकल्पिक आधार रेखा, गुणवत्ता मुखौटा या एकत्रीकरण के तहत बनी रहती है। स्पष्ट सफलताओं और संभावित प्रतिवादी की समीक्षा करें। यदि प्रतिस्पर्धा स्पष्टीकरण उपलब्ध टिप्पणियों के साथ अलग नहीं किया जा सकता है, तो जांच के लिए उम्मीदवार के रूप में खोज रिकॉर्ड करें। यह उपयोगी स्थानिक जानकारी को बरकरार रखता है जबकि यह दिखा रहा है कि निष्कर्ष का हिस्सा अभी भी स्वतंत्र साक्ष्य पर निर्भर करता है। अगले अवलोकन को यह तय करने के लिए चुना जाना चाहिए कि अनिश्चितता, बल्कि केवल एक समान दिखने वाले मानचित्र को पुन: उत्पन्न करने के बजाय।

स्केलिंग से पहले स्वतंत्र सबूत के साथ मान्य

गुणवत्ता नियंत्रित सूची भूखंडों का उपयोग करें और अलग से माप और मॉडल अनिश्चितता की रिपोर्ट करें।

स्वतंत्र माप के साथ अनुमानों का मूल्यांकन करें जो उपग्रह चर के स्थानिक और अस्थायी समर्थन से मेल खाते हैं। पूर्वाग्रह और त्रुटि परिमाण की रिपोर्ट करें, लक्ष्य सीमा में अवशिष्ट का निरीक्षण करें और एक सरल आधार रेखा के साथ प्रदर्शन की तुलना करें। एक मॉडल में लगातार उच्च मूल्यों को कम करते हुए एक मजबूत सहसंबंध हो सकता है, इसलिए अकेले सहसंबंध अपर्याप्त है। जहां संदर्भ माप में पर्याप्त अनिश्चितता होती है, उस सीमा को स्पष्ट रूप से वर्णित करती है। इस क्षेत्र, मौसम या प्रबंधन संदर्भ में टेस्ट ट्रांसफर जहां उत्पादन वास्तव में इस्तेमाल किया जाएगा। डोमेन से लापता या बाहर के रूप में असमर्थित संदर्भों को संरक्षित करें। यदि भविष्यवाणियों के अंतराल की आपूर्ति की जाती है, तो यह आकलन करें कि क्या उनका अनुभवजन्य कवरेज स्वतंत्र नमूने पर उपयुक्त है। परिणाम के साथ संदर्भ डेटा सिद्धि, इकाइयों और मिलान नियमों को रखें ताकि बाद में उपयोगकर्ता समझ सकें कि मूल्यांकन वास्तव में क्या परीक्षण किया गया है।

एक प्रयोज्य GIS सबूत परत प्रदान करें

भविष्यवाणियों के समर्थन मास्क और पूर्वाग्रह निदान के साथ बायोमास अनुमान प्रकाशित करें।

GIS डिलीवरी के लिए, स्थिर फीचर पहचानकर्ता, स्रोत अवलोकन तिथियां, भौतिक चर, इकाइयों, वैध समर्थन क्षेत्र, अनिश्चितता और समीक्षा स्थिति को बनाए रखें। किसी भी क्षेत्र या दूरी की गणना के लिए एक उपयुक्त समन्वय संदर्भ का उपयोग करें और बाहरी परतों में शामिल होने पर परिवर्तन को दस्तावेज दें। मॉडलिंग और फील्ड-समायोजित विशेषताओं से अलग मापा या देखा गया गुण ताकि उपयोगकर्ता दूसरों को ओवरराइट किए बिना एक सबूत प्रकार को अपडेट कर सकें। सारांश में एक अज्ञात या असमर्थित राज्य शामिल करें और प्रतिशत के लिए इस्तेमाल किए गए विभाजक को संरक्षित करें। एक मानचित्र कथा, संक्षिप्त डेटा शब्दकोश और सुलभ स्रोत लिंक उन सहयोगियों के लिए परिणाम उपयोगी बनाते हैं जिन्होंने विश्लेषण नहीं चलाया था। निर्यात प्रारूप वास्तविक डाउनस्ट्रीम कार्यप्रवाह से मेल खाते हैं, जिसमें विशेषता एन्कोडिंग और ज्यामिति को हैंडऑफ से पहले चेक किया जाता है।

विधि को एक व्यावहारिक iT Sensing कार्यप्रवाह में बदल दें

iT Sensing उपग्रह खोज, रडार विश्लेषण, मशीन लर्निंग, जियोएआई, विजुअल मॉडल कार्यप्रवाह और पायथन प्रयोग को क्लाउड सुदूर संवेदन वर्कस्पेस में लाता है। इनपुट को व्यवस्थित करने के लिए अपने दस्तावेज़ित उपकरणों का उपयोग करें, उचित रस्टर संचालन का परीक्षण करें और एक परियोजना-एवेयर GIS कार्यप्रवाह तक मूल्यांकन परिणाम कनेक्ट करें। एक सामान्य उपकरण का अस्तित्व यह गारंटी नहीं देता कि यहां वर्णित प्रत्येक विशेषज्ञ पुनर्प्राप्ति तैयार किए गए ऑपरेशन के रूप में उपलब्ध है। प्रलेखन की जाँच करें और जहां आवश्यक हो, स्वतंत्र रूप से संसाधित और मूल्यांकन उत्पादों को परियोजना में उनकी सिद्धता बरकरार रखने के साथ लाएं। एक व्यावहारिक अगले कदम एक प्रतिनिधि क्षेत्र पर कार्यप्रवाह का परीक्षण करना है, डोमेन विशेषज्ञों के साथ साक्ष्य की समीक्षा करना और वर्कस्पेस योजना चुनना है जो टीम के वास्तविक भंडारण, सहयोग और प्रसंस्करण आवश्यकताओं को पूरा करता है।