निर्णय और योग्य लक्ष्य के साथ शुरू
व्यावहारिक सवाल यह है कि किसी अन्य तटीय वनस्पति वर्ग के बजाय मैनग्रोव कवर का समर्थन कहां करता है? मैनग्रोव निवास पैच के साथ रिपोर्टिंग यूनिट के रूप में काम करें और छवि या एल्गोरिदम चुनने से पहले अवलोकन अवधि को परिभाषित करें। ज्वारीय स्थान, लगातार वुडी कवर और बहु-अस्थायी वर्णक्रमीय या रडार पैटर्न उम्मीदवार मैंग्रोव को अलग करने में मदद करते हैं।
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
estuary और open-coast सेटिंग्स को मजबूत, ज्वारीय संदर्भ का निरीक्षण करें और मिश्रित तटरेखा पिक्सल का स्पष्ट रूप से मूल्यांकन करें।
वर्गीकरण, अवलोकन योग्य वर्ग परिभाषाओं और संदर्भ लेबल के साथ शुरू होता है जो छवि तिथि से मेल खाता है। जब उपयुक्त हो तो कठिन विकल्प, मिश्रित सीमाएं और अज्ञात वर्ग शामिल हैं। उन विशेषताओं का निर्माण करें जो केवल बैंड चुनने के बजाय लक्ष्य प्रक्रिया को व्यक्त करते हैं क्योंकि वे उपलब्ध हैं। प्रशिक्षण और मूल्यांकन स्थान को स्थानिक रूप से स्वतंत्र रखें, और स्थानांतरण के उद्देश्यपूर्ण उपयोग के दौरान एक अलग क्षेत्र या मौसम को आरक्षित करने पर विचार करें। केवल समग्र सटीकता की रिपोर्ट करने के बजाय वर्ग-विशिष्ट चूक और कमीशन त्रुटियों की समीक्षा करें। जब भी कुल स्कोर उच्च दिखता है तो दुर्लभ लक्ष्य में खराब व्यावहारिक परिशुद्धता हो सकती है। अंतिम वर्ग के साथ संभावनाओं या अन्य समर्थित अनिश्चितता उपाय को बनाए रखने के साथ-साथ इसकी अंशांकन सीमाओं का दस्तावेजीकरण किया गया। जब वर्ग क्षेत्र एक रिपोर्ट चलाते हैं, तो मूल्यांकन करें कि क्या मानचित्र त्रुटि को उपयुक्त नमूना-आधारित क्षेत्र अनुमानक के माध्यम से शामिल 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
एक्वाकल्चर किनारों, अन्य सदाबहार वनस्पति और ज्वारीय inundation complicate वर्गीकरण। कैनोपी कवर हर प्रजाति की पहचान नहीं करता है।
इसे समर्थन देने के लिए इस्तेमाल किए गए साक्ष्य से लक्ष्य व्याख्या को अलग रखें। मैंग्रोव निवास पैच के लिए, पूछिए कि क्या मनाया गया पैटर्न उचित वैकल्पिक आधार रेखा, गुणवत्ता मुखौटा या एकत्रीकरण के तहत जारी रहता 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
पारिस्थितिक संदर्भ अवलोकनों को स्पर्स मार्जिन और आंतरिक स्टैंड पर फैलाना।
इच्छित मानचित्र उपयोग का प्रतिनिधित्व करने के लिए संदर्भ नमूना तैयार करना, जिसमें कठिन सीमाओं और स्थानों को शामिल किया गया है, जिसमें वर्गीकृतकर्ता ने ध्वज नहीं दिया था। नमूना को प्रशिक्षण और सीमा समायोजन से स्वतंत्र रखें। यदि दुर्लभ लक्ष्य वर्ग जानबूझकर oversampled हैं, तो चयन संभावना को बनाए रखने के लिए ताकि जनसंख्या स्तर के अनुमानों को उचित रूप से गणना किया जा सकता है। एक सुसंगत संदर्भ परिभाषा और रिपोर्ट चूक के साथ-साथ कमीशन त्रुटि का उपयोग करके भ्रम मैट्रिक्स का निर्माण करें। पर्यवेक्षक समझौते की जाँच करें जहां लेबल को व्याख्या की आवश्यकता होती है। इस तरह के इलाके, लक्ष्य आकार या मौसम के रूप में सार्थक संदर्भ द्वारा परिणाम रिपोर्ट, जब प्रदर्शन अलग है। केवल आसान इंटीरियर उदाहरणों पर मूल्यांकन किए गए मानचित्र में संकीर्ण किनारों या मिश्रित परिदृश्यों के बारे में दावा नहीं किया जा सकता है। प्रत्येक नमूने को एक निश्चित श्रेणी में मजबूर करने के बजाय कुछ लोगों से ऑडिट के लिए उपलब्ध संदर्भ साक्ष्यों को रखें और अनिश्चित संदर्भ लेबलों को अलग करें।
एक प्रयोज्य GIS सबूत परत प्रदान करें
डिलिवर ने तटीय सेटिंग द्वारा मैनग्रोव सीमा, मिश्रित किनारों और अनिश्चितता का समर्थन किया।
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।