अवलोकन और निर्णय को परिभाषित करना
बहुभुजीकरण से जुड़े रडार वर्गों को वेक्टर ज्यामिति में परिवर्तित किया जाता है। यह विषयगत सटीकता में सुधार के बजाय प्रतिनिधित्व को बदलता है। परिणाम सीमाएँ रास्टर समर्थन को बनाए रखती हैं और स्रोत में मौजूद किसी भी वर्गीकरण त्रुटि को बनाए रखती है।
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए, एक सटीक सवाल के साथ शुरू करें। सॉफ्टवेयर सेटिंग्स की तुलना करने से पहले निर्णय और मात्रा को स्टेट करें। यह पहचानें कि कौन परिणाम का उपयोग करेगा, भौगोलिक इकाइयां जो वे पहचानती हैं और कौन सा सबूत निरीक्षण या विश्लेषण बदलेगा। लक्ष्य की स्थिति और संभावित वैकल्पिक स्पष्टीकरण को नीचे लिखें। यह निर्णय लेना संभव बनाता है कि विधि का वास्तविक अवलोकन प्रश्न का उत्तर दे सकता है। जब उत्पादन एक अलग अर्थ के साथ प्रॉक्सी का प्रतिनिधित्व करता है तो एक बेहतरीन दिखने वाला नक्शा पर्याप्त नहीं है। एक लघु धारणा रजिस्टर बनाए रखने के लिए इसलिए बाद में समीक्षकों को मापा इनपुट, मॉडल विकल्प और व्याख्या को अलग कर सकते हैं।
विधि के लिए डेटा समर्थन का मिलान करें
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए माप आधार पूरे अनुवाद में मायने रखता है। GIS एकीकरण को उपग्रह परिणाम के साथ-साथ इसके दृश्य स्थान के अर्थ को संरक्षित करना चाहिए। परिभाषित करें कि क्या विनिमय वस्तु एक मात्रात्मक रस्टर है, एक प्रतिपादन छवि, एक वर्गीकृत बहुभुज, एक उम्मीदवार बिंदु या एक सारांश तालिका। अवलोकन तिथि, स्रोत उत्पाद, इकाइयों, निर्देशांक संदर्भ, स्थानिक समर्थन और गुणवत्ता बनाए रखें। किसी विशेष अनुप्रयोग के वास्तविक समर्थित कार्यान्वयन से प्रोटोकॉल की दस्तावेज क्षमताओं को अलग करना। एक समापन बिंदु तक सफल पहुंच या एक फ़ाइल खोलने के लिए उपयोगी साक्ष्य है, लेकिन यह साबित नहीं होता कि डेटा प्राप्त करने वाले कार्यप्रवाह में इच्छित माप या निर्णय का समर्थन कर सकता है।
एक अनुरेखण विश्लेषण तैयार करना
कनेक्टिविटी, वर्ग कोड और न्यूनतम मैपिंग इकाई को परिभाषित करें। स्रोत की तारीख और विश्वास विशेषताओं को संरक्षित करना। सुविधाओं को सरल बनाने या विलय करने से पहले छोटे पैच, छेद और साझा किनारों की समीक्षा करें।
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए तैयारी निम्नलिखित साक्ष्यों को संरक्षित करना चाहिए। प्राप्त टीम के कार्य के आसपास विनिमय तैयार करें। स्थिर पहचानकर्ता और स्पष्ट स्कीमा का उपयोग करें, CRS और ग्रिड विवरण को संरक्षित करें और वैध शून्य मानों से अलग नोडेट या अज्ञात वर्गों को रखें। ज्यामिति वैधता और विशेषता प्रकार की जाँच करें। सेवाओं के लिए, अनुरोधों के निर्माण से पहले विज्ञापन परतों, कवरेज, प्रारूपों, आयामों और समन्वय सम्मेलनों का निरीक्षण करें। फ़ाइलों के लिए, इच्छित के रूप में विश्लेषण या प्रदर्शन के लिए उपयुक्त संपीड़न और एन्कोडिंग का चयन करें। स्रोत और लाइसेंस की सिद्धता को संरक्षित करें। जब मात्रात्मक डेटा की आवश्यकता होती है तो एक छवि पूर्वावलोकन या थंबनेल पर भरोसा करने से बचें, और यह मानते हुए कि एक परिचित प्रारूप नाम पूर्ण अर्थिक संगतता की गारंटी देता है।
प्रतिनिधि पायलट का परीक्षण करें
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए एक पायलट को वास्तविक प्राप्त करने वाले कार्यप्रवाह को संबोधित करना चाहिए। एक प्रतिनिधि पायलट के साथ शुरू होता है जिसमें साधारण स्थितियां और कठिन अपवाद होते हैं। प्रासंगिक सीमाओं, मिश्रित सतहों, लापता टिप्पणियों और ज्ञात संदर्भ स्थानों को शामिल करें। कुछ मैन्युअल रूप से जाँच किए गए संख्यात्मक उदाहरणों को सोर्स मेटाडाटा के साथ सहेजें। एक स्वतंत्र पाठक या गणना के साथ परिणाम की तुलना करें जहां व्यावहारिक हो। पायलट को निर्यात के माध्यम से स्रोत चयन से पूरा पथ का परीक्षण करना चाहिए, क्योंकि एक सही सूत्र अभी भी गलत इकाइयों, बैंड ऑर्डर या वैधता हैंडलिंग द्वारा कम किया जा सकता है। एक बार पायलट को समझा जाता है, इसे बाद में संशोधनों के लिए एक संदर्भ के रूप में बनाए रखा जाता है।
विषय-विशिष्ट व्याख्या जोखिम को पहचानें
वेक्टर सीमाओं को रडार सबूत की तुलना में अधिक सटीक लग सकता है। छोटे बहुभुजों को हटाने से वास्तविक दुर्लभ लक्ष्य को मिटा सकते हैं, जबकि हर धब्बे को बनाए रखने से अप्रयुक्त ज्यामिति पैदा हो सकती है। चिकनाई वर्ग क्षेत्र और स्थलाकृति को बदल सकती है।
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण की समीक्षा को गणना पूरा होने के बाद जारी रखना चाहिए। प्रतिनिधि कठिन उदाहरणों के साथ वास्तविक हैंडओवर पथ को मान्य करें। स्वतंत्र रूप से निर्यात किए गए डेटा को पढ़ें और ज्ञात निर्देशांक, पिक्सेल मान, फीचर गिनती, कक्षा क्षेत्र और टाइमस्टैम्प की तुलना करें। छोटे कार्य का परीक्षण करें जो प्राप्तकर्ता को वास्तव में करने की आवश्यकता होती है, जिसमें स्थानिक प्रश्नों या सारांश शामिल हैं जहां प्रासंगिक हैं। केवल एक साफ केंद्रीय उदाहरण के बजाय सीमाओं, लापता डेटा और समर्थित ज्यामिति की समीक्षा करें। किसी भी रूपांतरण या सामान्यीकरण प्रभाव को स्पष्ट रखें। जब प्रत्यक्ष एकीकरण का परीक्षण नहीं किया जाता है, तो सत्यापित फ़ाइल या सेवा व्यवहार और शेष संगतता जांच को पूरा करने के लिए एक निश्चित कनेक्शन पेश करने की बजाय वर्णन करें।
उदाहरण के माध्यम से काम करना
एक उदाहरणात्मक संकीर्ण wetland के लिए, न्यूनतम क्षेत्र फ़िल्टर पूरी सुविधा को हटा देता है। यह एक रिपोर्टिंग स्केल के लिए स्वीकार्य हो सकता है लेकिन निवास स्थान सूची के लिए अस्वीकार्य है।
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए तर्क उदाहरण में जानबूझकर सीमित भूमिका होती है। इस लेख में उदाहरण स्पष्ट है और यह एक रिपोर्ट परियोजना परिणाम, सटीकता दावा या प्रदर्शन गारंटी नहीं है। तर्क के संचालन से पहले मापा परियोजना मूल्यों के साथ अपनी धारणाओं को बदलें। इकाइयों, अवलोकन तिथियों और प्रासंगिक विषयक दृश्यमान रखें। यदि एक उचित वैकल्पिक मुखौटा, संदर्भ या पैरामीटर निर्णय को बदल देता है, तो उस संवेदनशीलता की रिपोर्ट करें और बेहतर सबूत प्राप्त करें जहां व्यावहारिक हो। अतिरिक्त दशमलव स्थान अनिश्चितता को हल नहीं करते हैं। अनसुलझ मामलों को स्पष्ट रूप से उस पैरामीटर का चयन करने के बजाय जो सबसे अधिक प्रेरक कथा पैदा करता है।
स्वतंत्र साक्ष्यों के खिलाफ मूल्यांकन
रूपांतरण और फ़िल्टरिंग के पहले और बाद में कक्षा क्षेत्रों को फिर से कॉन्फ़िगर करें। प्रतिनिधि सीमाओं और छोटे लक्ष्यों का निरीक्षण करें। प्राप्त करने में ज्यामिति को मान्य करें GIS।
स्वतंत्र मूल्यांकन को उस जनसमूह और परिस्थितियों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए जहाँ परिणाम इस्तेमाल होगा। पैरामीटर चुनने या मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले प्रेक्षणों को प्रदर्शन जाँचने वाले प्रेक्षणों से अलग रखें। स्पष्ट लक्ष्यों के साथ कठिन गैर-लक्षित उदाहरण भी शामिल करें और अनुपलब्ध या न देखे जा सकने वाले क्षेत्रों की जानकारी बनाए रखें। संदर्भ के समय और स्थानिक मापन-क्षेत्र को यथासंभव मिलाएँ। असहमति होने पर विश्लेषण और संदर्भ प्रमाण, दोनों की जाँच करें। संदर्भ मापन भी अनिश्चित हो सकते हैं; उन्हें नक्शे से जबरन मिलाना वैध सुधार रणनीति नहीं है।
उपयोगी पैमाने पर अनिश्चितता की रिपोर्ट करें
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए, परिणामस्वरूप इसके प्रदर्शन का क्षेत्र बनाए रखना चाहिए। अपेक्षित निर्णय के पैमाने पर अनिश्चितता की समीक्षा करें। पिक्सेल स्पेसिंग, प्रभावी सेंसर समर्थन, प्रसंस्करण पड़ोस और प्रबंधन इकाइयों में काफी भिन्न हो सकते हैं। कई resampled पिक्सल कई स्वतंत्र अवलोकन नहीं बनाते हैं। एक क्षेत्र सारांश के लिए, वैध कवरेज और बहिष्कार को बनाए रखें; उम्मीदवार सुविधा के लिए, पहचान आत्मविश्वास और स्रोत की तारीख को संरक्षित करें। स्थानीय विविधता से अलग-अलग तरीके से प्रभाव जहां साक्ष्य परमिट। एक छोटी औसत त्रुटि एक दुर्लभ वर्ग, एक विशेष सामग्री या एक अधूरे क्षेत्र में एक परिणामी पूर्वाग्रह को खारिज नहीं करती है। मूल्यांकन द्वारा प्रदर्शित क्षेत्र की रिपोर्ट करें।
उपयोग करने योग्य GIS और विश्लेषण सबूत प्रदान करें
रूपांतरण नियम, स्रोत समर्थन और किसी भी सामान्यीकरण प्रभाव को वितरित करें। ITSensing GIS आउटपुट को सर्वेक्षण पार्सल लाइनों के समान के बजाय रेस्टर-व्युत्पन्न सीमा अनिश्चितता को सूचित करना चाहिए।
बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए हैंडओवर को प्राधिकरण वातावरण के बाहर समझने योग्य होना चाहिए। प्रासंगिक भू-स्थानिक डेटा और एक संक्षिप्त डेटा शब्दकोश के साथ एक सुलभ अवलोकन प्रदान करें। स्थिर पहचानकर्ता, स्रोत संदर्भ, अवलोकन तिथियां, प्रसंस्करण संस्करण, समन्वय संदर्भ और गुणवत्ता फ़ील्ड बनाए रखें। अज्ञात क्षेत्रों और एक अपवाद रजिस्टर में अगले उपयोगी चेक को समझाएं। एक नमूना आइटम का पता लगाने के लिए प्राप्त विश्लेषक से पूछो, इसके सबूत की पहचान करें और इसकी सीमाओं की व्याख्या करें। यह व्यावहारिक समीक्षा लापता संदर्भ को प्रकट कर सकती है कि फ़ाइल-एकता जांच का पता नहीं लगा सकता है। संशोधनों के कारण को संरक्षित करें ताकि बाद में बदलाव को नए अवलोकनों या एक बदली विधि के लिए पता लगाया जा सके।
वास्तविक इनपुट के साथ ITSensing कार्यप्रवाह का मूल्यांकन करें
जब बहुभुजीकृत उपग्रह वर्गीकरण के लिए क्लाउड सुदूर संवेदन सॉफ्टवेयर का आकलन किया जाता है, तो एक दस्तावेज पायलट का उपयोग करें। प्रतिनिधि डेटा के साथ एक पूर्ण कार्यप्रवाह परीक्षण करने के लिए उत्पाद तुलना का उपयोग करें। ITSensing उपग्रह खोज, रेस्टर और वर्णक्रमीय विश्लेषण, मशीन लर्निंग, जियोएआई, मॉडल बिल्डिंग और पायथन आधारित कार्य के लिए क्लाउड वर्कस्पेस प्रस्तुत करता है। उन व्यापक क्षमताओं को यह स्थापित नहीं किया है कि यहां वर्णित हर विशिष्ट विधि एक मूल बटन है या हर बाहरी सेवा सीधे जुड़ती है। वास्तविक दस्तावेजी उपकरण, समर्थित इनपुट और निर्यात पथ की जाँच करें। एक आवर्ती कार्यप्रवाह चुनने से पहले पायलट सबूत और स्वतंत्र सत्यापन बनाए रखें। एक उत्पाद लिंक मूल्यांकन के लिए एक प्रवेश बिंदु है, जबकि वैज्ञानिक व्याख्या डेटा और विधि से जुड़ा हुआ है।
