अवलोकन और निर्णय को परिभाषित करना
एक QA बैंड बिट में एकाधिक स्थितियों को एक सतत विश्वास स्कोर के बजाय कोडित करता है। क्लाउड, क्लाउड छाया, भरने और अन्य संकेतकों को उत्पाद के दस्तावेज बिट लेआउट के अनुसार व्याख्या की जानी चाहिए। अकेले न्यूमेरिक परिमाण का कोई सामान्य गुणवत्ता अर्थ नहीं है।
Landsat quality-bit मास्क के लिए, एक सटीक सवाल के साथ शुरू। 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
Landsat quality-bit मास्क के लिए माप आधार व्याख्या के दौरान मामलों। ऑप्टिकल प्रीप्रोसेसिंग को उपकरण अवलोकन, सही उत्पाद और एक व्युत्पन्न विश्लेषण परत के बीच अंतर को संरक्षित करना चाहिए। उत्पाद संग्रह अंशांकन, ज्यामिति, मास्क और एन्कोडिंग में भिन्न हो सकते हैं। आधिकारिक मेटाडाटा के साथ शुरू करें और मूल पहचानकर्ता, अधिग्रहण समय और प्रसंस्करण स्तर को बनाए रखें। सुविधाजनक आउटपुट ग्रिड चुनने से पहले निर्णय द्वारा आवश्यक मात्रा और स्थानिक समर्थन को परिभाषित करें। एक स्वच्छ प्राकृतिक रंग प्रदर्शन संख्यात्मक या गुणवत्ता की समस्याओं को छुपा सकता है, जबकि एक अप्राप्य कच्चे दृश्य में अभी भी वैध मात्रात्मक जानकारी हो सकती है। तैयारी का उद्देश्य एक ट्रेसेबल और उपयुक्त माप है, न केवल एक सुसंगत दिखने वाली छवि।
एक अनुरेखण विश्लेषण तैयार करना
सटीक संग्रह और QA बैंड के लिए विनिर्देश पढ़ें। डिकोड को स्पष्ट संचालन के साथ आवश्यक बिट्स की आवश्यकता होती है, फिर उन्हें एक कार्य-विशिष्ट मान्य मास्क में जोड़ दिया जाता है। व्यक्तिगत कारण मास्क को इसलिए समीक्षकों को यह समझ सकता है कि अवलोकन क्यों अस्वीकार कर दिया गया था।
Landsat quality-bit मास्क के लिए तैयारी निम्नलिखित साक्ष्यों को संरक्षित करना चाहिए। एक जानबूझकर आदेश में प्रीप्रोसेसिंग श्रृंखला का निर्माण करें और बार-बार अनावश्यक परिवर्तनों से बचें। बैंड पहचान, पैमाने और ऑफसेट, संतृप्ति और नोडाटा की जाँच करने से पहले व्युत्पन्न अभिव्यक्तियाँ। सटीक उत्पाद के लिए सही गुणवत्ता विनिर्देश का उपयोग करें और अस्वीकृति कारणों को बनाए रखें। एक्सप्लिकिट CRS, मूल, संकल्प और सीमा के साथ एक संदर्भ ग्रिड चुनें। किसी भी अंतर्स्फीति या एकत्रीकरण के लिए, दस्तावेज़ कैसे वैध और अवैध अवलोकन योगदान करते हैं। एक छोटे प्रतिनिधि पायलट का निरीक्षण करें, जिसमें किनारों और कठिन इलाके शामिल हैं, जो पूरे क्षेत्र को संसाधित करने से पहले। सफल नौकरी पूरा होने की स्थापना करता है कि गणना हुई; यह अगले विश्लेषणात्मक चरण के लिए भौतिक संगतता या उपयुक्तता स्थापित नहीं करता है।
प्रतिनिधि पायलट का परीक्षण करें
Landsat quality-bit मास्क के लिए एक पायलट को वास्तविक प्राप्त करने 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
बिट स्थिति उत्पादों के बीच भिन्न हो सकती है। Integer QA मूल्य पर एक सीमा गलती से संबंधित शर्तों को मिला सकती है। क्लाउड मास्क में त्रुटियां भी हैं; QA के अनुसार पिक्सेल को स्वीकार करने से यह साबित नहीं होता कि यह धुंध या पतली बादल से मुक्त है।
गणना पूरा होने के बाद Landsat quality-बिट मास्क की समीक्षा जारी रखी जानी चाहिए। डाउनस्ट्रीम कार्य के संबंध में तैयारी की समीक्षा करें। लघु संरेखण त्रुटियां संकीर्ण सीमाओं पर दृढ़ता से मायने रखती हैं, जबकि सूक्ष्म वायुमंडलीय अवशिष्ट कमजोर वर्णक्रमीय विपरीत विपरीतताओं के लिए मामला है। समग्र और हार्मोनाइज्ड परतों को स्पष्ट अस्थायी और सेंसर सिद्धि की आवश्यकता होती है। स्वीकार किए जाते हैं और टिप्पणियों को अस्वीकार करते हैं, क्योंकि चयनात्मक कवरेज एक सारांश को पूर्वाग्रह कर सकता है जब हर बनाए गए पिक्सेल व्यक्तिगत रूप से उचित होता है। वैकल्पिक अवमूल्यन मापदंडों की तुलना करें जहां निर्णय बदल सकता है। बिना समर्थित स्थानों को स्पष्ट रखें और मध्यवर्ती साक्ष्य को बनाए रखने के लिए पर्याप्त विसंगतियों की जांच करें। रिपोर्ट करें कि पूर्व प्रसंस्करण कैसे एक अदृश्य तकनीकी चरण के रूप में इलाज करने के बजाय अंतिम मीट्रिक को प्रभावित करता है, जिसकी सेटिंग्स व्याख्या को प्रभावित नहीं करती हैं।
उदाहरण के माध्यम से काम करना
एक उदाहरण पिक्सेल दोनों बादल से संबंधित ध्वज और अन्य सतह सूचक ले सकता है। अपने पैक किए गए QA इंटेगर का इलाज एक रैंक के रूप में उन स्वतंत्र अर्थों को अस्पष्ट बना देगा। घटकों को डिकोड करें और इसके बजाय अंतिम स्वीकृति नियम का दस्तावेज तैयार करें।
Landsat quality-bit मास्क 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
स्वीकार किए जाते हैं और बादल सीमाओं, बर्फ, पानी और उज्ज्वल जमीन पर पिक्सल अस्वीकार करने के नमूने का निरीक्षण करें। प्राकृतिक रंग और प्रासंगिक वर्णक्रमीय विचारों के साथ मुखौटा की तुलना करें। यह सुनिश्चित करने के लिए कि बफरिंग लक्ष्य इकाइयों में वैध कवरेज को कैसे प्रभावित करती है।
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
Landsat quality-bit मास्क के लिए, परिणामस्वरूप इसके प्रदर्शन का दायरा 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
मुखौटा अभिव्यक्ति, QA विनिर्देश और अस्वीकृति गिनती निर्यात करें। अनबॉब्सर्ड पिक्सल को कम इंडेक्स वैल्यू से अलग रखें। ITSensing प्रसंस्करण को दस्तावेजी QA सेमनेटिक्स के खिलाफ जांच की जानी चाहिए, इससे पहले कि मास्क का इस्तेमाल किया जाता है।
Landsat quality-bit मास्क के लिए हैंडओवर को लेखक पर्यावरण 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
Landsat quality-bit मास्क के लिए क्लाउड सुदूर संवेदन सॉफ्टवेयर का आकलन करते समय, 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।
