निर्णय और योग्य लक्ष्य के साथ शुरू
व्यावहारिक सवाल यह है: क्या उपग्रह विशेषताएं अंशांकन नमूने के बाहर खेतों के लिए उपज अनुमान में सुधार कर सकती हैं? रिपोर्टिंग इकाई के रूप में फसल रिपोर्टिंग इकाइयों के साथ काम करें और छवि या एल्गोरिदम चुनने से पहले अवलोकन अवधि को परिभाषित करें। मौसमी canopy विकास उपज के साथ सहसंबंधित हो सकता है जब लगातार जमीन माप, प्रबंधन रिकॉर्ड और मौसम के साथ जोड़ा जाता है। इस संबंध को फसल और उत्पादन प्रणाली के लिए अनुमान लगाया जाना चाहिए।
जब अवलोकन इकाई निर्णय इकाई से मेल खाती है तो कृषि निगरानी सबसे अच्छा काम करती है। एक किसान एक क्षेत्र, सिंचाई ब्लॉक या प्रबंधन क्षेत्र संचालित करता है, न कि एक पृथक छवि पिक्सेल। अलग रजिस्टर में रोपण तिथियां, फसल पहचान, कटाई क्षेत्र और प्रबंधन इतिहास बनाए रखें, फिर स्थिर पहचानकर्ता के माध्यम से छवि माप को कनेक्ट करें। ये रिकॉर्ड बताते हैं कि पड़ोसी हरी सतहों को विभिन्न उत्पादन चरणों का प्रतिनिधित्व क्यों कर सकते हैं। खेतों की तुलना करने से पहले, मौसम की परिभाषा और हर प्रतिशत के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले डिनोमिनेटर पर सहमत होते हैं। कोई प्रयोग करने योग्य अवलोकन के साथ एक क्षेत्र चुपचाप नंगे भूमि, असफल फसल या सामान्य स्थिति नहीं होना चाहिए। समीक्षा करें कि क्या लक्ष्य चयनित पिक्सल के लिए काफी बड़ा है; क्षेत्र-किनारे मिश्रण छोटेधारक मोज़ेक में विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है। जहां सवाल फसल पहचान, पोषक तत्वों की स्थिति, जल तनाव या अंतिम उत्पादन पर निर्भर करता है, पूछते हैं कि कौन से स्वतंत्र माप प्रतिस्पर्धी स्पष्टीकरण को अलग कर सकता है। उपग्रह परत को निर्देश देना चाहिए कि माप और उसके परिणाम को संरक्षित करना चाहिए। यह एक अनपेक्षित रंग रैंकिंग के बजाय एक उपयोगी परिचालन रिकॉर्ड बनाता है।
उपयुक्त भौतिक और अस्थायी समर्थन के साथ टिप्पणियों का चयन करें
ऑप्टिकल सतही परावर्तन कई भूमि आवरण प्रश्नों के लिए एक उपयोगी प्रारंभिक बिंदु है क्योंकि इससे तुलना से पहले कुछ वायुमंडलीय प्रभाव कम हो जाता है। Landsat and Sentinel-2 आम उम्मीदवार हैं, लेकिन एक वास्तविक उत्पाद का चयन करें जिसका बैंड, गुणवत्ता की जानकारी और स्थानिक समर्थन लक्ष्य को फिट करता है। उत्पाद मार्गदर्शन के अनुसार मूल्यों की व्याख्या करने से पहले दस्तावेजी पैमाने और ऑफसेट लागू करें, और उत्पाद मार्गदर्शन के मुताबिक क्लाउड, सर्करस, छाया और अन्य अवैध अवलोकनों को मास्क करें। एक resampled raster नई भौतिक विस्तार हासिल नहीं करता है: एक महीन ग्रिड पर मोटे बैंड को अपने नमूने में बदल देता है, न कि साधन संकल्प। संकीर्ण सीमाओं के पास छवि संरेखण की जांच करें और बहु-अस्थायी काम के लिए एक उपयुक्त सामान्य ग्रिड का उपयोग करें। यह समीक्षा करें कि उपलब्ध स्पष्ट अवलोकन जैविक रूप से या परिचालन महत्वपूर्ण अवधि को कवर करते हैं। एक दृष्टि से आकर्षक समग्र तारीखों को जोड़ सकता है जो एक वास्तविक स्थिति का वर्णन नहीं करते हैं, इसलिए समय के निर्णय को प्रभावित करते समय योगदान अधिग्रहण की जानकारी को बरकरार रखते हैं।
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
उपज इकाइयों और नमी के आधार को मानकीकृत करें, कटाई इकाइयों को कुल सुविधाएँ और मूल्यांकन के लिए पूरे खेतों या मौसम को आरक्षित करें। एक साधारण आधार रेखा के साथ मॉडल की तुलना 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
यादृच्छिक पिक्सेल विभाजन पड़ोसी जानकारी को सत्यापन में लीक कर सकते हैं। रिपोर्ट किए गए अनाज की नमी और कटाई क्षेत्र खेतों में भिन्न हो सकते हैं।
इसे समर्थन देने के लिए इस्तेमाल किए गए साक्ष्य से लक्ष्य व्याख्या को अलग रखें। फसल रिपोर्टिंग इकाइयों के लिए, पूछिए कि क्या मनाया गया पैटर्न एक 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
दस्तावेजी क्षेत्र और नमूना प्रक्रियाओं के साथ स्वतंत्र फसल वजन का उपयोग 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 अंतराल को वितरित करना और एक सार्वभौमिक उपज सूत्र के बजाय उपयोग का एक घोषित डोमेन।
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।