Quali misure DSCOVR EPIC e perché conta
EPIC osserva la Terra illuminata dal sole dalle vicinanze della regione del Sole-Terra L1. La sua prospettiva di tutto disco differisce da immagine a strisce a bassa altezza-orbit.
La questione di revisione pratica sta esaminando i modelli di luce del giorno di grandi nuvole, aerosol e vegetazione da una prospettiva intera-Terra. Questo dà alla missione un ruolo definito in un progetto invece di trattare una specifica satellitare come promessa generale di una migliore mappatura. Iniziare identificando la variabile fisica, la dimensione geografica, il periodo di osservazione e la caratteristica più piccola che cambierebbe la decisione prevista. Uno strumento adatto è quello la cui misura e prodotto disponibile può rispondere a tale domanda con un livello di incertezza defensibile.
Per il DSCOVR EPIC, il rischio di interpretazione centrale è che un'osservazione a tutto disco lontana non dovrebbe essere interpretata in scala di un piccolo pacchino. Tale rischio dovrebbe influenzare la selezione dei dati, preelaborazione, convalida e la formulazione della mappa finale. Più pixel o un contrasto visivo più forte non risolverà un errore tra la quantità misurata e la conclusione che verrà richiesta. Tenere visibile la limitazione specifica della missione, valutando se è necessario un altro sensore, osservazione del campo o set di dati ausiliari.
Leggi la finestra di osservazione dietro la mappa
Le immagini a copertura larga commerciano alcuni dettagli locali per l'osservazione regionale ripetuta. Uno strato fornito può essere un singolo overpass, aggregato giornaliero, composito multi-day o sommario statistico più lungo. Ognuno rappresenta un supporto di tempo diverso. Un composito può selezionare l'osservazione più chiara, di alta qualità o più favorevole all'interno di una finestra, quindi i pixel adiacenti possono descrivere date diverse. Tenere la regola compositing e gli strati di osservazione-conto quando calcolano le tendenze regionali.
Il campionamento dipende dalla banda, anche all'interno di uno strumento. Un prodotto fornito in una dimensione di rete comune può combinare canali con diverse impronte native o utilizzare un modello di recupero per stimare una variabile geofisica. Leggere la definizione del prodotto prima di interpretare ogni cella di rete come misura indipendente sulla scala visualizzata. Piccoli campi, fiumi stretti e oggetti urbani possono rimanere mescolati anche quando la mappa sembra liscia e dettagliata.
Costruire anomalie contro una linea di base comparabile
Una vegetazione o un'anomalia ambientale dovrebbero confrontare l'osservazione di destinazione con un adeguato riferimento stagionale. Un valore più verde in un mese successivo può semplicemente rappresentare la fenologia normale. Utilizzare una collezione di prodotti coerente, finestre di osservazione comparabili e una linea di base che riflette la domanda di clima o gestione del territorio. Registra se il riferimento è un mediano, per centoile o un altro statistico, perché queste scelte rispondono in modo diverso agli estremi.
Ispezionare la frequenza di osservazione valida e i modelli di dati mancanti prima di interpretare una mappa dell'anomalia. Nuvola, neve, angolo di vista, fuoco o illuminazione temporanea possono alterare il campione conservato a seconda del prodotto. Un indicatore regionale è più degni di nota quando la sua scala di report corrisponde alla misura e i suoi limiti sono portati nella tabella esportata. Combinalo con immagini ad alto dettaglio o osservazioni di terra, dove una decisione di gestione locale richiede prove più sottili.
Un progetto flusso di lavoro per DSCOVR EPIC
Un inizio flusso di lavoro defensibile è quello di tenere conto della geometria e del tempo di osservazione e utilizzare il prodotto derivato documentato appropriato. Rendere questo una sequenza documentata con identificativi della scena di input, raccolta di elaborazione, timestamp di acquisizione, esclusioni di qualità e definizioni di output. Ispezionare osservazioni rappresentative prima di eseguire un grande lotto. Questa piccola recensione espone spesso una banda mancante, condizione di recupero non supportata, malfunzionamento della geometria o spazio di archivio che altrimenti si propagano attraverso ogni strato esportato.
Tenere le misurazioni delle sorgenti e gli indicatori derivati separati. Un GIS può essere visualizzato sia, ma i loro metadati dovrebbero spiegare quale strato proviene direttamente dal prodotto selezionato DSCOVR EPIC e che include una classificazione aggiuntiva, interpolazione, sommario statistico o modello fisico. Conservare le maschere e le informazioni sull'incertezza con il risultato. Se un'analisi cambia scala attraverso aggregazione o ricampionamento, registra tale trasformazione piuttosto che implicare che lo strumento sorgente misurasse direttamente le nuove unità di report.
Una ripetibile flusso di lavoro ha anche bisogno di una chiara regola per le osservazioni mancanti o rifiutate. Non sostituire zero per nessun dato o interpolare silenziosamente attraverso un evento importante. Segnala quanto è stato osservato l'area di destinazione e quali date contribuiscono effettivamente al risultato. Se le prove disponibili non possono rispondere alla domanda originale, restringono la domanda geografica o temporale o o ottengano osservazioni complementari prima di presentare una conclusione di gestione.
Un controllo di interpretazione illustrativo
Immaginate una vegetazione regionale composita con un indice inferiore rispetto al suo riferimento storico. Il periodo di destinazione contiene meno osservazioni valide e date di acquisizione successive del solito. Ispezionare la data e gli strati di qualità, quindi confrontare un'impronta comune stabile e simili finestre stagionali. L'anomalia può rimanere significativa, ma la sua copertura e il supporto di tempo devono accompagnare il risultato. Questo impedisce a una mappa regionale dall'aspetto pulito di nascondere un campione di osservazione modificato.
La stessa logica si applica alla questione di cui si parla l'esame di modelli di luce del giorno di grandi dimensioni di nuvole, aerosol e vegetazione da una prospettiva dell'intera Terra. Utilizzare l'esempio come un progetto di confronto, quindi sostituire le sue condizioni ipotetiche con la scena reale e metadati di riferimento. Non è un risultato di performance pubblicato per DSCOVR EPIC. Un'interpretazione riproducibile dovrebbe consentire ad un altro analista di vedere quale osservazione supporta la rivendicazione e quale parte dipende da un'ipotesi che ancora ha bisogno di test.
Convalida, specifiche e confronto responsabile
Valuta DSCOVR EPIC contro prove indipendenti che misurano una quantità paragonabile in un tempo e in una scala compatibili. Tenere le osservazioni di validazione separate da input di formazione o di sintonizzazione. Includere sia le condizioni tipiche che gli ambienti difficili, e segnalare errori importanti per classe o tipo di superficie in cui ciò influisce sulla decisione prevista. Una scena attraente o un'alta statistica di accordo da un comodo sottoinsieme non stabilisce le prestazioni in una regione, stagione o versione di elaborazione diversa.
Utilizzare i riferimenti ufficiali qui sotto per verificare la progettazione e la documentazione dello strumento. Stato operativo, programmi di acquisizione, partecipazioni archivistiche, collezioni di elaborazione, termini commerciali e meccanismi di accesso possono cambiare; controllare i dettagli per la data del progetto reale. Una risoluzione nominale di ripetizione o pubblicità dell'orbita è uno strumento o una specifica di servizio, non prova che esiste un'osservazione utilizzabile per un determinato obiettivo. Conservare questa distinzione quando si confrontano le missioni dei candidati o pianificano una frequenza di monitoraggio.
Mantenere un manifesto di esportazione contenente l'identificatore di scena originale, il fornitore, la versione del prodotto, il riferimento delle coordinate, le unità, le maschere e i parametri di elaborazione. Questo record rende possibile una successiva revisione anche se cambia un'interfaccia di catalogo. Consente inoltre a un collaboratore di distinguere un algoritmo rivisto da un'osservazione appena acquisita senza contare sull'aspetto della mappa.
Portare le prove in un progetto iT Sensing
Utilizzare il documento iT Sensing flusso di lavoro per organizzare la scoperta dei dati satellitari, l'analisi dei raster, lo sviluppo di modelli e il contesto risultante GIS. Per DSCOVR EPIC, prima conferma che il prodotto richiesto, formato, campi di qualità e l'operazione di elaborazione sono supportati dallo specifico spazio di lavoro o canale di acquisizione in uso. Questo articolo esamina la missione; non afferma che ogni prodotto di strumento è automaticamente disponibile, concesso in licenza o completamente elaborato all'interno di un abbonamento particolare.
L'utile passaggio è una tabella di analisi e mappa collegata alla fonte che spiega l'esame di ampi modelli di luce del giorno di nuvole, aerosol e vegetazione da una prospettiva intera-Terra, mantenere la valida impronta di osservazione, e dichiarare le prove dietro la conclusione. Collegare il risultato alla documentazione del progetto e al relativo record di data-selezione in modo che i collaboratori possano ripetere il confronto. Un chiaro resoconto di misurazione, elaborazione, incertezza e azione intesa dà immagini satellitari valore pratico oltre una mappa visivamente convincente.
