決定と観察可能なターゲットから始まります
実用的な質問は、関連する間隔でサポートされている塵埃の観察を重ねる地域ですか? 塵観察と受容体ゾーンをレポートユニットとして使用し、画像やアルゴリズムを選択する前に観察期間を定義します。 多面体およびエーロゾルプロダクトは地域スケールである塵のプラムの特性そして動きを記述できます。
大気衛星製品は、定義された垂直感度、空間フットプリントと仮定で検索されます。 実際の変数を識別することによって始まります:大気コラム、エーロゾル光学量、表面紫外線推定および地上レベルの集中は変更できません。 クラウド、地表面反射率、観測幾何学、気象学は、検索の成功と解釈の両方に影響を与えることができます。 別のガスやミッションからしきい値を借りるのではなく、特定の製品のために文書化された品質ルールを適用します。 地域集計は統計的安定性を向上させることができますが、測定されたものがない近距離や個人暴露の細部を作成していません。 タイムシリーズは、一貫した処理バージョンと、カスール解釈前の適切な気象コンテキストも必要です。 独立したモニター、在庫および評価モデルは、補完的な証拠を提供できます。 GISテーブルの残留不確実性と欠損を保存します。 これは、個々のソース、個人的健康暴露または1つの介入の効果について支持されていない主張を防ぐ間、科学的および政策分析のために有用出力します。
適切な身体的および気道的なサポートで観察を選択
管理質問の変数に一致する大気中の検索を選択し、製品固有の品質管理ガイダンスに従います。 Sentinel-5P/TROPOMI および専用のエアロゾルまたはオゾンデータセットは、利用可能な測定範囲を示していますが、そのフットプリントと垂直感度は異なります。 クラウド、ジオメトリの表示、表面の状態、および有効な検索範囲を計算平均前に見直します。 欠損値がゼロ汚染ではありません。 空間集計は、すべてのグリッドセルを想定するのではなく、製品フットプリントと一時的なサンプリングのアカウントを独立させる必要があります。 トレンドは、一貫したバージョンと気象への注意を必要とします。輸送および化学は、局所排出量の等しい変化なしで観察された列を変更することができます。 独立したモニターや、表面濃度やソースの解釈が必要なモデルと結果を比較します。 GIS出力の可変名、単位、平均期間および品質基準を保存しますので、後者の読者は大気中のカラムを地上レベルの露出測定で混同することはできません。
処理する前に、コンパクトなデータマニフェストを作成してください。 関心、取得時間、製品識別子、処理バージョン、バンドまたは変数、単位、スケール要因および品質基準の領域を録音します。 シーン全体の品質比率だけに依存するのではなく、ターゲットを上回る実際の使用可能なカバレッジを確認してください。 元のマスクを保存し、不足している値が派生したレイヤーにどのように属するかを定義します。 いくつかの日付やセンサーが組み合わされている場合は、プロジェクト内でのサポート情報を保持します。 これらは、測定を繰り返すことができ、製品変更後の変更が経過した理由を説明することを可能にします。 また、環境や観察条件、処理選択から明らかな意見が出てくるかどうかを同僚に決定するのに役立ちます。
検討できる分析ルールの構築
品質管理画面のほこり固有の製品を使用して、時間シーケンスを比較し、気象条件を保持します。
露出分析は、自分の日付と位置の不確実性を持つ資産で観察またはモデル化されたプロセスを上書きします。 プロセスレイヤーが実際のイベント、シナリオ、または確率表を記述しているかどうかを確認します。これらは、ラベルのない合計を共有するべきではありません。 アセットの完全性、識別子の重複、および任意の人口や値属性の意味をチェックします。 小さな位置誤差は、境界線のどの側面が占めるのかを変更できるので、適切な交差点の許容度をテストし、境界線を格納することができます。 露出した資産は自動的に損傷または非機能的ではありません。 独立した証拠にリンクされた別のフィールドで結果評価を保持します。 概要は、一般的な分析領域、欠落した資産および不観察されたプロセスゾーンを特定する必要があります。 これにより、監査可能で、完全なインパクト評価のために間違いのない簡単な空間参加を防ぐことができます。
完全な地理を横断するルールを適用する前に、小さめで独立してサブセットを見直し始めます。 出力と中間層を概観とローカルスケールで調べ、そのユニットをチェックし、マスクを調節し、アライメントを合わせる。 分析設定の名称バージョンを保ち、すべての結果のしきい値の説明を保持します。 ワークフローが他の地域や季節に移行すると、成功した実行が科学的な転送を証明するのを仮定する代わりに、それらの仮定を再訪します。 オートメーションが自動的に解釈を正しいようにしないので、選択は点検され、変更することができるので反復可能なパイプラインは価値があります。
代替説明を隠さない結果の解釈
その他エーロゾルやクラウドは差別化を複雑にしています。 観測された列は、直接、地上の可視性または吸入暴露を確立しません。
ターゲットの解釈を、そのサポートに使用される証拠とは異なるものにしてください。 塵の観察および受容器の地帯のために、観察されたパターンが適度な代わりのベースライン、質のマスクか集計の下で主張するか尋ねて下さい。 明らかに成功と申し分のないカウンターを一緒に見直します。 有能な説明が利用可能な観察と分離できない場合は、調査対象の候補として調査結果を記録してください。 これにより、結論のどの部分が独立した証拠に依存するかを正確に示す間、有用な空間情報を保持します。 次の観察は、類似の地図を再現するだけでなく、不確実性を解決するために選択する必要があります。
スケールする前に独立した証拠で検証
独立した可視性、部分的および天候の観察を点検して下さい。
空間的結論を導く幾何学的および仮定を点検して下さい。 境界、リンク、および資産のポジションの代表的なサンプルを、独立したソースでスケールに合わせて検証します。 バッファ、しきい値、ネットワークルールへの変更が許されない箇所を比較し、分類が機密である場所を特定します。 未解決のリンクと境界のケースを、無声にクリーナーマップを生成する代替手段を選ぶ代わりに保持します。 フィールドの観察は、実際の排水接続や使用可能な公共エントランスなどの提案された物理的または操作上の関係をテストする必要があります。 結果が計画シナリオの場合、その基準が決定メーカーの要求に一致するかどうかを評価し、ランキングを主張することなく観察された真実です。 配信されたデータセットでモデル化された空間関係から、独自に検証された属性を区別できます。
使用可能な GIS 証拠層を納入
地域的な梅や受容体を直接影響して別々に評価します。
GIS 配達のために、安定した機能識別子、ソースの観察日、物理的な変数、単位、有効なサポート区域、不確実性および見直しの状態を保って下さい。 任意の領域または距離計算に適した座標参照を使用して、外部レイヤーに参加するときに変換を文書化します。 測定された属性やフィールド・コンピレーションされた属性を分離して、他の属性を上書きせずに1つの証拠タイプを更新できます。 要約で未知の状態や未サポート状態を含み、パーセンテージに使用されるデノミネーターを保存します。 地図の凡例、簡潔なデータ辞書とアクセス可能なソースリンクは、分析を実行しなかった同僚に有用な結果になります。 エクスポート形式は、実際のダウンストリームワークフローにマッチし、ハンドオフ前にチェックされた属性エンコーディングとジオメトリで一致する必要があります。
実用的iT Sensing ワークフローに方法を回して下さい
iT Sensingは衛星発見、ラスター解析、機械学習、ジオAI、ビジュアルモデルワークフロー、Python実験をクラウドリモートセンシングワークスペースに実現しました。 文書化されたツールを使用して、入力を整理し、適切なラスター操作をテストし、評価された結果をプロジェクトアウェアGIS ワークフローに接続します。 一般的なツールの存在は、ここで説明するすべての専門家の検索が既製の操作として利用可能であることを保証しません。 必要に応じて、文書をチェックし、その実証済みの不当で、プロジェクトに独立して処理および評価された製品を持ってください。 実用的な次のステップは、代表的な領域でワークフローをテストし、ドメインスペシャリストによる証拠を見直し、チームの実際のストレージ、コラボレーション、および処理ニーズに合ったワークスペースプランを選択することです。