決定と観察可能なターゲットから始まります
実践的な質問は、どの地域がイベント関連のレーダーの変位をサポートしているのか? 地震変位観測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。 前後のレーダー取得に適したため、地上の動きに関連する経路長さの変化を明らかにできます。
危険モニタリングは、観察されたプロセス、資産の露出および検証結果を区別する必要があります。 衛星フットプリントは、取得時間に観察できるものを表示することができますが、過渡間で発生するイベントの最大値や変更を見逃す可能性があります。 アセットオーバーラップは、別の証拠層を追加します。ダメージ、サービス中断、または個人的影響を自動的に記述しません。 フィールド評価は、データモデルに分離しておき、元の観察を書かずに結果を更新することができます。 プレイベントベースラインは、季節的な水、早期の障害、および古い資産レコードが偽のイベント変更を作成する可能性があるため、慎重に検討する必要があります。 画像を評価できないときは、未知のクラスを守っておきましょう。 応答と計画の決定は、ソースタイムスタンプも必要です。技術的に正しいレイヤーは、迅速に操作的に停止することができます。 責任ある権限は、より広範な証拠を使用して警告または行動レベルを決定します。 衛星ワークフローの役割は、タイムリーに供給することです, 追跡可能な観察と明らかに残っている不確実性を述べます.
適切な身体的および気道的なサポートで観察を選択
放射状は、アクティブマイクロ波観測を提供し、光のイメージを制限するクラウド条件で日光なしでデータを取得できます。 幾何学的、物理的な解釈の問題は削除しません。 作業の互換性のある取得モード、偏光、軌道方向および処理レベルを選択します。 バックスキャッター強度、コヒーレンスおよび干渉相には異なる情報が含まれています。また、異なるワークフローが必要です。 地理的補正、発生角度、斑点および敷物または影は、材料的に結果に影響を与えることができます。 滑らかなダークレーダー面は、水が全くなく、低層部は、万能なダメージを受けません。 閾値を選択する前に、既知の安定した例と関連する土地被覆コンテキストを調べます。 プロジェクト記録における取得幾何学的情報と品質情報を保持します。 干渉測定のために、文書化された参照と独立した検証で専用の処理を使用します。一般的なラスター分析インターフェイスは、操作的な干渉チェーンが実装されているか評価されていないことを確立しません。
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
互換性のある買収を選択し、コヒーレンスと地形効果を評価し、変位基準と署名規則を文書化します。
比例した変形解析は、レーダーの明るさの簡単な比較ではなく、専用の評価処理チェーンを必要とします。 取得互換性、軌道情報、地形補正、一貫性、大気影響およびフェーズの不正なすべての影響は、推定値に影響を及ぼします。 参照の場所か区域、変位の印の大会および観覧の幾何学を指定して下さい。 報告された量は、一般的に視線のレーダー線に沿って相対的な動きです。垂直または水平なコンポーネントを解釈するには、追加の幾何学と仮定が必要です。 安定した参照と一時的な残留物を尊重し、ゼロの動きとして固有の領域を解釈しません。 ターゲットの明らかな場所は、インフラコンポーネントと関連付ける前に評価も必要です。 変位製品をクラウドGISにインポートする際に、不確実性と実証の処理を抑えます。 重要な発見は、エンジニアリングの解釈の前に独立した地上測定に対してチェックする必要があります。
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
分離、大気のアーティファクトおよび相続エラーは信号を妨害できます。 一つのビューイングジオメトリは、フル立体運動を回復しません。
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。 地震変位観測ゾーンでは、観察されたパターンが合理的な代替ベースライン、品質マスク、集計下にあるかどうかを尋ねます。 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GNSS、フィールドの破裂観察と地震学のコンテキストを使用します。
衛星変数の空間的および気道的なサポートに一致した独立した測定と推定値を評価します。 偏差や誤差の大きさを報告し、ターゲット範囲の残留物を調べ、シンプルなベースラインで性能を比較します。 一貫して高い値を上回る時に、強い相関性を持つことができるので、相関だけでは不十分です。 参照測定が非常に不確実性を持っている場合、その制限を明示的に記述します。 出力が実際に使用される領域、季節、または管理コンテキストへの転送をテストします。 ドメインの欠落やなくなったりするようなサポートされていないコンテキストを保存します。 予測間隔が供給される場合、その帝国のカバレッジが独立したサンプルで適切かどうかを評価します。 結果とデータ実証、単位、マッチングルールを参照し、後でユーザーが実際にテストしたことを理解できるようにします。
使用可能な GIS 証拠層を納入
建物の損傷の予測なしで幾何学修飾された変形の証拠を渡して下さい。
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。