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、プロジェクトの正式な監視レビューを入力するべき変化とデータギャップですか? プロジェクト監視ストラタ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。 衛星観測では、森林カバー、障害、およびモデル化された構造属性を、定義された会計地理内で文書化することができます。
森林監視は、明示的な環境と管理の定義を必要とします。 樹木キャノピー、森林土地利用、植林管理、生態系条件が関連しているが、異なる属性です。 一時的に開いているエリアは特定の報告枠の下に森林の土地を維持することができます。, 果樹園は、フレームワークの森林定義を満たしていない密なツリーカバーを持つことができます. 定義が解析を管理し、管理分類から区別できる観察型属性を保持するレコード。 繰り返し観察は、葉が変化する季節的な行動を大きく比較する必要があります。 経理歴、地形、林型は、分光の出発が有意義であるかどうかを判断できます。 フィールドプロットが使用されると、ヘテロ遺伝子のエッジ付近にある画像や文書の地理位置不確実性で空間的なサポートを整列します。 別の森型にモデルを移すことは想定しないでください。 透明で支えないエリアマスクは、その間違いを防ぐことができます。 最強の監視記録は、各証拠のソースと日付を保持しながら、キャノピーの観察、在庫測定、およびローカル履歴を接続します。
適切な身体的および気道的なサポートで観察を選択
情報補完や差分をコントロールする際、センサーを組み合わせることは便利です。 光学的画像、レーダー、熱観測、およびコンテキストデータセットは同じプロパティを測定しないため、交換可能な写真があったらそれらをマージしないでください。 各ソースの貢献を定義し、空間サポート、取得時間と欠落データパターンを調べます。 グリッドを非適度に揃え、変数タイプに応じて再サンプリングを選択し、元の品質マスクを保持します。 粗い出力グリッドは、粗い入力から情報流入を回復できません。 ソースが異なる日付を記述する場合、ターゲットがギャップ中に変化する可能性があるかどうかを決定します。 それぞれの単純ソース固有のベースラインに対して、結合されたワークフローを評価します。 融合は、単に機能のカウントを増加させるよりも有用な追加情報を示すべきです。 最終証拠層のソース固有の属性を保存して、アナリストは分類や異常にそれを支持した観察に戻すことができます。
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
バージョンプロジェクト境界、監視期間を揃え、適用方法論にリンクされた変更レコードを維持します。
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
植生指数はカーボンクレジットではありません。 ベースライン、漏れ、永続性および承認された会計要件は、別々の証拠を必要とします。
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。 プロジェクト監視ストラタは、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
独立した在庫データとプロジェクトの必要な検証プロセスを使用します。
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
認証や検証済みの排出削減を主張することなく、追跡可能な地理空間証拠を提供。
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。