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:どの水色の異常は時機を得た生物的見本抽出を保証しますか。 湖の監視セル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。 スペクトル変化は、適切な水質観察が存在するときに湖の周りの異常な顔料関連の条件を強調することができます。
水質評価は、水質学の状態やセンサーが実際に観察できるものに依存します。 開水、植生、湿った土壌と浅い底の反射率の下水は、異なる信号を生成することができます。 管理質問がその区別を必要とするときにそれらを分離してください。 河川の排出、貯水池操作、降雨量および風は衛星の過渡とフィールド訪問の間の条件を変えるかもしれません、従って観察のタイミングは足音のよりむしろ分析で属します。 水体境界も測定選択です:恒久的な監視封筒、現在の水端と管理湖のポリゴンは異なる意味を持っています。 エリアやトレンドの計算に適切な1つを使用します。 選択された光学特性を支えても、汚染物質が分かち合えることはできません。 化学的または生物学的結論のために、フィールド測定は不可欠です。 雲、影、植生、または大気の補正が悪い領域を観察します。 認定された不完全な水地図は、サポートされていない値を含むシームレスな表面よりも有用です。
適切な身体的および気道的なサポートで観察を選択
アクアティック光学解析は、便利な自然色表示を越えた制御を必要とします。 節水信号は大気および表面効果に小さい相対的なである場合もあります従って水タイプおよびプロダクトに適切な大気の訂正そして質のスクリーニングを評価して下さい。 明るい海岸、底反射率、混合地水ピクセルのサングリントは、標的信号を圧倒する可能性があります。 広域の土地植生分析に適したセンサーバンドは、各水生成分に自動的に最適ではありません。 公開された関係を適用する前に、ユニットとリフレクタンスの定義を一貫して保持します。 粒子や溶解物が異なるため、1湖に校正される気密な方程式の方が、別の湖では失敗する可能性があります。 タイムリーなフィールドサンプルで画像をペアリングし、独立した条件を評価し、サポートされていない範囲のマスクを保持します。 ターゲット水体が汚染されていないピクセルのために狭すぎた場合、衛星ビューを使用してコンテキストを編集し、非調整可能な詳細な集中マップを作成する代わりに測定アプローチを再設計します。
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
アクアティック品質管理を適用し、季節的な参照を比較し、野外の混合物を開いた水信号から分離します。
異常に定義されたベースラインから出発を記述するので、ベースラインの選択は結果に所属しています。 同じ物理的ターゲットの期待される動作を表す期間と季節ウィンドウを使用します。 土地利用の変化や、歴史上の比較を無効にすることができる変更処理の見直しを点検します。 標準化されたスコアは有用であるが、その仮定はデータ分布とサンプルサイズに合うべきです。 独立した観察を横断して持続性を調べ、近くの安定した参照を比較します。 特定の価値は、品質の問題である可能性があります。, いくつかの凝集した出発は、調査を正当化することができますが、. インデックスのサインからのみ原因を命名することを避け、代替説明を目に見えるようにしてください。 フラグされたパターンが参照期間と品質マスクの合理的な変更下にあるかどうかをテストし、レビューレコードの感度を保持します。
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
堆積物、溶解材料、底反射は花に似ている可能性があります。 衛星色は、毒性やすべての藻類の形成をすることはできません。
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。 湖の監視細胞のために、観察されたパターンが適度な代替ベースライン、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
責任ある水監視プログラムを通してクロロフィル、種および毒素のサンプルを集めて下さい。
推論プロセスのタイミングと持続性、およびそのマッピングされた場所を評価します。 独立した観察は、可能な場所の関連した移行を、自分の日付の不確実性が記録されているかをブラケットでブラケットする必要があります。 以前の画像の正確な真実として買収後、フィールド訪問を長く処理しないでください。 季節ごとの観察期間や季節的な移行の時期に異なる方法が行われるか確認してください。 フラグが付けられたイベントのみをレビューするので、評価の明らかに変更されていない場所を含めることは、見逃された変更やベースラインの不安定性を明らかにすることはできません。 時刻が間隔で表されると、その間隔内で独立して知られたイベントが落ちるかどうかを判断します。 参照自体があいまいな文書ケース。 防御可能な一時的な評価は、プロセスが検出される頻度と、その発生率を正確に時間内に配置する方法を説明します。
使用可能な GIS 証拠層を納入
検査優先順位と証拠の日付を配信し、検査結果で健康判定を維持します。
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。
