Landsat 1の対策となぜそれが重要なのか
MSSのオリジナルの観察では4つのスペクトルバンドと正式な80m空間解像度が搭載されています。 歴史WRS-1の参照グリッドは、後Landsat systemsと異なる。
実用的検討の質問は、初期衛星記録で灌漑農業の広い範囲を再構築しています。 これにより、ミッションは、衛星仕様をより良いマッピングの一般的な約束として扱う代わりに、プロジェクトで定義された役割を与えます。 目的の決定を変更する物理的変数、地理的範囲、観察期間、および最小の特徴を識別することによって開始します。 適切な機器は、測定および利用可能な製品が、防御可能なレベルの不確実性でその質問に答えることができる1つです。
Landsat 1年、中央解釈リスクは、小さなフィールド、道路、狭いチャネルが単一の粗い観察内で混合されることです。 最終的なマップのデータ選択、処理、検証、およびワードリングに影響を及ぼすリスク。 ピクセル以上の視覚的なコントラストは、測定された量と要求される結論の誤った一致を解決しません。 別のセンサー、フィールドの観察、または補助的なデータセットが必要とされるかどうかを評価しながら、ミッション固有の制限を確認できます。
インデックスを計算する前にバンドを読みます
特定の波長間隔内の光学地のimageryの記録の放射。 同じ色のランプを使用してすべての表示された場合でも、赤帯、近赤外線バンド、短波赤外線バンドは異なる測定です。 別のミッションからコピーされたバンド番号ではなく、実際のセンサーバンド定義にインデックス式をマッチさせます。 ショートウェーブ赤外線が必要なインデックスは、チャンネルの名前を変更するだけで、可視および近赤外カメラから再構築することはできません。
変化検出のために、地表面反射率の検索から大気の放射または反射率を区別して下さい。 大気補正は、指定された仮定の下で選択した効果を低下させます。それは、すべてのクラウドエッジ、残留物、逆流効果、または地形影の問題を削除しません。 製品のスケーリングとラスターでオフセットをキープします。 ディスプレイストレッチは、解釈に役立ちますが、校正された比較に数値入力になるべきではありません。
マッピングユニットを選択すると、イメージがサポートできます
土地被覆ピクセルは、野菜、土壌、水、建物、影を同時に含まることができます。 ドミナントカラーは、純粋な素材がフットプリント全体に収まることを証明しません。 ネイティブバンドの解像度や位置決めの不確実性に適切なマッピングユニットを最小限に離脱します。 パーセルエッジでは、各境界ピクセルを別の信頼できるクラスとして解釈するのではなく、内部マスクやフラクショナルカバレッジを検討してください。 従来型の粗いセンサーと新しい機器を比較する際には特に重要です。
リサンプリングは、解析結果に影響する幾何学的な処理として扱います。最近傍法はカテゴリのラベルを保持し、連続量の一部には補間が適している場合があります。ただし、どちらの方法も、より細かな独立した観測を生み出すものではありません。雲、影、飽和、データ欠損のマスクを画像と位置合わせし、面積内の統計に全画素を使うのか、有効な観測だけを使うのかを明示します。観測されていない地表は未観測のまま保持し、確かな値に見えるゼロに置き換えてはいけません。
Landsat 1 のプロジェクト ワークフロー
ワークフローを出発する守備性は、MSSのバンド定義と獲得時期を維持し、歴史上の地図に対する大規模な農業ゾーンを比較することです。 入力シーン識別子、処理コレクション、取得タイムスタンプ、品質排除、出力定義で文書化されたシーケンスを作る。 大規模なバッチを実行する前に、代表的な観察を点検します。 この小さなレビューは、多くの場合、欠落したバンド、非支持された検索条件、幾何学の不一致、またはその他のすべてのエクスポートされたレイヤーを介して推進するアーカイブギャップを露出します。
ソース測定と誘導されたインジケータを別々に保ちます。 A GIS は両方を表示できますが、そのメタデータは選択した Landsat 1 製品から直接どのレイヤーが来るかを説明し、追加の分類、補間、統計要約、または物理的なモデルを含む必要があります。 マスクや不確実性情報を結果に保管します。 集計や再サンプリングによる解析変更が拡大した場合、ソース機器が新しいレポートユニットを直接測定したことを暗黙するのではなく、その変換を記録します。
繰り返し可能なワークフローは、見つかりがなくなったり、観察を拒否したりするための明確なルールも必要です。 重要なイベントを通じて、データをゼロに置き換えたり、サイレントに割り込みたりしないでください。 対象領域の観察量と、実際に結果に寄与する日付を報告する。 利用可能な証拠が元の質問に答えることができない場合、地理的または一時的な主張を狭くするか、管理結論を示す前に補完的な観察を得る。
イラスト通訳チェック
農業の2つの季節との間に仮説比較を検討してください。 1つのポリゴンには100の対象となる分析セルがありますが、クラウドとシャドウは2日目に30を取り除きます。 残りの70セルから計算された平均は、観察された部分を、元のポリゴン全体ではなく記述します。 一般的な有効なフットプリントを比較するか、カバレッジの違いを説明します。 欠落した領域に雑草または異なる植えられたフィールドが含まれている場合、明らかなスペクトル変化はサンプリング効果である可能性があります。
同じロジックは、初期衛星記録における灌漑農業の広範な範囲を再構築するターゲット質問に適用されます。 比較設計として例を使用して、その仮説条件を実際のシーンと参照メタデータに置き換えます。 Landsat 1の公開性能結果ではありません。 再現性のある解釈は、観察が要求をサポートし、どの部分がテストが必要な前提に依存しているかを確認するために、別のアナリストのために可能にする必要があります。
検証、仕様、および責任ある比較
互換時間とスケールで同等の量を測定する独立した証拠に対してLandsat 1を評価します。 検証の観察は、トレーニングやチューニングの入力とは別々に保ちます。 典型的な条件と困難な環境の両方を含み、クラスまたは表面タイプによって重要なエラーを報告し、意図した決定に影響を及ぼします。 便利なサブセットから1つの魅力的なシーンや高い合意の統計は、異なる領域、季節、または処理バージョンにわたってパフォーマンスを確立しません。
製品の設計や製品文書の検証には、以下の公式の参照を使用してください。 運用状況、取得スケジュール、アーカイブ保持、処理コレクション、商用条件、アクセスメカニズムの変更、実際のプロジェクト日の詳細をご確認ください。 わずかな軌道の繰り返しまたは広告された解像度は、特定のターゲットに使用可能な観察が存在することを証明しない機器またはサービス仕様です。 候補者のミッションを比較したり、監視頻度を計画するときにこの差別を保存します。
元のシーン識別子、プロバイダ、製品バージョン、参照、ユニット、マスク、および処理パラメータを含むエクスポートマニフェストを保持します。 今回のレコードは、カタログインターフェースが変更しても後日レビューが可能となります。 また、地図の外観に依存することなく、新たに取得した観察から変更されたアルゴリズムを区別するために、コラビオレータが許可されます。
証拠を iT Sensing プロジェクトに持って来る
文書化された iT Sensing ワークフロー を使用して、衛星データ検出、ラスター解析、モデル開発、および結果 GIS コンテキストを整理します。 Landsat 1 では、まず、必要な製品、フォーマット、品質フィールド、および処理の操作が特定のワークスペースまたは取得チャネルが使用しているかどうかを確認します。 この記事では、ミッションをレビューします。すべての機器製品が自動的に利用可能、ライセンス、または特定のサブスクリプション内で完全に処理されることを主張しません。
有用なハンドオーバーは、初期衛星記録で灌漑農業の広範な範囲を再構築し、有効な観察フットプリントを保持し、結論の背後にある証拠を述べているソースリンクマップと分析表です。 結果をプロジェクト文書と関連するデータ選択レコードにリンクして、コラビタが比較を繰り返すことができます。 測定、処理、不確実性、意図した行動の明確なアカウントは視覚的に説得力のある地図を越える衛星画像実用的な価値を与えます。
