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:特定の洪水のエピソードの間に、植えられた領域が宿題を観察したか? 洪水で覆われた作物の小包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。 レーダーとクラウドフリーの光学観測は、水関連の変化をマッピングできます。クロップカレンダーは、関連する時間にどの小包が植えられたかを確立します。
観察ユニットが決定ユニットにマッチすると、農業監視が最適です。 農業者は、フィールド、灌漑ブロックまたは管理ゾーンを運営しています。 植栽日、作物アイデンティティ、収穫された地域、管理履歴を別々のレジスタに維持し、安定した識別子によって画像測定を接続します。 周囲の緑色の表面が異なる生産段階を表す可能性がある理由を説明します。 農場を比較する前に、季節定義とすべてのパーセンテージに使用されるデノミネーターに同意します。 見えない観察のない領域は、静かにベールの土地、失敗した作物または正常な状態になりてはならない。 選択したピクセルでターゲットが十分に大きいかどうかを確認します。フィールドエッジの混合物は、特に小規模な株主モザイクで重要になります。 問題が作物のアイデンティティ、栄養素の状態、水圧力または最終生産に依存するところ、独立した測定が競合する説明を区別できるか尋ねます。 衛星層は、その測定を指示し、その結果を保存する必要があります。 未明なカラーランキングではなく、便利な運用記録を作成します。
適切な身体的および気道的なサポートで観察を選択
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
観察した範囲をマップし、通常の水を区別し、日付の作物の層を交差させます。 フィールドエッジと明示的にレポート取得タイミングで不確実性を維持します。
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
洪水による暴露は、植物死亡や経済的損失を等しくしません。 雨が降る洪水や短命の出来事が見逃せない。
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。 洪水で覆われた作物の小包のために、観察されたパターンが合理的な代替ベースライン、品質マスクまたは凝集の下に主張してい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
水道マーク、ゲージタイミング、クロップ条件検査を点検し、アクセスリターン後に確認します。
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
被曝率が、被曝した被曝率を、被曝後の被曝ダメージから別に届けます。
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。