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、可能な変化関連材料の領域のメリット地質的サンプリングを露出しているか? 地質再構成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。 適したスペクトル バンドは露出された地勢の鉱物グループの吸収か反射率の対照を強調できます。
鉱山の景観には、遠隔観測を複雑にすることができる迅速な運用変化、急な地形、露出した材料および水面が含まれています。 監視されたサーフェスクラスを中立的な用語で定義し、操作上の記録を別々に保持します。 新しく露出したエリアは、発掘、リハビリテーションの準備、または別の活動である可能性があります。 画像だけでは規制状況を確立しません。 同様に、平面フットプリントは3次元の調査やエンジニアリング評価に代わることができません。 影と比類のない観覧幾何学は、植生回復がすぐに表面外観を変更することができる間、ピットや施設の部分を非表示にすることができます。 取得日とサイトの状態のコンテキストをそのままで観察する。 環境の解釈は頻繁に分野生態学、水化学、地質学の見本抽出か独立した器械使用を要求します。 GISレコードは、以前の画像の観察を消去することなく、それらの検索を添付できるようにする必要があります。 この分離は、監視履歴を監査可能とし、その物理的測定サポートを超えて主張するから魅力的な衛星マップを防ぐことができます。
適切な身体的および気道的なサポートで観察を選択
イメージングの分光と慎重に選択された多面体バンドは、吸収関連材料や大気情報を公開することができ、検索結果がターゲットに適している。 放射性および幾何学的質、スペクトル応答およびプロダクトの大気処置から始めて下さい。 土地表面ミネラル解釈とメタン強化の検索は異なる問題であり、それぞれの確立された方法を使用する必要があります。 分光類似性は混合物、照明、湿気、表面カバーおよび器械の騒音によって影響することができます。 ライブラリ比較で検出された機能は、コンストラクタビリティ評価を必要とする候補ではなく、完全なコンポジションアッセイです。 スペクトルのサポートと不確実性を保持し、結論が代替の背景や前処理の選択を生き残るかどうかを調べます。 独立したフィールドスペクトラ、サンプル、その他の適切な測定で重要な解釈を確認します。 一般的なクラウドワークスペースの外で必要な検索を行う場合は、評価された出力をGISプロジェクトに持ち込む際の実証を保持します。
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
地質的に適切なバンドと比率を使用して、カバーマスクを保存し、独立した地質的なコンテキストで異常を比較します。
分類は、保存可能なクラス定義と参照ラベルで始まり、画像日付に一致する。 適切な場合、困難な代替品、混合境界、未知のクラスを含める。 バンドを選ぶのではなく、ターゲットプロセスを表現する機能を構築します。 トレーニングと評価の場所を空間的に独立させ、転送が意図した使用時に異なる地域や季節を保存することを検討してください。 全体的な正確さを単独で報告するのではなく、クラス固有の省略と手数料エラーを確認します。 全体スコアが高いと、レアなターゲットは、実用的な精度が悪い可能性があります。 最終的なクラスと並行して確率や他のサポートされていない不確実性測定値を保持し、校正制限を文書化しました。 クラスエリアがレポートを駆動する場合、マップエラーが適切なサンプリングベースのエリア推定器を介して組み込まれる必要があるかどうかを評価します。
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
植生、風化、土壌の混合物および大気の影響の複雑解釈。 スペクトル異常は鉱石の沈殿物か資源の推定ではないです。
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。 地質的な再燃ゾーンについては、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
フィールドのスペクトル、小形試料、地質マッピングを収集します。
意図したマップの使用を表すための参照サンプルを設計します。, 難易度と分類器がフラグをしなかった場所を含みます. 訓練およびしきい値の調節のサンプルを独立して保って下さい。 まれなターゲットクラスが意図的にオーバーサンプリングされると、選択確率を保持し、人口レベルの推定値を適切に計算することができます。 一貫した参照定義とレポートの省略、および手数料エラーを使用して混乱行列を作成。 ラベルが解釈を必要とする観察者同意をチェックする。 パフォーマンスが異なる場合、地形、ターゲットサイズ、季節などの有意義な文脈によるレポート結果。 地図は、シンプルなインテリア例でのみ評価され、狭いエッジや混合された風景についてのクレームを正当化することはできません。 監査のために利用可能な参照証拠を保持し、特定のものではなく、各サンプルを決定的なカテゴリに強制するという参照ラベルを区別します。
使用可能な GIS 証拠層を納入
明示的な組成物と経済推論限界で再燃目標を届けます。
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。