결정과 관찰 가능한 대상을 시작하십시오.
실제 질문은: 새로운 닫집은 독립적인 숲 검사를 merit 변화합니까? 숲의 교만 경고를 보고 단위로 작업하고 이미지 또는 알고리즘을 선택하기 전에 관측 기간을 정의합니다. Abrupt spectral 또는 radar 출발은 안정적인 숲 기본에 상대방의 교만 후보를 식별 할 수 있습니다.
숲 모니터링은 명시된 생태 및 관리 정의를 필요로 합니다. 나무 닫집, 숲 토지 사용, 재배 관리 및 생태계 조건 관련이지만 다른 속성. 일시적으로 개방된 지역은 특정 보고 프레임워크의 밑에 숲 땅을 유지할 수 있으며, 또는chard는 프레임 워크의 숲 정의를 충족하지 않고 나무 덮개를 갖게 될 수 있습니다. 정의에 대한 기록은 분석과 관리 분류에서 구별되는 관측 기반 속성을 유지한다. 반복된 관측은 잎 변화가 실질적인 동등한 계절 행동을 비교해야 합니다. 의 역사, 지형과 숲 유형은 spectral 출발이 의미인지 결정할 수 있습니다. 필드 플로트가 사용되면 이미지와 문서의 공간 지원을 정렬하여 이진 가장자리 근처의 불확실한 가장자리를 생성합니다. 다른 한 숲 유형의 전송에 모델이 측정되지 않는다는 것을 가정하지 마십시오. 투명 무지지-area 마스크는 실수를 방지하는 데 도움이됩니다. 가장 강력한 모니터링 기록은 각 피스의 소스와 날짜를 유지하면서 canopy 관측, 재고 측정 및 로컬 역사를 연결합니다.
적절한 물리적 및 임시 지원과 관찰을 선택하십시오.
센서를 결합하면 정보를 보완하고 차이점이 제어됩니다. 광학적인 이미지, 레이다, 열 관측 및 컨텍스트 데이터셋은 동일한 재산을 측정하지 않습니다, 그래서 그들이 교환할 수 있는 사진인 경우에 그(것)들을 합병하지 마십시오. 각 소스의 기여를 정의하고 공간 지원, 취득 시간과 누락 데이터 패턴을 검사합니다. Align grids deliberately, 변수 유형에 따라 재 샘플링을 선택하고 원래 품질 마스크를 유지합니다. 정밀한 출력 그리드는 coarse 입력에서 정보 absent를 복구 할 수 없습니다. 소스가 다른 날짜를 설명하면 대상이 간격 중에 변경 될 수 있는지 결정합니다. 각 단순한 소스 별 기본에 대한 결합 워크플로을 평가; fusion은 기능 조사를 증가하는 것보다 오히려 유용한 추가 정보를 설명해야합니다. 최종 증거 층의 소스 별 속성을 보존하기 때문에 분석가들은 분류 또는 불균형을 지원 한 관찰으로 추적 할 수 있습니다.
처리하기 전에 컴팩트한 데이터가 나타납니다. 관심 분야, 취득 시간, 제품 식별자, 처리 버전, 밴드 또는 변수, 단위, 규모 요소 및 품질 기준을 기록합니다. 씬 넓은 품질 비율에만 의존하는 대상을 통해 실제 사용 가능한 적용을 확인합니다. 원래 마스크를 보존하고 누락 된 값 propagate가 파생 된 레이어로 정의하는 방법을 정의합니다. 몇 날짜 또는 센서가 결합되면 프로젝트에서 지원 정보를 유지하십시오. 이 세부 사항은 측정을 반복하고 제품 개정 후 나중에 변경 사항을 설명하기 위해 가능하다. 또한 동료가 인지 여부를 결정하는 데 도움이되는 것은 환경, 관측 조건 또는 처리 선택에서 온다.
검토 할 수있는 분석 규칙을 구축
이벤트 전 지원되는 숲 상태를 요구하고, 검사 단위로 다중 관측 및 그룹 연결 변경을 검사합니다.
두 가지 지원된 상태를 변경하고 관심의 과정에 관련이 없다는 것을 통제해야합니다. 정렬, 제품 호환성, 계절 타이밍 및 검증된 관측 마스크를 체크하여 하위 또는 전환 맵을 해석합니다. 일반적인 비교 영역 설치; 한 날짜에 클라우드 커버 위치는 유효 0 변화 관측이 아닙니다. 일시적인 이미지 artifact에서 지속적 전환을 구별하기 위해 여러 날짜를 고려하십시오. Thresholds는 시각적으로 매력적인 색상의 휴식보다 지역적 가변성 및 독립적 인 증거를 반영해야합니다. 모드로 정렬이 길게 거짓 스트립을 만들 수 있기 때문에 원래 관찰에 대한 작은 좁은 변화. 정확한 타이밍이 알 수 없을 때 마지막 지원 이전 상태와 첫 번째 지원 된 나중에 상태를보고합니다. 원래의 관측과 결정 규칙을 유지 그래서 나중에 검토자는 전환을 재현 할 수 있습니다.
작은 시작, 독립적으로 전체 지리의 규칙을 적용하기 전에 하위 세트를 검토. Inspect는 단위, 마스크 및 좌표 정렬을 확인하는 두 개요와 지역 규모에서 입력 및 중간 층을 모두 검사합니다. 분석 구성의 이름을 지키며 모든 컨소시얼 임계값의 간결한 설명을 유지합니다. 워크플로이 다른 지역이나 계절으로 이동하면 성공적인 실행이 과학적 전송을 증명하는 것과 같은 가정을 다시 시작합니다. 반복 가능한 파이프라인은 그것의 선택이 검열되고 개정될 수 있기 때문에 귀중합니다, 자동화가 해석을 자동적으로 정확하기 때문에.
대체 설명없이 결과를 중단
구름 가장자리, 계절 잎 손실 및 재배 수확은 자연의 숲을 맑게 할 수 있습니다. 경고는 원인 또는 법적인을 설정하지 않습니다.
지원에 사용된 증거에서 표정 해석을 지키십시오. 숲의 방해 경고를 위해, 적당한 대안 지형, 질 가면 또는 집계의 밑에 관찰한 본 persists는 것을 요구하십시오. 겉보기 성공과 백악 가능한 카운터 예시를 함께 검토하십시오. 설명이 가능한 관측과 분리 될 수 없다면 조사에 대한 후보로 결과를 기록하십시오. 이 발견은 종종 독립적 인 증거에 따라 결론의 일부가 정확히 보여주는 유용한 공간 정보를 보존합니다. 다음 관찰은 단순히 유사한지도를 재현하기 위해, 불확실한 것을 해결하기 위해 선택되어야한다.
사기 전에 독립적 인 증거로 검증
독립적 인 이미지, 지역 숲 관측 및 날짜 토지 관리 기록.
인페드 프로세스의 타이밍과 지속성을 평가하고 매핑 된 위치. 독립 관찰은 가능한 한 관련 전환을 괄호로 묶어 기록된 날짜를 갖는다. 필드를 치료하는 것은 이전 이미지에 대한 정확한 진실로 취득 후 긴 방문을 피합니다. 이 방법은 sparse 관측 기간 또는 계절 전환에 따라 다르게 수행 할 수 있는지 확인하십시오. 평가에 명시적으로 변경되지 않은 위치는, 만 조각 이벤트를 검토하는 것은 놓친 변경 또는 기본 불안정성을 밝혀하지 않습니다. 타이밍이 간격으로 표현되면 독립적으로 알려진 이벤트가 그 간격 내에서 떨어지는지 여부를 평가합니다. 참고 사항이 있는 문서는 주변입니다. 수염성 임시 평가는 종종 프로세스가 감지되고 그 발생이 시간에 배치 될 수있는 방법을 설명합니다.
사용 가능한 GIS 증거 층을 전달
예상 관측 간격과 검토 상태와 증거 연결 경고를 전달하십시오.
GIS 배송의 경우 안정적인 기능 식별자, 소스 관측 날짜, 물리적 변수, 단위, 유효한 지원 영역, 불확실성과 검토 상태를 유지합니다. 어떤 지역 또는 거리 계산에 적합한 좌표 참조를 사용하여 외부 레이어에 가입 할 때 변환을 문서화하십시오. 모델 및 필드 확인 속성에서 측정 또는 관찰 된 속성을 분리하여 사용자가 다른 사람을 과도하지 않고 하나의 증거 유형을 업데이트 할 수 있습니다. 비대칭 상태는 물론, 비대칭을 방지하고, 비대기로 인해 비대칭 상태를 유지한다. 지도 전설, concise data dictionary and access source link는 분석이 실행되지 않은 동료들에게 유용하게 만듭니다. 내보내기 형식은 실제 다운스트림 워크플로과 일치해야하며, 속성 인코딩 및 지오메트리가 핸드오프 전에 체크되어 있습니다.
실제 iT Sensing 워크플로로 방법을 켭니다.
iT Sensing은 위성 발견, 래스터 분석, 머신러닝, GeoAI, 시각 모델 워크플로 및 파이썬 실험을 클라우드 원격탐사 작업 공간으로 제공합니다. 입력을 구성하기 위해 문서화 된 도구를 사용하여 적절한 래스터 작업을 테스트하고 프로젝트 인식 GIS 워크플로에 결과를 연결하십시오. 일반 도구의 존재는 여기에 설명 된 모든 전문가의 검색이 가능한 작업으로 사용할 수 없다는 것을 보증하지 않습니다. 문서와 필요한 경우, 독립적으로 처리 및 평가된 제품을 검증된 결과물에 전달합니다. 실제 다음 단계는 대표 지역에 워크플로을 테스트하고 도메인 전문가와 증거를 검토하고 팀의 실제 저장, 협업 및 처리 요구에 맞는 워크스페이스 계획을 선택하십시오.
