결정과 관찰 가능한 대상을 시작하십시오.
실제 질문은: 어떤 지구 오버랩은 관련된 간격 동안 먼지 관측을 지원합니까? 먼지 관측과 수용체 영역으로 보고 단위를 실행하고 이미지 또는 알고리즘을 선택하기 전에 관측 기간을 정의합니다. 다국적 및 에어로졸 제품은 지역 규모에서 먼지 배관 특성과 움직임을 설명 할 수 있습니다.
대기 위성 제품은 정의 된 수직 감도, 공간 발자국 및 가정과 관련이 있습니다. 실제 변수를 식별함으로써 시작: 대기열, 연무질 광량, 표면 자외선 견적 및 지상 수준 농도는 교환할 수 없습니다. Clouds, 지표 반사율, 관측 기하학 및 기상학은 모두의 재생 성공과 해석에 영향을 미칠 수 있습니다. 다른 가스나 임무로부터 임계값을 빌려는 것 이외의 특정 제품에 대한 품질 규정을 적용하십시오. 지역 집계는 통계적 안정성을 향상시킬 수 있지만, 기기가 결코 측정되지 않는 이웃이나 개인적인 노출 세부 사항을 만들지 않습니다. Time 시리즈에는 또한 일관된 처리 버전 및 적절한 meteorological 상황에 카우스 해석이 필요합니다. 독립적 인 모니터, 재고 및 평가 모델은 보완적인 증거를 공급할 수 있습니다. GIS 테이블에 대한 보존 및 불완전성. 이 제품은 과학 및 정책 분석에 유용하며 개별 소스, 개인 건강 노출 또는 하나의 개입에 대한 지원 청구를 방지합니다.
적절한 물리적 및 임시 지원과 관찰을 선택하십시오.
관리 문제의 변수에 일치하는 대기의 검색을 선택하고 제품 별 품질 지침을 따르십시오. Sentinel-5P/TROPOMI 및 전용 에어로졸 또는 오존 데이터 세트는 사용 가능한 측정 범위를 설명하지만, 그 발자국과 수직 감도는 다릅니다. 클라우드 검토, 지오메트리보기, 표면 조건 및 평균 컴퓨팅 전에 유효성 검사. 누락된 값은 0 오염이 아닙니다. Spatial 집계는 모든 격자가 달린 세포를 섞기 보다는 오히려 제품 발자국과 temporal 표본 추출을 위해 자주 있어야 합니다. Trends는 일정한 버전과 meteorology에 주의를 요구합니다; 수송과 화학은 지역 방출에 동등한 변화 없이 관찰한 란을 바꿀 수 있습니다. 독립적 인 모니터 또는 평가 된 모델과 비교하여 표면 농도 또는 소스 해석이 필요합니다. GIS 출력의 가변명, 단위, 평균기간 및 품질기준을 보존할 수 있으므로 나중에 독자들은 대기열을 지상 노출 측정으로 정량화할 수 없습니다.
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
품질 스크린 먼지 특정 제품을 사용, 시간의 순서를 비교하고 meteorological 상황에 유지합니다.
노출 분석은 자신의 날짜와 위치 불확실성을 가지고 자산과 관찰 또는 모델링 과정을 오버레이합니다. 프로세스 레이어가 실제 이벤트, 시나리오 또는 확률 표면에 대해 설명하는지 확인하십시오. 이 것은 라벨이 없는 총을 공유하지 않아야합니다. 자산의 완전성, 중복 식별자 및 어떤 인구 또는 가치 속성의 의미를 확인하십시오. 작은 위치 오류는 자산의 경계 측면을 변경할 수 있으므로 적절한 교차 공차를 테스트하고 경계를 보존 할 수 있습니다. 노출된 자산은 자동 손상되거나 비기능이 아닙니다. 독립적 인 증거와 연결된 분리 된 분야에서 결과를 유지하십시오. Summaries는 일반적인 분석 영역, 누락 된 자산 및 비공개 프로세스 영역을 식별해야합니다. 이 결과 등록을 가능하게 하고 완전한 충격 평가를 위해 실수로 인하여 간단한 공간에 참여를 방지합니다.
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
다른 연무 및 구름은 차별을 칭찬합니다. 관찰된 란은 직접 지상 가시 또는 흡입한 노출을 설치하지 않습니다.
지원에 사용된 증거에서 표정 해석을 지키십시오. 먼지 관측과 수용체 지역을 위해, 적당한 대안 지형의 밑에 관찰한 본 persists, 질 가면 또는 집계를 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
독립 시정, 미립자 및 기상 관측을 확인하십시오.
공간 결론을 구동하는 기하학 및 가정을 확인하십시오. 경계의 대표 샘플, 링크 및 자산 포지션을 기준으로 계산된 값에 맞는 독립적인 소스를 가진 값을 지정합니다. 버퍼, 임계값 또는 네트워크 규칙에 대한 가용성 변경하에 출력을 비교하면 해당 분류가 민감합니다. 클리너 맵을 생성하는 대안을 선택적으로 침묵의 대신에 해결 된 링크 및 경계 사례를 유지합니다. 현장 관측은 실제 배수 연결 또는 사용 가능한 공공 입구와 같은 제안 된 물리적 또는 운영 관계를 테스트해야합니다. 결과가 계획 시나리오 인 경우, 순위를 주장하지 않고 결정 제작자의 요구와 일치 여부를 평가하는 것은 관찰 된 진실입니다. 전달된 데이터셋의 모델링 공간 관계에서 독립적으로 검증된 속성을 유지하십시오.
사용 가능한 GIS 증거 층을 전달
직접적인 충격을 가진 지역 plume와 수용체 상황에는 따로따로 평가했습니다.
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.