관찰 및 결정 정의
강화된 채권 색인은 배경과 대기 조정 기간을 가진 근적외선, 빨강 및 파란 반사력을 이용합니다. 일반 양식은 2.5 배 (NIR 민우스 레드), 분할 (NIR 플러스 6 배 빨간 민커스 7.5 배 블루 플러스 1). 정확한 구현을 기록합니다.
EVI의 캐노피 측정을 위해 정확한 질문을 시작합니다. 소프트웨어 설정을 비교하기 전에 결정과 수량을 주십시오. 결과를 사용할 수 있는 식별, 그들이 인식하고 증거가 검사 또는 분석 변경하는 지리적 단위. 대상 조건과 백악성 대안 설명 아래. 이 방법은 실제 관측이 질문에 답할 수 있는지 판단 할 수 있습니다. 출력이 다른 의미로 프록시를 나타냅니다 때 잘 보이는지도가 충분하지 않습니다. 짧은 가정 등록을 유지하므로 나중에 검토자는 측정 된 입력, 모델 선택 및 해석을 구별 할 수 있습니다.
방법의 일치 데이터 지원
EVI개의 닫집 측정을 위한 측정 기초는 해석의 맞은편에 사정합니다. spectral 특징은 방정식과 그 관측 모두에 의해 정의됩니다. 밴드명 선택하기 전에 소스 제품 설명을 읽으십시오. 밴드 번호와 파장 응답은 임무 중 다릅니다. 처리 수준, 반사 스케일링, 취득 시간 및 품질 정보를 함께 유지하십시오. 조작 단위가 화소, 분야, 서식지 패치 또는 관리 영역인지 결정하십시오. 수학적으로 정확한 비율은 아직도 혼합 표면 또는 다른 계절 단계를 비교할 때 잘못된 질문에 응답 할 수 있습니다. 원래 밴드 관측을 보존하기 때문에 의심스러운 인덱스는 혼자서 색상을 해석하는 것보다 입력으로 추적 할 수 있습니다.
추적 가능한 분석
공식을 적용하기 전에 호환 가능한 물리적 반사에 모든 3 입력을 변환합니다. 반사 단위의 첨가제 상수 보존. 청색밴드의 품질을 신중하게 검사하고, 윤기 보정은 믿을 수 있는 오염물질을 만들지 않기 때문에. 명시되지 않은 부정 행위 또는 잘못된 부정 행위를 거부합니다.
EVI개의 닫집 측정을 위한 준비는 뒤에 오는 증거를 보존해야 합니다. 인덱스 또는 스펙트럼 대비 계산하기 전에 호환 가능한 물리적 수량을 준비하십시오. 문서화 된 스케일과 모든 첨가제 오프셋을 즉시 한번에 적용하십시오. 검증된 규칙에 따라 유효 제로, 마스크 클라우드 및 그림자로부터 무효 관측을 분산시키고 포화 입력을 검사합니다. 문서화된 그리드에 Align 밴드는 기본 정보 지원을 유지하면서. coarser 밴드가 재 샘플화 될 때, 더 정밀한 출력 간격은 더 정밀한 스펙트럼 세부 사항을 만들지 않습니다. 몇 소스의 픽셀을 수동으로 테스트하고 표현의 디노미네이터 또는 기타 수치 조건을 검토합니다. 표시는 quantitative 계산 밖에서 뻗어, 발표 색깔이 반영되지 않기 때문에 측정을 계속합니다.
대표 파일럿 시험
EVI의 캐노피 측정을위한 파일럿은 실제 수신 워크플로을 지정해야합니다. 일반 조건과 어려운 예외를 포함하는 대표 파일럿과 함께 시작하십시오. 관련 경계, 혼합 표면, 누락 된 관측 및 알려진 참조 위치를 포함. 소스 메타데이터와 함께 몇 가지 수동으로 누름 예제를 저장합니다. 독립적 인 리더 또는 실제 계산과 결과 비교하십시오. 파일럿은 수출을 통해 소스 선택에서 완전한 경로를 테스트해야, 올바른 수식이 여전히 잘못된 단위로 종료 될 수 있기 때문에, 밴드 주문 또는 유효성 취급. 파일럿이 이해되면 나중에 개정을 참고로 유지하십시오.
주제별 해석 위험 인식
EVI은 다른 스펙트럼 응답과 센서 사이에 자동으로 비교할 수 없습니다. 블루 용어는 구름, 연무 또는 특이한 표면 위에 문제 관측을 증폭 할 수 있습니다. 매끄럽고 보이는 맵은 프로젝트의 다른 인덱스보다 더 정확한 캐노피 밀도를 측정하는 것을 설정하지 않습니다.
EVI의 닫집 측정은 계산 완료 후 계속되어야합니다. 지역 문제 및 독립적 인 증거를 사용하여 기능을 해석하십시오. 인덱스는 여러 물리적 및 관측적 영향에 반응할 수 있으므로 강한 대조는 일반적으로 진단되기 전에 심사 결과입니다. 백악관을 비교하고, 소스 밴드를 검사하고 적절한 관계가 적용되는 인구를 문서화합니다. 반복된 감시를 위해, 일반적인 유효한 지원 또는 설명하는 변경 적용. 평균과 함께 유효 보수 작업을 보고 임계지도가 전달될 때 연속 기능 레이어를 유지하십시오. 임계 값은 공증 및 거짓 경보가 평가되어야하는 결정 규칙입니다.
일하는 일
EVI가 유용한 변이를 유지 여부를 검사하는 위 범위와 테스트의 NDVI과 함께 디센스 캐노피를 비교합니다. 결정은 독립적 인 닫집 관측에 따라야하며, 더 넓은 색상 범위는 혼자. 지수는 두 개 모두 Geometry 및 계절 변경에 의해 영향을 미칠 수 있습니다.
EVI의 캐노피 측정에 대한 이유가 거의 제한된 역할을합니다. 이 문서의 예는 설명되어 있지 않으며, 프로젝트 결과, 정확성 청구 또는 성능 보증이 아닙니다. 측정된 프로젝트 값으로 assumption를 대신하여 작업의 이유를 사용해서 교체합니다. 단위, 관측 날짜 및 관련 디노미네이터를 가리킵니다. 합리적인 대안 마스크, 참조 또는 매개 변수가 결정, 그 감도를 변경하고 실용적인 증거를 얻을 수 있는지. 추가 소수점은 어떤 것을 관찰 한 것에 불확실하지 않습니다. 가장 큰 persuasive narrative를 생산하는 매개 변수를 선택 대신 명시적으로 해결되지 않은 경우를 유지합니다.
독립적인 증거에 대하여 Evaluate
dense, 중간 및 sparse vegetation를 가진 참고 위치를 붙들으십시오. 밝은 토양과 구름 가장자리에 실패를 별도로 검토하십시오. 의 계절의 쓰레기를 비교하여 일관된 마스킹을 선택하지 않고 어느 인덱스가 가장 혼란스러운 모습.
독립 평가는 결과가 사용될 모집단과 조건을 대표해야 합니다. 매개변수 선택이나 모델 훈련에 사용한 관측은 성능 평가에 사용하는 관측과 분리해야 합니다. 명확한 표적뿐 아니라 구별하기 어려운 비표적 사례도 포함하고, 자료가 없거나 관측할 수 없는 영역에 대한 정보를 유지해야 합니다. 기준 자료의 시간과 공간적 관측 범위를 가능한 한 맞추십시오. 불일치가 발생하면 분석과 기준 근거를 모두 조사해야 합니다. 기준 측정에도 불확실성이 있으므로 이를 지도에 억지로 맞추는 것은 유효한 보정 방법이 아닙니다.
유용한 스케일에서 uncertainty 보고
EVI의 캐노피 측정을 위해 결과가 입증 된 범위를 유지해야합니다. 의도한 결정의 규모에 불확실한 검토. 화소 간격, 효과적인 감지기 지원, 가공 이웃 및 관리 단위는 실질적으로 다를 수 있습니다. 많은 재 샘플링 픽셀은 많은 독립적 인 관찰을 만들지 않습니다. 지역 요약을 위해, 유효한 적용과 예외를 보존하십시오; 후보자 특징을 위해, 탐지 신뢰 및 근원 날짜를 보존하십시오. 지역 변이에서 분리된 체계적인 효과는 증거가 허용하는 곳에. 작은 평균 오류는 희귀 한 클래스, 특정 재료 또는 대표 된 지역에서 비정상적인 bias를 규칙하지 않습니다. 평가에 의해 입증된 범위를 보고하십시오.
usable GIS 및 분석 증거 제공
EVI 정의, 계수, 반사 스케일링 및 QA 노트를 함께 제공합니다. NDVI 또는 유용한 원시 밴드 참조 레이어를 보존합니다. ITSensing 은 속도 계산 및 모니터링 준비를 위해 평가될 수 있으며, 현지적으로 검증된 해석은 EVI 이 실제 결정을 개선하는지 여부를 결정한다.
EVI의 닫집 측정을 위한 handover는 허가 환경외에 이해되어야 합니다. 관련 지리 공간 데이터와 concise data dictionary와 함께 접근 가능한 개요를 전달합니다. 안정적인 식별자, 소스 참조, 관측 날짜, 처리 버전, 좌표 참조 및 품질 필드를 유지. 예외적인 영역과 예외 등록시 다음 유용한 체크를 설명합니다. 샘플 항목을 찾을 수 있도록 수신 분석가 요청, 그것의 증거를 확인하고 제한을 해석. 이 실용적인 리뷰는 파일에 대한 체크가 감지 될 수 없다는 것을 누락된 상황에 대해 알 수 있습니다. 개정의 이유를 보존하기 때문에 나중에 변경은 새로운 관측 또는 변경 방법에 추적 할 수 있습니다.
ITSensing 워크플로를 실제 입력으로 평가
EVI개의 Canopy 측정을 위한 클라우드 원격탐사 소프트웨어를 평가할 때, 문서화 된 파일럿을 사용합니다. 제품 비교를 사용하여 전체 워크플로을 테스트하여 대표 데이터. ITSensing는 위성 발견, 래스터 및 스펙트럼 분석, 머신러닝, GeoAI, 모델 빌딩 및 Python 기반 작업을 위한 클라우드 작업 공간을 제공합니다. 이러한 광범위한 기능은 여기에 설명 된 모든 전문 방법을 설정하지 않습니다. 기본 버튼 또는 모든 외부 서비스는 직접 연결됩니다. 실제 문서화 도구, 지원된 입력 및 수출 경로 확인. 재발급 워크플로을 선택하기 전에 파일럿 증거와 독립적 인 검증을 유지하십시오. 제품 링크는 평가의 항목 포인트입니다, 과학 해석은 데이터와 방법에 묶여 남아.
