관찰 및 결정 정의
공동등록은 동일한 지상의 관측을 정렬합니다. 작은 잘못 정렬은 도로, 해안선 및 필드 경계 근처 강력한 거짓 변화를 만들 수 있습니다. 일치 좌표 시스템 라벨은 픽셀이 동일한 표면을 정확히 관찰한다는 것을 보장하지 않습니다.
공동등록된 이미지 비교를 위해 정확한 질문을 시작하십시오. 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
co-registered image comparisons에 대한 측정 기준은 해석 전반에 걸쳐 중요하게 생각합니다. 광학적인 전처리는 계기 관측, 정확한 제품 및 파생한 분석 층 사이 명백함을 보존해야 합니다. 제품 수집은 구경측정, 기하학, 가면 및 기호화와 다른 할 수 있습니다. metadata를 시작해서, 본래 식별자, 취득 시간 및 처리 수준을 유지합니다. 편리한 출력 그리드를 선택하기 전에 결정에 의해 필요한 수량 및 공간 지원을 정의합니다. 깨끗한 자연색 디스플레이는 수치 또는 품질 문제를 숨길 수 있으며, 비활성 원시보기는 여전히 유효한 양적 정보를 포함 할 수 있습니다. 준비의 목적은 추적 가능하고 적합한 측정, 일관되게 보이는 이미지뿐만 아니라.
추적 가능한 분석
Inspect는 지역 전체에 안정된 제어 기능을 검사하고 변화 표적의 비정상적인 진지변환을 자주적으로 인용합니다. 충분한 공간의 분산된 지원과 적절한 변환을 사용합니다. 원래의 그리드를 보존하고 역사를 재 샘플링하기 때문에 정렬 절차는 재현 될 수 있습니다.
공동등록 이미지 비교를 위한 준비는 다음의 증거를 보존해야 합니다. deliberate 순서에 있는 전처리 사슬을 건설하고 불필요한 변환을 피하십시오. 띠 식별, 스케일 및 오프셋, 포화 및 nodata를 체크하여 파생된 표현을 확인합니다. 정확한 제품 및 유지 보수 불량에 대한 올바른 품질 사양을 사용하십시오. 명시된 CRS, 기원, 해상도 및 범위에 대한 참조 그리드를 선택하십시오. 모든 간섭 또는 집계를 위해, 유효한 문서 및 잘못된 관측은 기여합니다. , 가장자리 및 어려운 지형을 포함하여 작은 대표 조종사 검사, 전체 영역을 처리하기 전에. 성공적인 작업 완료는 계산 ran을 설정; 그것은 다음 분석 단계에 물리적 역량 또는 적합성을 설정하지 않습니다.
대표 파일럿 시험
공동등록 이미지 비교를 위한 파일럿은 실제 수신 워크플로을 지정해야 합니다. 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
유연한 변환은 변화 객체를 잘못 정렬하거나 로컬 왜곡을 숨길 수 있습니다. 계절의 채식과 물 경계는 약한 통제 특징입니다. 반복된 표본 추출은 또한 종횡비 가치를 바꾸어서, 그래서 등록은 마음에서 가득 차있는 분석 사슬로 디자인되어야 합니다.
co-registered 이미지 비교의 검토는 계산 완료 후 계속되어야 합니다. downstream 작업과 관련하여 준비를 검토하십시오. 작은 정렬 오류는 좁은 경계에서 강력하게 중요하며, 대기 잔여는 약한 스펙트럼 대비에 대한 중요합니다. 복합 및 조화 된 층은 명확한 temporal 및 센서 검증을 필요로합니다. Inspect는 선택적 적용이 가능한 것으로, 각 유지된 픽셀이 개별적으로 합리적으로 합리적으로 요약할 수 있기 때문에 허용하고 거부 된 관측을 검사합니다. 결정이 변경 될 수있는 대안의 결함 매개 변수를 비교하십시오. 해당 사이트를 명시하지 않고, 이 사이트에 대한 충분한 중간 증거를 유지. 사전 처리가 해석에 영향을 미치지 않는 보이지 않는 기술 단계로 치료하는 것보다 최종 측정에 영향을 미치는지 보여줍니다.
일하는 일
한 픽셀의 상대적 이동이 좁아진 좁은 강을 위해 은행과 함께 겉보기와 손실을 갖는다. 이 패턴은 등록 경고, 동시 침식 및 증착의 증거를 비난하지 않습니다.
co-registered 이미지 비교를 위한 이유는 deliberately 한정된 역할이 있습니다. 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
독립 안정된 검문소 및 지상 단위와 화소에 있는 보고 진지변환을 사용하십시오. 단일 전체 값보다는 로컬 잔여 패턴을 검사합니다. 경계와 넓은 안정 내부의 밑에 변화 감도를 따로따로 시험하십시오.
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
공동등록된 이미지 비교를 위해 결과가 시연된 범위를 유지해야 합니다. 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
변환 입증, 체크포인트 결과 및 제외된 불안정한 기능에 대한 손. 정적 비교를 위한 정렬 품질 플래그를 유지하십시오. ITSensing 처리는 등록 입력에 평가될 수 있으며, 성공적인 오버레이가 혼자서 변경 감지 읽음을 설정하지 않습니다.
공동등록 이미지 비교를 위한 handover는 저자의 환경 밖에 이해해야 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
co-registered 이미지 비교를 위한 클라우드 원격탐사 소프트웨어를 평가할 때, 문서화 된 파일럿을 사용합니다. 제품 비교를 사용하여 전체 워크플로을 테스트하여 대표 데이터. ITSensing은 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 워크플로를 선택하기 전에 파일럿 증거와 독립적 인 검증을 유지하십시오. 제품 링크는 평가의 항목 포인트입니다, 과학 해석은 데이터와 방법에 묶여 남아.
