관찰 및 결정 정의

Layover는 상승 대상이 더 낮은 배경보다 일찍 도착했을 때 반환됩니다. 레이더 그림자는보기 기하학에서 직접 조명을받지 않습니다. 이 효과는 가파른 지형과 키 큰 구조의 주위에 일반적입니다. 그들은 관찰 한계를 설명, 일반 토지 피복 클래스.

SAR 기하학적 관측 구역의 경우 정확한 질문으로 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

SAR 기하학적 관측성 영역의 측정 기준은 해석에 걸쳐 중요합니다. 레이더 분석은 강도, 진폭, 위상 및 제품을 그들에서 파생해야합니다. 취득 빈도, 편광, 보기 방향, 불능 각 및 가공 수준은 관측의 부분입니다. 어두운 레이더 픽셀은 여러 개의 흩어져 있거나 기하학적 상태를 나타내며 밝은 픽셀은 하나의 기여 대상을 포함 할 수 있습니다. 정확한 제품 설명 및 유지 소스 식별자를 선택하기 전에 방법. 레이더 응답과 목록 백리스 가능한 대안을 변경할 수 있는 표면 처리를 정의하십시오. 이 물리적 인 튀기는 호소성 대비가 나중에 홍수, 채권 변화 또는 변형을 제안하는 데 사용됩니다.

추적 가능한 분석

센서 기하학 및 적절한 지형 또는 표면 정보를 사용하여 잠재적 인 영향을받는 지역을 식별합니다. 검사 ascending 고 후손가락을 볼 수 있는 곳. 지오미터 uncertainty 마스크를 별도로 분류 출력합니다.

SAR 기하학적 관측 구역 준비는 다음과 같은 증거를 보존해야합니다. 사용 가능한 레이더 제품에 적합한 문서 처리 경로. 교정, 소음 처리, 기하학 교정 및 방사능 지형 치료에는 명백한 목적이 있습니다. 선형 또는 logarithmic 단위를 명시적으로 보존하고 자신의 의미에 적응 arithmetic을 적용하십시오. 관련된 궤도와 고도 입증을 유지하십시오. 기록 필터링 및 이웃 지원 때문에 그들은 공간 세부 사항과 통계 행동을 변경합니다. 단계 기반 방법의 경우, 강도 전용 이미지는 필요한 복잡한 관찰과 인터페라미터 처리를 대체할 수 없습니다. 분석하기 전에 지형 그림자, layover 및 저지명한 지역을 검사하고, 각 맵핑된 위치 amatic 해석을 할당하는 것보다 비유할 수 없는 종류를 유지합니다.

지구는 우주에서 볼
Context 이미지; 임무 또는 방법에서 출력하지 않은 여기에서 검토. 이미지 소스: NASA · Eastern Hemisphere - Blue Marble 2012

대표 파일럿 시험

SAR 기하학적 관측 구역의 파일럿은 실제 수신을 워크플로로 간주해야 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

어두운 그림자는 부드러운 물과 밝은 layover는 표적에서 강한 흩어지기 닮을 수 있습니다. 이 artifacts를 학습할 수 있습니다. 훈련 라벨이 기하학을 무시하면 한 번의 보기 방향은 다른 기능을 관찰 할 수 없습니다.

SAR 기하학적 관측 구역의 검토는 계산 완료 후 계속되어야합니다. 기하학 및 환경 조건에서 습한 레이더 결과가 실제로 관찰되었습니다. 습기, 거칠기, 구조 및 취득 차이는 유사한 강도 변화를 일으킬 수 있습니다. 단계 기반 인스테이션은 또한 장식, 대기 효과 및 참조 가정에주의해야합니다. 안정적인 통제와 알려진 변경 대상을 비교하여 독립적 인 증거를 사용하여 취득 시간. 효과적인 처리 지원에 경계 및 작은 특징을 검토하고, 산출 화소 간격 뿐만 아니라. 다른 센서가 참조 정보를 기여하고 타이밍과 자체 제한을 유지합니다. radar-derived 후보지도가 명백한 탐지로 명확하게 적용과 주변을 설명할 때 작동적으로 유용합니다.

일하는 일

valley 홍수 연구의 경우, 가파른 능선 뒤에 어두운 지역은 지하실 수 있습니다. 밝기 때문에 번창을 호출하는 것은 낮은 것은 잘못된 이벤트 보고서로 불이 켜져 있습니다.

SAR 기하학적 관측성 영역에 대한 이유가 적절하게 제한 된 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

소스 이미지 및 보완 관찰과 지오미터 예측 비교. 관찰성 클래스의 성능 평가. 명시된 공개 및 적용 보고와 같은 정확성 디노미네이터에서 비공개 영역을 유지하십시오.

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

SAR 기하학적 관측 구역의 경우, 결과가 시연된 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

그림자, layover 및 thematic 결과를 가진 적당한 방부 층을 전달하십시오. ITSensing 모니터링 워크플로 솔직한 클래스와 가이드 취득 또는 필드 후속을 보존하기 위해 이러한 마스크를 사용할 수 있습니다.

SAR 기하학적 관측 구역의 수로는 권한 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

SAR 기하학적 관측성 영역에 대한 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.

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