관찰 및 결정 정의
Coherence는 지역적 추정 지원에 걸쳐 복잡한 레이더 관측의 일관성을 측정합니다. 그것은 장면 안정성, 취득 기하학, 임시 간격 및 가공에 달려 있습니다. 낮은 응집은 손상의 유일한 지시자가 아니고, 높은 응집은 직접 진지변환을 측정하지 않습니다.
interferometric coherence 관측을 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
인터페로미터의 고령 관측에 대한 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
호환 가능한 복합 제품 및 문서화 된 인터페로미터 워크플로을 사용합니다. 기록 쌍 선택, 기본 조건 및 추정 창. 기본 해상도의 카카오 손상 맵으로 출력을 치료하는 것보다 더 많은 코워런트 지원 및 마스크를 보존합니다.
interferometric coherence 관측에 대한 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.
대표 파일럿 시험
인터페로미터의 코헤어스 관측을 위한 파일럿은 워크플로번의 실제 수신을 해야 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
채권 운동, 습기 변화, 눈 및 기하학적인 다름은 응집력을 감소시킬 수 있습니다. 더 큰 방출 창은 섞는 표적을 가진 동안 명백한 안정성을 개량할 수 있습니다. Intensity-only 제품은 진정한 인터페로미터의 코헤어에 필요한 단계 정보를 재구성할 수 없습니다.
interferometric coherence 관측의 검토는 계산 완료 후 계속되어야 합니다. 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
이벤트가 끝나기 전에 저의 응집과 함께 한 환상의 숲을 상상해보십시오. 정상적인 임시 장식은 낮은 포스트 배출값을 혼자서 약한 손상을 줍니다. 안정적인 내장 영역은 다른 진단 컨텍스트를 제공 할 수 있습니다.
interferometric coherence 관측의 이유가 deliberately limited 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
알려진 안정적이고 변화하는 표적과 비교해, 그리고 독립적인 사건 참고를 사용하십시오. 유사한 비 배출 간격의 밑에 예상된 응집. 창 크기와 해석에 낮은 관측의 영향.
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
interferometric coherence 관측을 위해, 결과는 그것의 시선 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
쌍 메타데이터, 일관성 평가 지원 및 제한을 제공합니다. ITSensing은 지원되는 적절한 래스터 증거를받을 수 있습니다. 검증 된 복잡한 데이터 인터페르노미터 프로세서에 대한 강도 계산 대용품을 주장하지 마십시오.
interferometric coherence 관측을 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
interferometric coherence 관측을 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.
