결정과 관찰 가능한 대상을 시작하십시오.
실제 질문은: 지원되는 눈 덮음 지속은 산 지형의 맞은편에 다릅니다? 산의 눈 관측 밴드와 보고 단위로 작업하고 이미지 또는 알고리즘을 선택하기 전에 관측 기간을 정의합니다. 반복된 눈 분류는 유효한 공간과 temporal 지원에 계절 축적 그리고 depletion 본을 설명할 수 있습니다.
Cryosphere 관측은 얼음, 계절 눈, 액체 물, 파편 및 비 부식 된 지형의 주의적인 분리가 필요합니다. 계절, 조명 및 표면 녹이는 그들의 외관 변화. 일정한 연간 비교는 장님으로 동일한 달력 일을 선정하는 것보다 적절한 물리적 창을 사용한다. 클라우드와 딥 그림자는 적용을 줄이고, 레이더 기하학 및 변화 흩어지기 조건은 다른 제한을 소개합니다. 모든 mapped 가장자리 또는 지역에 사용되는 관측 지원 및 처리 정의를 포함합니다. 얼음 범위, 농도, 간격, 표면 진지변환 및 대량 균형은 다른 측정입니다; 1개의 변화는 다른의 직접적인 측정으로 선물되어야 합니다. 현장과 독립적 인 지리학 관찰은 필요한 관계가되도록합니다. 비소 참조가있는 원격 분지의 경우, 증거 간격을 공개적으로보고하십시오. 공인 지역 동향은 과학 조사를 지원할 수 있지만 상세한 위험 예측 또는 탐색 결정은 책임있는 전문 서비스와 더 넓은 관찰을 요구합니다.
적절한 물리적 및 임시 지원과 관찰을 선택하십시오.
눈과 유약 응용 프로그램은 종종 눈에 보이는, 가까운 적외선 및 짧파 적외선 정보를 지형 상황에 결합합니다. 적당한 밴드 대조는 많은 눈 덮은 표면을 구별할 수 있습니다, 그러나 구름, 얼음, 파편 및 그늘진 지형은 아직도 명시한 검토를 필요로 합니다. 연구에 적합한 제품 및 분류 규칙을 사용하여 품질 플래그와 조명 컨텍스트 보존. 계절 눈은 빙하 마진을 숨기고 어두운 파편 덮인 얼음은 주변 바위와 닮을 수 있습니다. 녹은 계절의 적절한 단계에서 관찰을 비교하고 실제로 불평한 경계를 유지합니다. 반복된 윤곽이 일반적인 격자로 변형되면, 안정되어 있는 드러낸 지형에 대하여 정렬을 평가합니다. 세련된 디스플레이는 원래의 관측 해상도를 증가시키지 않습니다. 연구가 눈 물 동등한 것, 얼음 간격 또는 유약 대량 균형이 필요로 할 때, 추가 측정 및 물리적 모델을 식별하십시오; 눈에 보이는 눈 또는 얼음 개요는 혼자 그 양을 공급할 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
스트라트로프의 고도와 측면을 유지하고 관측 수를 유지하고 사용 가능한 데이터와 간격을 보존합니다.
Temporal analysis는 편리한 날짜의 수집보다 오히려 과정을 나타내는 순서가 필요합니다. 모든 유효한 취득 시간을 유지하고 어떤 compositing 또는 매끄럽게 설명하십시오. 모든것이 편안하게 느껴집니다. 당신의 편안함은 지인들에게 영향을 미칩니다. 작물 단계, 교만 나이, 녹기 시즌 또는 다른 관련 물리적 시계에 대한 정렬 비교는 혼자 임할 것입니다. 짧은 이벤트를 억제하거나 긴 관측 간격 내에서 전환을 생성 여부를 검사합니다. 날짜가 인 경우, temporal uncertainty보고 독립적 인 레코드와 비교하십시오. 각 위치가 1개 년 본으로 닿지 않는 별도의 사이클을 그대로 유지하십시오. 최종적인 쓰레기는 실제 관찰에 추적할 수 있어야 합니다.
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
구름, 숲 닫집 및 그늘진 사면 숨어. 관찰된 덮개의 Persistence는 직접적인 눈 깊이 측정이 아닙니다.
지원에 사용된 증거에서 표정 해석을 지키십시오. 산 눈 관측 밴드의 경우, 적절한 대체 기본, 품질 마스크 또는 집계 아래 관찰 패턴을 묻습니다. 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
눈 역과 자주적으로 해석된 참고 표본 비교하십시오.
인페드 프로세스의 타이밍과 지속성을 평가하고 매핑 된 위치. 독립 관찰은 가능한 한 관련 전환을 괄호로 묶어 기록된 날짜를 갖는다. 필드를 치료하는 것은 이전 이미지에 대한 정확한 진실로 취득 후 긴 방문을 피합니다. 이 방법은 sparse 관측 기간 또는 계절 전환에 따라 다르게 수행 할 수 있는지 확인하십시오. 평가에 명시적으로 변경되지 않은 위치는, 만 조각 이벤트를 검토하는 것은 놓친 변경 또는 기본 불안정성을 밝혀하지 않습니다. 타이밍이 간격으로 표현되면 독립적으로 알려진 이벤트가 그 간격 내에서 떨어지는지 여부를 평가합니다. 참고 사항이 있는 문서는 주변입니다. 수염성 임시 평가는 종종 프로세스가 감지되고 그 발생이 시간에 배치 될 수있는 방법을 설명합니다.
사용 가능한 GIS 증거 층을 전달
눈 덮음 타이밍과 적용 품질을 독립적으로 측정 한 눈 속성.
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.