결정과 관찰 가능한 대상을 시작하십시오.
실제 질문은: 새로 볼 수 있는 선형 오프닝은 가능한 접근 발달로 검토되어야 합니까? 숲 접근 복도와 함께 보고 단위로 작업하고 이미지 또는 알고리즘을 선택하기 전에 관측 기간을 정의합니다. 연결 밝거나 노출 복도 및 관련 정리는 공간 해상도가 충분하다는 액세스 확장을 밝혀 줄 수 있습니다.
숲 모니터링은 명시된 생태 및 관리 정의를 필요로 합니다. 나무 닫집, 숲 토지 사용, 재배 관리 및 생태계 조건 관련이지만 다른 속성. 일시적으로 개방된 지역은 특정 보고 프레임워크의 밑에 숲 땅을 유지할 수 있으며, 또는chard는 프레임 워크의 숲 정의를 충족하지 않고 나무 덮개를 갖게 될 수 있습니다. 정의에 대한 기록은 분석과 관리 분류에서 구별되는 관측 기반 속성을 유지한다. 반복된 관측은 잎 변화가 실질적인 동등한 계절 행동을 비교해야 합니다. 의 역사, 지형과 숲 유형은 spectral 출발이 의미인지 결정할 수 있습니다. 필드 플로트가 사용되면 이미지와 문서의 공간 지원을 정렬하여 이진 가장자리 근처의 불확실한 가장자리를 생성합니다. 다른 한 숲 유형의 전송에 모델이 측정되지 않는다는 것을 가정하지 마십시오. 투명 무지지-area 마스크는 실수를 방지하는 데 도움이됩니다. 가장 강력한 모니터링 기록은 각 피스의 소스와 날짜를 유지하면서 canopy 관측, 재고 측정 및 로컬 역사를 연결합니다.
적절한 물리적 및 임시 지원과 관찰을 선택하십시오.
Optical 지표 반사율은 비교하기 전에 대기 효과를 줄이기 때문에 많은 토지 피복 질문을 위한 유용한 시작점입니다. Landsat and Sentinel-2는 일반적인 후보자이지만, 밴드, 품질 정보 및 공간 지원이 대상에 맞는 실제 제품을 선택하십시오. 문서화 된 스케일과 오프셋을 사용하여 값을 해석하고 마스크 클라우드, 크리러스, 그림자 및 기타 잘못된 관찰을 제품 안내에 따라 적용합니다. 재 샘플링 래스터는 새로운 물리적 세부 사항을 얻을 수 없습니다 : 미세 그리드의 코어 밴드를 배치하는 것은 표본 추출, 악기 해상도가 아닙니다. 좁은 경계를 가까이에 이미지 정렬을 확인하고 multitemporal 일을 위한 적합한 일반적인 격자를 사용하십시오. 사용 가능한 명확한 관측이 생물학적으로 또는 작업적으로 중요한 기간을 커버 여부를 검토하십시오. 시각적으로 매력적인 복합물은 실제 상태를 설명하지 않는 날짜를 결합 할 수 있으므로 타이밍이 결정에 영향을 미칠 때 기여 취득 정보를 유지합니다.
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
dated baselines, trace 연결 기능 및 연속 인서트 도로 대신 오염되지 않은 세그먼트를 보존합니다.
Object mapping은 어떤 수많은 기능을 위한 명시적인 규칙을 요구합니다. 최소 감지 가능한 크기, 분할 및 merging 동작을 지정하고 경계가 처리되는 방법. 연결된 이미지 패치는 몇 가지 관리 단위를 대표할 수 있으며, 하나의 물리적 기능은 그림자 또는 누락 된 데이터로 나눌 수 있습니다. 이 방법의 결과가 재고를 잘못 분할하면서 합리적인 전체 영역을 달성 할 수 있기 때문에 객체 카운트 및 영역을 별도로 확인합니다. 업데이트 및 유지 링크를 통해 안정적인 식별자를 유지 소스 관측. 후보자 개체의 대표 샘플 및 후보자의 평가는 거짓 검출과 놓친 기능을 모두 공개 할 수 있습니다. 정확한 경계가 지원되지 않을 때, 이미지가 방어할 수 없는 정밀한 보기 다각형을 그리기 보다는 검사를 위한 후보 지역 또는 점을 이용합니다.
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
강, 기존 트랙 및 클라우드 artifacts는 도로를 닮았다. 좁은 또는 닫집 발견 경로는 탐지 할 수 없습니다.
지원에 사용된 증거에서 표정 해석을 지키십시오. 숲 접근 복도의 경우, 적당한 대안 지형, 질 가면 또는 집계의 밑에 관찰한 본 persists를 요구하십시오. 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
독립적 인 상세한 이미지 및 로컬로 확인 된 액세스 레코드를 확인하십시오.
어드벤처를 포함한 어드벤쳐 맵 사용을 나타내는 참조 샘플 설계 및 클래스터가 플래그가 아닙니다. 훈련과 임계값 조정의 독립적 인 샘플을 유지하십시오. 드문 대상 클래스가 deliberately oversampled 인 경우, 선택 확률을 유지하므로 인구 수준 추정은 적절하게 계산 될 수 있습니다. 일관된 참조 정의 및 보고서 배출 및 수수료 오류를 사용하여 혼란 매트릭스 구축. 라벨이 해석해야 할 관찰자 계약 확인. terrain, Target size 또는 season과 같은 의미있는 상황에 의해 결과를보고 성능이 다릅니다. 쉬운 내부 예시에만 평가 된지도는 좁은 가장자리 또는 혼합 풍경에 대한 주장을 정당화 할 수 없습니다. 감사를 위해 유효한 참고 증거를 지키고 특정한 것에서 불확실한 참고 상표를 definitive 종류로 forcing 보다는 오히려 구별합니다.
사용 가능한 GIS 증거 층을 전달
수출 후보자 복도 세그먼트는 첫번째 보존된 간격 및 가시 한계를 가진.
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.