Comece com a decisão e o alvo observável
A questão prática é: Que classes de superfície observáveis podem formar uma base de monitoramento de fechamento repetivel? Trabalhar com unidades de relatório de encerramento de minas como unidade de relatório e definir o período de observação antes de escolher uma imagem ou algoritmo. As observações de vegetação, solo exposto, água e infraestrutura datadas fornecem um registro espacial para posterior comparação.
As paisagens de mineração contêm rápida mudança operacional, terreno íngremes, materiais expostos e superfícies de água que podem complicar observações remotas. Define as classes de superfície monitoradas em termos neutros e mantenha registos operacionais separadamente. Uma área recém-exposta pode ser escavação, preparação de reabilitação ou outra atividade; a imagem por si só não estabelece o status regulatório. Da mesma forma, uma pegada planimétrica não pode substituir uma pesquisa tridimensional ou uma avaliação de engenharia. Sombras e geometria de visualização desfavorável podem esconder partes de poços e instalações, enquanto a recuperação da vegetação pode alterar a aparência da superfície rapidamente. Compare as observações com as datas de aquisição e o contexto local-estado intacto. A interpretação ambiental requer muitas vezes ecologia de campo, química da água, amostragem geológica ou instrumentação independente. O registo GIS deve permitir que esses resultados sejam anexados sem apagar a observação anterior da imagem. Esta separação torna a história de monitorização auditável e impede que um mapa de satélite atraente faça reivindicações para além do seu suporte físico de medição.
Selecione observações com suporte físico e temporal adequado
A combinação de sensores é útil quando suas informações são complementares e suas diferenças são controladas. Imagens ópticas, radares, observações térmicas e conjuntos de dados contextuais não medem a mesma propriedade, portanto evitem fundi-las como se fossem fotografias intercambiáveis. Defina a contribuição de cada fonte e examine o seu suporte espacial, o tempo de aquisição e o padrão de dados em falta. Alinhar grades deliberadamente, escolher reamostrar de acordo com o tipo variável e manter as máscaras de qualidade original. Uma grade de saída fina não pode recuperar informações ausentes de uma entrada grosseira. Se as fontes descreverem datas diferentes, decida se o alvo pode mudar durante o intervalo. Avaliar o fluxo de trabalho combinado contra cada linha de base específica de fonte mais simples; fusão deve demonstrar informação útil adicionada em vez de apenas aumentar a contagem de recursos. Preservar atributos específicos de fonte na camada final de evidência para que um analista possa traçar uma classificação ou anomalia de volta à observação que a apoiou.
Crie um manifesto de dados compacto antes do processamento. Registre a área de interesse, os tempos de aquisição, os identificadores de produto, versões de processamento, faixas ou variáveis, unidades, fatores de escala e critérios de qualidade. Verifique a cobertura real utilizável sobre o alvo em vez de confiar apenas em percentagens de qualidade em toda a cena. Preservar as máscaras originais e definir como os valores perdidos propagam-se em camadas derivadas. Se várias datas ou sensores forem combinados, mantenha suas informações de suporte disponíveis no projeto. Estes detalhes permitem repetir uma medição e explicar por que uma execução posterior muda após uma revisão do produto. Ajudam também um colega a decidir se uma aparente discordância provém do ambiente, das condições de observação ou de uma escolha de processamento.
Construir uma regra de análise que possa ser revista
Defina classes estáveis e identificadores de unidades, preserve a proveniência da fonte e documente os recursos detectáveis mínimos.
A classificação começa com definições de classe observáveis e etiquetas de referência que correspondem à data da imagem. Incluir alternativas difíceis, limites mistos e uma classe desconhecida quando apropriado. Crie recursos que expressam o processo de destino em vez de selecionar bandas apenas porque eles estão disponíveis. Mantenha os locais de treinamento e avaliação espacialmente independentes, e considere reservar uma região ou estação diferente quando a transferência for o uso pretendido. Reveja erros de omissão e comissão específicos de classe em vez de relatar a exatidão geral sozinho. Alvos raros podem ter baixa precisão prática mesmo quando a pontuação geral parece alta. Mantenha probabilidades ou outra medida de incerteza suportada ao lado da classe final, com suas limitações de calibração documentadas. Quando as áreas de classe conduzirão um relatório, avalie se o erro do mapa precisa ser incorporado através de um estimador de área baseado em amostragem adequado.
Comece com um subconjunto pequeno, independentemente revisto antes de aplicar a regra através da geografia completa. Inspecione entradas e camadas intermediárias em escalas locais e de visão geral, verificando se as unidades, máscaras e alinhamento de coordenadas se comportam como pretendido. Mantenha uma versão nomeada da configuração de análise e mantenha uma explicação concisa de cada limiar conseqüente. Quando o fluxo de trabalho se mudar para outra região ou estação, revisite essas suposições em vez de supor que a execução bem sucedida prova transferência científica. Um gasoduto repetitivo é valioso porque suas escolhas podem ser inspecionadas e revistas, não porque a automação faz a interpretação automaticamente correta.
Interpretar o resultado sem esconder explicações alternativas
Uma classe derivada de imagens não é um estado de encerramento aprovado. As condições de superfície e os critérios ecológicos necessitam de uma avaliação independente.
Manter a interpretação do alvo distinta das evidências utilizadas para apoiá-lo. Para unidades de notificação de encerramento de minas, pergunte se o padrão observado persiste sob uma alternativa razoável de base, máscara de qualidade ou agregação. Reveja os sucessos aparentes e os contraexemplos plausíveis juntos. Se as explicações concorrentes não puderem ser separadas das observações disponíveis, registe a conclusão como candidato a inquérito. Isto preserva informações espaciais úteis, mostrando ao mesmo tempo exatamente qual parte da conclusão ainda depende de evidências independentes. A próxima observação deve ser escolhida para resolver essa incerteza, em vez de simplesmente reproduzir um mapa semelhante.
Validar com provas independentes antes da escala
Verifique os registros independentes de pesquisa, ecologia e gestão de fechamento.
Desenhe a amostra de referência para representar o uso do mapa pretendido, incluindo limites e locais difíceis que o classificador não marcou. Manter a amostra independente do treinamento e ajuste de limiar. Se as classes-alvo raras forem deliberadamente sobreamostradas, retenha probabilidades de seleção para que as estimativas de nível populacional possam ser calculadas adequadamente. Construir uma matriz de confusão usando uma definição de referência consistente e omissão de relatórios, bem como erro de comissão. Verificar o acordo de observadores em que os rótulos exigem interpretação. Relatar resultados por contexto significativo, como terreno, tamanho do alvo ou estação, quando o desempenho difere. Um mapa avaliado apenas em exemplos interiores fáceis não pode justificar alegações sobre bordas estreitas ou paisagens mistas. Manter os elementos de referência disponíveis para auditoria e distinguir rótulos de referência incertos de determinados, em vez de obrigar cada amostra a uma categoria definitiva.
Entregue uma camada de evidência GIS utilizável
Fornecer uma linha de base reprodutível com julgamentos de gestão anexados como atributos verificados separados.
Para a entrega de GIS, mantenha identificadores de características estáveis, datas de observação da fonte, a variável física, unidades, área de suporte válida, incerteza e status de revisão. Utilizar uma referência adequada de coordenadas para qualquer cálculo de área ou distância e documentar a transformação ao unir camadas externas. Separar atributos medidos ou observados de atributos modelados e confirmados em campo para que os usuários possam atualizar um tipo de evidência sem sobrescrever os outros. Incluir um estado desconhecido ou não suportado em resumos e preservar o denominador utilizado para percentagens. Uma legenda de mapa, um dicionário de dados concisos e links de fonte acessíveis tornam o resultado útil para colegas que não executaram a análise. Os formatos de exportação devem corresponder ao atual a jusante fluxo de trabalho, com codificação de atributos e geometria marcada antes da entrega.
Transformar o método em um prático iT Sensing fluxo de trabalho
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