Comece com a decisão e o alvo observável
A questão prática é: Quais campos crescem a cultura-alvo durante uma estação agrícola definida? Trabalhar com parcelas de cultura como unidade de notificação e definir o período de observação antes de escolher uma imagem ou algoritmo. A identidade da cultura é expressa através do estabelecimento, desenvolvimento do dossel e tempo de colheita, em vez de uma cor verde universalmente distinta. As trajetórias sazonais e o contexto dos parcelas tornam a inferência mais defensável.
O monitoramento agrícola funciona melhor quando a unidade de observação corresponde à unidade de decisão. Um agricultor opera um campo, bloco de irrigação ou zona de gestão, não um pixel de imagem isolado. Manter as datas de plantio, identidade de culturas, área colhida e histórico de gerenciamento em um registro separado, em seguida, conectar as medições de imagem através de identificadores estáveis. Esses registros explicam por que superfícies verdes vizinhas podem representar diferentes estágios de produção. Antes de comparar as explorações agrícolas, concorde com a definição da estação e com o denominador utilizado para cada percentagem. Uma área sem observação utilizável não pode tornar-se silenciosamente terra nua, cultura fracassada ou condição normal. Analise se o alvo é suficientemente grande para os pixels escolhidos; misturas de bordas de campo tornam-se especialmente importantes em mosaicos de pequenos titulares. Quando a questão depende da identidade das culturas, do estado dos nutrientes, do stress hídrico ou da produção final, perguntem que medição independente poderia distinguir explicações concorrentes. A camada de satélite deve orientar essa medição e preservar o seu resultado. Isso cria um registro operacional útil em vez de um ranking de cores inexplicável.
Selecione observações com suporte físico e temporal adequado
O Optical reflectância de superfície é um ponto de partida útil para muitas cobertura do solo questões, porque reduz alguns efeitos atmosféricos antes da comparação. Landsat and Sentinel-2 são candidatos comuns, mas selecionam um produto real cujas faixas, informações de qualidade e suporte espacial se encaixam no alvo. Aplicar a escala e deslocamento documentados antes de interpretar valores, e máscara nuvem, cirrus, sombra e outras observações inválidas de acordo com a orientação do produto. Uma raster reamostrada não ganha novos detalhes físicos: colocar uma faixa mais grossa em uma grade mais fina altera sua amostragem, não a resolução do instrumento. Verifique o alinhamento da imagem perto de limites estreitos e use uma grade comum apropriada para trabalho multitemporal. Reveja se as observações claras disponíveis abrangem o período biológico ou operacionalmente importante. Um composto visualmente atraente pode combinar datas que não descrevem um estado real, portanto, manter a informação de aquisição contribuinte quando o timing afeta a decisão.
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
Alinhar observações aos calendários locais, reter identificadores de parcelas e classificar uma pilha de recursos multitemporais. Compare previsões em plantios precoces e tardios antes de agregar a área de cultivo.
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 colheita vizinha com uma data de plantio deslocada pode seguir uma trajetória semelhante. Campos mistos e diferenças de irrigação complicam os limites de classe aparentemente limpos.
Manter a interpretação do alvo distinta das evidências utilizadas para apoiá-lo. Para as parcelas de culturas, 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
Use rótulos de culturas independentemente pesquisados que abrangem variedades, sistemas de irrigação e janelas de plantio.
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 probabilidades de colheita, áreas de parcelas suportadas e uma camada separada para campos mistos ou sem observação.
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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