Comece com a decisão e o alvo observável
A questão prática é: Onde as imagens podem distinguir o habitat de grama-marinha suportado de outras classes de fundo do mar? Trabalhar com zonas de habitat bentónico rasos como unidade de notificação e definir o período de observação antes de escolher uma imagem ou algoritmo. Observações adequadas de água clara podem revelar padrões espectrais bentônicos quando os efeitos profundidade e água-coluna permitem.
As paisagens costeiras mudam em poucas horas, à medida que as marés, ondas, correntes e ventos alteram a superfície visível. Registre estas condições quando elas influenciam o alvo. A fronteira aparente entre terra e água é um proxy de observação, enquanto extensão do habitat, litoral administrativo e engenharia linha costeira pode exigir definições diferentes. A água fraca introduz outra complicação, pois o sensor pode receber uma mistura de água-coluna e sinais de fundo do mar. Uma mudança nessa mistura pode refletir profundidade ou clareza em vez de mudança ecológica. Compare observações cujo contexto ambiental é adequado e mantenha datas incompatíveis para o contexto em vez de as forçar a uma tendência. Os produtos offshore também têm suporte espacial que pode ser muito amplo para um pequeno estuário ou recife. Preservar este limite em GIS resumos. O mapeamento costeiro torna-se mais útil quando as evidências de satélite estão conectadas aos registros de maré, observações de habitat e histórias operacionais locais, com cada fonte ainda identificável no conjunto de dados final.
Selecione observações com suporte físico e temporal adequado
A análise óptica aquática precisa de controles além de um conveniente display de cores naturais. Sinais de saída de água podem ser pequenos em relação aos efeitos atmosféricos e superficiais, por isso, avaliar uma correção atmosférica e um rastreio de qualidade adequado ao tipo de água e produto. Sunglint, adjacência de praias brilhantes, refletância de fundo e pixels mistos de água-terra podem sobrecarregar o sinal alvo. As bandas de sensores adequadas para uma análise ampla da vegetação terrestre não são automaticamente ideais para cada componente aquático. Mantenha unidades e definições de refletância consistentes antes de aplicar uma relação publicada. Uma equação empírica calibrada em um lago pode falhar em outro porque partículas e materiais dissolvidos diferem. Emparelhe a imagem com amostras de campo oportunas, avalie condições independentes e mantenha uma máscara de alcance não suportado. Quando o corpo d'água alvo for muito estreito para pixels não contaminados, use a visão de satélite para o contexto e redesenhe a abordagem de medição em vez de produzir um mapa de concentração injustificávelmente detalhado.
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
Selecione janelas de água clara comparáveis, estratificar profundidade e avaliar classificação contra rótulos bentônicos independentes.
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
As algas, os sedimentos escuros e as diferenças de profundidade podem assemelhar-se ao capim marinho. A falta de visibilidade deve permanecer sem ser observada em vez de ausente.
Manter a interpretação do alvo distinta das evidências utilizadas para apoiá-lo. Para zonas de habitat bentónico rasos, 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
Utilizar barco, mergulhador ou outras observações de habitat de campo apropriadas.
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
Publicar aulas de habitat suportadas com máscaras de profundidade e visibilidade.
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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