Comece com a decisão e o alvo observável
A questão prática é: Pode os ciclos de colheita observados ajudar a identificar blocos que necessitam de uma verificação da produção-história? Trabalhe com blocos de manejo da cana-de-açúcar como unidade de notificação e defina o período de observação antes de escolher uma imagem ou algoritmo. A colheita, o rebrotamento e a preparação de campo criam padrões temporais recorrentes. O radar pode complementar observações ópticas onde as nuvens interrompem a estação de crescimento.
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
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
Link datas de colheita conhecidas para bloquear trajetórias, segmentação do ciclo de teste e comparar a sequência inferida contra o histórico de campo. Continue a replantar e a fazer ratooning como hipóteses até que os registos confirmem.
A análise temporal necessita de uma sequência que represente o processo e não uma coleção de datas convenientes. Mantenha todos os tempos de aquisição válidos e explique qualquer composição ou suavização. Ajustar transições apenas onde existem observações suficientes, e preservar intervalos quando nuvens ou outras limitações impedem uma estimativa suportada. Alinhar comparações com o estádio da cultura, idade de perturbação, estação de fusão ou outro relógio físico relevante quando datas calendário sozinho iria enganar. Examine se a suavização suprime um evento curto ou cria uma transição dentro de uma longa lacuna de observação. Se uma data for inferida, relate a incerteza temporal e compare-a com registros independentes. Mantenha ciclos separados distintos ao invés de forçar cada local em um padrão anual. A trajectória final deve permanecer rastreável às observações reais que a apoiam.
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
Um rápido retorno da cobertura verde não estabelece independentemente a idade ou variedade de ratazanas. A colheita agrupada cria suporte temporal misto.
Manter a interpretação do alvo distinta das evidências utilizadas para apoiá-lo. Para os blocos de manejo da cana-de-açúcar, 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 histórias de propriedades, observações de idade e entrevistas de gestão amostradas.
Avaliar o tempo e persistência do processo inferido, bem como sua localização mapeada. As observações independentes devem ser acompanhadas, sempre que possível, da transição pertinente, registando-se a incerteza da sua própria data. Evite tratar uma visita de campo muito tempo após a aquisição como verdade exata para a imagem anterior. Verifique se o método funciona de forma diferente durante períodos de observação esparsos ou transições sazonais próximas. Incluir locais aparentemente inalterados na avaliação, uma vez que a revisão apenas de eventos sinalizados não pode revelar alterações perdidas ou instabilidade basal. Quando o tempo é representado como um intervalo, avaliar se os eventos conhecidos independentemente caem dentro desse intervalo. Documentos em que a referência em si é ambígua. Uma avaliação temporal defensável explica tanto a frequência com que um processo é detectado quanto a precisão com que sua ocorrência pode ser colocada no tempo.
Entregue uma camada de evidência GIS utilizável
Fornecer linhas do tempo de ciclo e discrepâncias com o registro de produção.
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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