Bắt đầu với quyết định và mục tiêu quan sát được
Câu hỏi thực tế là: Những chuỗi vụ mùa nào có thể được hỗ trợ cho cùng một vùng đất ổn định? Làm việc với lịch sử mùa vụ đa mùa với tư cách là đơn vị báo cáo và xác định thời gian quan sát trước khi chọn một hình ảnh hoặc thuật toán. Phân loại hàng năm được lặp đi lặp lại chỉ trở thành một kỷ lục quay khi nhận dạng gói và định nghĩa mùa vẫn ổn định. Những hạn chế về thời gian có thể giúp nhận ra những chuyển đổi không thể.
Việc giám sát nông nghiệp hoạt động tốt nhất khi đơn vị quan sát phù hợp với đơn vị quyết định. Một nông dân điều hành một cánh đồng, khu vực tưới tiêu hay khu quản lý, không phải một điểm ảnh riêng lẻ. Duy trì ngày tháng, nhận dạng vụ mùa, thu hoạch và lịch sử quản lý trong một bộ phận riêng biệt, sau đó kết nối các phép đo ảnh qua bộ nhận dạng ổn định. Những tài liệu này giải thích tại sao các mặt xanh lá cây kế cận có thể là những giai đoạn sản xuất khác nhau. Trước khi so sánh các trang trại, đồng ý về định nghĩa mùa và mẫu số dùng cho mỗi phần trăm. Một vùng không có sự quan sát hữu ích không được âm thầm trở thành đất trống, mùa màng thất bại hoặc tình trạng bình thường. Xem lại liệu mục tiêu có đủ lớn cho các điểm ảnh đã chọn; hỗn hợp cạnh trường trở nên đặc biệt quan trọng trong các bức tranh ghép nhỏ của người giữ. Khi câu hỏi tùy thuộc vào sự khác biệt giữa mùa màng, trạng thái dinh dưỡng, căng thẳng nước hay sản xuất cuối cùng, hãy hỏi xem những gì có thể phân biệt được sự giải thích cạnh tranh. Lớp vệ tinh sẽ điều khiển đo lường đó và bảo tồn kết quả của nó. Điều này tạo ra một hồ sơ hoạt động hữu ích thay vì một bảng xếp hạng màu không rõ ràng.
Chọn quan sát với hỗ trợ vật lý và thời gian thích hợp
Xem phản xạ bề mặt là điểm khởi đầu hữu ích cho nhiều câu hỏi lớp phủ đất vì nó làm giảm một số hiệu ứng khí quyển trước khi so sánh. Landsat and Sentinel-2 là những ứng cử viên bình thường, nhưng chọn một sản phẩm có các ban nhạc, thông tin chất lượng và hỗ trợ không gian phù hợp với mục tiêu. Áp dụng quy mô đã ghi rõ và bù đắp trước khi giải thích các giá trị, và đám mây mặt nạ, cirrus, bóng và các quan sát sai khác tùy theo hướng dẫn sản phẩm. Một người mới cải cách không có được chi tiết mới về thể chất: đặt một dây thô trên một lưới tốt hơn thay đổi mẫu thử, chứ không phải độ phân giải của dụng cụ. Kiểm tra xem sắp xếp ảnh gần ranh giới hẹp và dùng một lưới chung thích hợp cho việc làm đa cấp. Xem xét lại những quan sát rõ ràng bao gồm giai đoạn sinh học hoặc hoạt động quan trọng. Một bộ hợp chất hấp dẫn có thể kết hợp ngày tháng không diễn tả được một trạng thái thật, vì vậy hãy giữ nguyên phần đóng góp thu thập thông tin khi thời gian ảnh hưởng đến quyết định.
Xây dựng một dữ liệu nhỏ trước khi xử lý. Ghi lại các khu vực quan tâm, giành được thời gian, nhận dạng sản phẩm, xử lý phiên bản, ban nhạc hoặc biến số, các yếu tố quy mô và tiêu chuẩn chất lượng. Kiểm tra các thông tin có thể sử dụng được trên mục tiêu thay vì chỉ phụ thuộc vào các phần trăm chất lượng toàn cảnh. Bảo tồn mặt nạ gốc và xác định cách các giá trị còn thiếu được truyền vào các lớp có từ. Nếu có nhiều ngày tháng hoặc cảm biến kết hợp với nhau, hãy để sẵn thông tin hỗ trợ trong dự án. Những chi tiết này giúp chúng ta có thể lặp lại một phép đo lường và giải thích tại sao một lần chạy tiếp sau đó thay đổi sau khi sửa đổi sản phẩm. Họ cũng giúp một đồng nghiệp quyết định xem sự bất đồng rõ ràng đến từ môi trường, điều kiện quan sát hoặc sự lựa chọn xử lý.
Xây dựng một quy tắc phân tích mà có thể xem xét lại
Tạo ra một đường chéo gói, giữ xác suất mỗi mùa và so sánh chuỗi vụ mùa hợp lý với thực hành địa phương đã biết. Hãy phân biệt một nhãn hiệu bị mất trong mùa thu.
Phân loại bắt đầu với định nghĩa lớp học và nhãn tham khảo phù hợp với ngày ảnh. Bao gồm những sự lựa chọn khó khăn, ranh giới lẫn lộn và một lớp học không rõ khi thích hợp. Xây dựng những đặc điểm thể hiện quá trình mục tiêu thay vì chọn ban nhạc chỉ vì có sẵn. Giữ cho việc huấn luyện và đánh giá các vị trí độc lập không gian, và xem xét phục vụ một vùng hoặc mùa khác nhau khi chuyển tiếp là việc sử dụng có chủ đích. Xem lại việc bỏ học và lỗi hoa hồng đặc biệt thay vì chỉ báo cáo sự chính xác tổng thể. Những mục tiêu hiếm có thể thiếu chính xác thực tiễn ngay cả khi tổng số điểm nhìn cao. Giữ lại xác suất hoặc một số khác hỗ trợ biện pháp không chắc chắn bên cạnh lớp cuối cùng, với những giới hạn cân chỉnh được ghi nhận. Khi khu vực lớp học sẽ lái một báo cáo, đánh giá xem lỗi bản đồ có cần được kết hợp thông qua một đánh giá mẫu thích hợp.
Bắt đầu với một tiểu đề nhỏ, độc lập xem xét trước khi áp dụng quy tắc trên toàn bộ địa lý. Kiểm tra dữ liệu đầu vào và các lớp trung gian ở cả hai cấp độ tổng quát và địa phương, kiểm tra các đơn vị, mặt nạ và phối hợp hoạt động như định hướng. Giữ một phiên bản phân tích tên và giữ lại một lời giải thích súc tích về mọi ngưỡng kết quả. Khi quy trình làm việc chuyển đến vùng khác hoặc mùa, hãy xem lại những giả định này thay vì giả định rằng việc thực hiện thành công sẽ giúp khoa học được chuyển đổi. Một đường ống có thể lặp lại rất có giá trị vì những lựa chọn của nó có thể được kiểm tra và sửa chữa, không phải vì tự động hóa làm cho sự giải thích tự động chính xác.
Giải thích kết quả mà không giấu những lời giải thích khác
Thay đổi giới hạn, nối nhau và mất mùa có thể tạo ra những vòng xoay sai. Lỗi phân loại tích lũy được khi bản đồ chỉ được phân loại.
Giữ cho việc giải thích mục tiêu khác biệt với bằng chứng được dùng để hỗ trợ. Đối với lịch sử mùa vụ nhiều mùa, hãy hỏi xem mẫu hình quan sát này có còn tồn tại dưới một đường cơ bản hợp lý, mặt nạ chất lượng hay sự tổng hợp. Cùng nhau xem lại thành công có vẻ và phản chiếu hợp lý. Nếu không thể tách rời với những quan sát sẵn có, hãy ghi lại việc tìm kiếm như một ứng cử viên cho việc điều tra. Điều này bảo tồn thông tin hữu ích không gian trong khi chỉ ra chính xác phần nào của kết luận vẫn còn tùy thuộc vào bằng chứng độc lập. Quan sát tiếp theo nên được chọn để giải quyết sự không chắc chắn đó, thay vì chỉ đơn giản là tái tạo lại một bản đồ trông giống nhau.
Thẩm tra với bằng chứng độc lập trước khi phóng to
Kiểm tra lịch sử nhiều năm với hồ sơ nông trại và các cuộc viếng thăm gói hàng độc lập.
Thiết kế mẫu tham khảo để đại diện cho việc dùng bản đồ đã định, kể cả biên giới và địa điểm khó khăn mà Bộ phân loại không đánh dấu. Giữ mẫu không có sự huấn luyện và điều chỉnh ngưỡng. Nếu các hạng mục hiếm có được cố tình vượt quá khả năng chọn lọc để có thể tính toán phù hợp. Xây dựng một ma trận nhầm lẫn bằng cách sử dụng một định nghĩa tham khảo nhất quán và báo cáo bỏ qua cũng như lỗi hoa hồng. Kiểm tra thỏa thuận quan sát nơi nhãn cần giải thích. Báo cáo kết quả bằng văn cảnh đầy ý nghĩa, như địa hình, kích thước hoặc mùa săn bắn, khi hiệu suất khác nhau. Bản đồ chỉ đánh giá dựa trên những ví dụ nội thất dễ dàng không thể biện minh cho những lời tuyên bố về các cạnh hẹp hoặc các phong cảnh hỗn hợp. Hãy lưu ý bằng chứng tham khảo để kiểm tra và phân biệt những nhãn tham khảo không rõ ràng với một số loại nào đó thay vì ép mỗi mẫu vào hạng mục nhất định.
Gửi đến một lớp bằng chứng sử dụng được GIS
Công bố hỗ trợ chuỗi, ghi chú không rõ ràng và thay đổi ranh giới.
Đối với GIS giao hàng, giữ cho tính năng ổn định nhận diện, ngày quan sát nguồn, biến vật lý, đơn vị, khu vực hỗ trợ hợp lệ, sự không chắc chắn và đánh giá tình trạng. Dùng một sự tham khảo phối hợp thích hợp cho bất cứ lĩnh vực nào hoặc tính toán khoảng cách nào và ghi lại sự biến đổi khi tham gia vào các lớp bên ngoài. Chia ra đo hoặc quan sát thuộc tính từ các tính chất mô hình và xác nhận trường để người dùng có thể cập nhật một kiểu bằng chứng mà không cần phải viết quá nhiều các tính năng khác. Gồm một trạng thái không rõ hay không được hỗ trợ trong bản tóm tắt và bảo tồn mẫu số dùng cho phần trăm. Một truyền thuyết bản đồ, từ điển dữ liệu ngắn gọn và các liên kết có thể truy cập được sẽ giúp ích cho các đồng nghiệp không chạy phân tích. Xuất định dạng nên khớp với thực tế xuống dòng quy trình làm việc, với mã hóa thuộc tính và hình học được kiểm tra trước khi gỡ bỏ.
Biến phương pháp này thành thực tế iT Sensing quy trình làm việc
iT Sensing mang đến phát hiện vệ tinh, phân tích raster, học máy , GeoAI, mô hình thị giác quy trình làm việc và thí nghiệm Python vào một không gian làm việc viễn thám đám mây. Sử dụng công cụ được ghi chép của nó để tổ chức các đầu vào, kiểm tra các hoạt động raster thích hợp và kết nối các kết quả đã đánh giá kết quả đến một dự án có tầm nhìn GIS quy trình làm việc. Sự tồn tại của một công cụ tổng quát không bảo đảm rằng mỗi sự tái tạo chuyên gia được mô tả ở đây có sẵn như là một hoạt động sẵn sàng. Kiểm tra tài liệu và, nếu cần thiết, hãy mang những sản phẩm được xử lý độc lập và đánh giá vào dự án với bằng chứng dự án nguyên vẹn. Bước kế tiếp là kiểm tra quy trình làm việc người trong khu vực đại diện, xem xét bằng chứng với các chuyên gia địa phương và chọn kế hoạch không gian làm việc phù hợp với nhu cầu thật sự của nhóm, sự hợp tác và xử lý.