Bắt đầu với quyết định và mục tiêu quan sát được
Câu hỏi thực tế là: liệu những nhà dự đoán từ xa có thể ước lượng được sinh vật trong một khu rừng được mẫu thử rõ ràng? Làm việc với rừng sinh học đánh giá strata như là đơn vị báo cáo và xác định thời gian quan sát trước khi chọn một hình ảnh hoặc thuật toán. Rađa, cấu trúc tán cây và thông tin quang học có thể hỗ trợ các mô hình sinh học kết hợp với các đo lường trường dễ bảo vệ.
Việc giám sát rừng cần định nghĩa rõ ràng về sinh thái và hành chính. tán cây, sử dụng rừng, quản lý đồn điền và tình trạng hệ sinh thái có liên quan nhưng có những đặc tính khác nhau. Một khu vực tạm thời mở có thể nằm trong khuôn khổ báo cáo của rừng, trong khi vườn có cây ăn quả bao phủ mà không cần phải làm theo định nghĩa của nền rừng. Ghi lại định nghĩa nào chi phối việc phân tích và giữ các tính chất quan sát có thể phân biệt được với phân loại quản lý. Các quan sát được lặp lại nên so sánh hành vi tương đương với mùa, nơi mà sự thay đổi của lá là đáng kể. Lịch sử đầy xáo trộn, địa hình và loại rừng có thể xác định sự khởi hành quang phổ có ý nghĩa hay không. Khi dùng đồ thị trường, sắp xếp không gian hỗ trợ bằng ảnh và tài liệu định vị không chắc chắn gần các cạnh khác nhau. Đừng cho rằng một mô hình được điều chỉnh trong một loại chuyển giao sang loại rừng khác. Một mặt nạ không được hỗ trợ trong suốt giúp ngăn chặn sai lầm đó. Kỷ lục giám sát mạnh nhất kết nối các quan sát trên tán cây, kiểm tra các phép đo đạc và lịch sử địa phương trong khi giữ lại nguồn và ngày tháng của mỗi mảnh chứng cứ.
Chọn quan sát với hỗ trợ vật lý và thời gian thích hợp
Kết hợp các cảm biến là hữu ích khi thông tin bổ sung và sự khác biệt của chúng được kiểm soát. Hình ảnh quang phổ, radar, quan sát nhiệt độ và các bộ dữ liệu không đo đạc được cùng một tính chất, vì vậy tránh trộn chúng như thể chúng là những bức ảnh có thể trao đổi. Xác định sự đóng góp của mỗi nguồn và kiểm tra hỗ trợ không gian, thời gian của việc thu thập và mô hình dữ liệu bị mất. Sắp xếp lưới một cách cố ý, chọn cách sắp xếp lại theo kiểu biến và giữ lại mặt nạ chất lượng gốc. Một lưới kết xuất tốt không thể phục hồi thông tin mà không có từ một đầu vào thô. Nếu nguồn tài liệu mô tả ngày tháng khác nhau, hãy quyết định xem mục tiêu có thể thay đổi trong khoảng cách không. Đánh giá quy trình làm việc kết hợp với mỗi đường cơ sở đơn giản hơn; sự hợp hạch nên thể hiện hữu ích thông tin bổ sung hơn là chỉ tăng số tính năng. Bảo tồn các thuộc tính đặc trưng nguồn trong lớp bằng chứng cuối cùng để một nhà phân tích có thể theo dõi phân loại hoặc bất thường trở lại quan sát hỗ trợ nó.
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
Khớp các khu vực hỗ trợ vẽ đồ thị với hình ảnh, giữ lại các giả định tổng hợp và lưu trữ các vùng độc lập để đánh giá mô hình.
Một mối quan hệ dự đoán cần một biến số trả lời rõ ràng, giao thức đo lường tham khảo và miền có ý định. Tiêu chuẩn hóa đơn vị và hỗ trợ không gian trước khi thích hợp. Hãy phân tích những mẫu vật độc lập thật sự để đánh giá và so sánh hiệu suất với một cách đơn giản như phương pháp chiếm đóng hoặc mối quan hệ cơ bản về thể chất. Xem xét phần còn lại của phạm vi mục tiêu, lớp phủ đất ngữ cảnh và mùa; một lỗi nhỏ tổng thể có thể che giấu thành kiến hệ thống trong một nhóm con hậu quả. Đừng suy luận quá mức mà không đánh giá rõ ràng hành vi đó. Giữ lại sự không chắc chắn trong dữ liệu tham khảo thay vì xem mỗi mẫu là sự thật chính xác. Khoảng thời gian dự đoán và mặt nạ ngoài độ dài có thể hữu ích hơn một số thập phân thêm. Một người tiếp tục mê tham là một bề mặt mà người ta ước tính không chắc chắn cần phải đi theo các giá trị.
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
Bão hoà cảm biến, định vị đồ thị và loại rừng không đại diện có thể tạo ra những dự đoán thiên vị tự tin.
Giữ cho việc giải thích mục tiêu khác biệt với bằng chứng được dùng để hỗ trợ. Đối với rừng sinh học đánh giá tầng lớp, hãy hỏi xem mẫu vật quan sát này có còn tồn tại dưới một đường kẻ 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
Sử dụng các lô hàng được điều khiển chất lượng và đo lường bản báo cáo riêng biệt và không chắc chắn mô hình.
Đánh giá các ước tính với các đo đạc độc lập phù hợp với không gian và thời gian của biến vệ tinh. Báo cáo thành kiến và sai lầm, thanh tra phần còn lại của phạm vi mục tiêu và so sánh hiệu suất với một đường cơ bản đơn giản. Một mô hình có thể có mối tương quan chặt chẽ trong khi luôn đánh giá quá cao các giá trị cao, vì vậy chỉ riêng sự tương quan thôi thì không đủ. Khi các phép đo lường tham khảo có sự không chắc chắn, hãy miêu tả rõ ràng giới hạn đó. Thử nghiệm chuyển vào vùng, mùa hoặc hoàn cảnh quản lý nơi mà đầu ra sẽ được sử dụng. Bảo tồn các ngữ cảnh không được hỗ trợ khi bị mất hay ra khỏi miền. Nếu cung cấp khoảng thời gian tiên đoán, hãy đánh giá xem việc họ có được bảo hiểm thực tiễn hay không là điều thích hợp với mẫu độc lập. Giữ dữ liệu tham khảo, đơn vị và các quy tắc khớp với kết quả do đó người dùng sau này hiểu những gì đánh giá thực sự được kiểm tra.
Gửi đến một lớp bằng chứng sử dụng được GIS
Các bản ước tính sinh học công bố với mặt nạ dự đoán hỗ trợ và chẩn đoán thiên vị.
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.