Xác định quan sát và quyết định
Landsat Collection 2 Level- 2 phản xạ bề mặt thường sử dụng một yếu tố gia tăng 0.0000275 và một phần thưởng bổ sung minus 0.2 . Vật liệu này vẫn còn hiệu lực. Đây là những tham số mã hóa, không phải hướng dẫn sửa không khí.
Để có được Landsat science giá trị, bắt đầu với một câu hỏi chính xác. Hãy nói ra quyết định và số lượng trước khi so sánh các cài đặt phần mềm. Xác định ai sẽ sử dụng kết quả, các đơn vị địa lý họ nhận ra và bằng chứng nào sẽ thay đổi một cuộc kiểm tra hoặc phân tích. Ghi lại tình trạng mục tiêu và giải thích một cách hợp lý. Điều này giúp chúng ta có thể đánh giá xem phương pháp quan sát thật sự của phương pháp này có thể giải đáp câu hỏi này không. Một bản đồ trông đẹp không đủ khi kết quả đại diện cho một ủy nhiệm với một ý nghĩa khác. Giữ lại một bản giả định ngắn để sau này các nhà phê bình có thể phân biệt các dữ liệu được đo, các lựa chọn mô hình và giải thích.
Hỗ trợ dữ liệu phù hợp với phương pháp
Cơ sở để đo lường Landsat science giá trị quan trọng trong suốt quá trình giải thích. Việc hình dung trước quá trình xử lý nên bảo tồn sự khác biệt giữa quan sát của dụng cụ, sản phẩm đã được sửa chữa và lớp phân tích xuất phát. Các bộ sưu tập sản phẩm có thể khác nhau về cân chỉnh, hình học, mặt nạ và mã hóa. Bắt đầu với siêu dữ liệu có thẩm quyền và giữ lại các bộ nhận diện gốc, lấy thời gian và xử lý cấp độ. Xác định số lượng và sự hỗ trợ không gian cần thiết bởi quyết định trước khi chọn một mạng xuất thuận tiện. Một màn hình tự nhiên màu có thể che giấu các vấn đề số lượng hay chất lượng, trong khi một quan điểm thô không hấp dẫn vẫn có thể chứa thông tin định lượng hợp lệ. Mục đích của việc chuẩn bị là một sự đo lường có thể theo dõi và phù hợp, không chỉ là một hình ảnh nhất quán.
Chuẩn bị phân tích theo dõi
Hãy đọc siêu dữ liệu và chuyển đổi các giá trị hợp lệ thành phản chiếu vật lý. Áp dụng các quy tắc điền và bão hoà trước khi tính toán. Hãy kiểm tra một bộ điểm ảnh được biết bằng tay và đảm bảo thư viện phân tích nhập khẩu chưa áp dụng việc chuyển đổi.
Việc chuẩn bị cho Landsat science giá trị nên bảo tồn những bằng chứng sau đây. Hãy làm cho chuỗi xử lý được cân nhắc kỹ càng và tránh những sự biến đổi không cần thiết. Kiểm tra danh tính ban nhạc, tỷ lệ và bù đắp, bão hòa và nút trước khi lấy biểu thức. Dùng đúng đặc điểm chất lượng cho sản phẩm chính xác và bảo tồn lý do bị từ chối. Chọn một mạng tham chiếu với độ phân giải và độ phân giải rõ ràng CRS. Để có sự kết hợp hay sự phối hợp, hãy tài liệu góp phần vào việc quan sát hợp lệ và không hợp lệ như thế nào. Kiểm tra kỹ lưỡng một phi công nhỏ, gồm các cạnh và địa hình khó khăn, trước khi xử lý hết khu vực. Một việc hoàn thành thành công việc chứng minh rằng tính toán đã chạy; nó không thiết lập khả năng so sánh hoặc phù hợp cho bước phân tích tiếp theo.
Kiểm tra một phi công đại diện
Một phi công với tỉ lệ Landsat science giá trị nên xác định đúng quy trình làm việc. Bắt đầu với một phi công đại diện, có những điều kiện bình thường và ngoại lệ khó khăn. Bao gồm những ranh giới liên quan, bề mặt hỗn hợp, những quan sát thiếu và những địa điểm tham khảo được biết đến. Lưu một vài ví dụ số học tự kiểm tra cùng với siêu dữ liệu nguồn. Hãy so sánh kết quả với việc độc giả hoặc tính toán nơi thực tế. Phi công nên kiểm tra toàn bộ đường dẫn từ lựa chọn nguồn thông qua xuất khẩu, vì một công thức đúng vẫn có thể bị phá hoại bởi đơn vị sai, lệnh ban nhạc hoặc khả năng xử lý. Một khi đã hiểu rõ, hãy giữ nó như một tài liệu tham khảo về sau.
Nhận ra các rủi ro cụ thể để giải thích chủ đề
Độ lệch cộng không tự triệt tiêu trong chỉ số hiệu số chuẩn hóa. Chia cho giá trị giả định 10000 hoặc áp dụng hệ số tỷ lệ hai lần sẽ làm thay đổi kết quả. Hệ số phản xạ đã hiệu chỉnh có thể âm trong điều kiện quan sát khó khăn và cần được kiểm tra chất lượng thay vì tùy tiện gán lại giá trị.
Xem lại Landsat science giá trị đã được thu nhỏ nên tiếp tục sau khi tính toán xong. Xem lại việc chuẩn bị cho nhiệm vụ dưới hạ lưu. Những lỗi nhỏ trong việc sắp xếp lại đường đi của vấn đề ở những ranh giới hẹp, trong khi khí quyển tinh vi lại phụ thuộc vào sự tương phản quang phổ yếu. Các lớp kết hợp và hòa hợp cần có chứng minh thời gian và cảm biến rõ ràng. Kiểm tra chấp nhận và bác bỏ quan sát, bởi vì tin tức có chọn lọc có thể thiên hướng tóm tắt ngay cả khi mỗi điểm ảnh được ghi giữ là hợp lý cá nhân. So sánh những tham số khác để biện hộ cho quyết định có thể thay đổi. Giữ những địa điểm không được hỗ trợ rõ ràng và giữ lại bằng chứng trung gian đủ để điều tra những điều bất thường. Báo cáo về cách xử lý trước ảnh hưởng đến bộ đo cuối cùng thay vì xem nó như một giai đoạn kỹ thuật vô hình mà các thiết lập không ảnh hưởng đến sự giải thích.
Làm việc qua một gương mẫu minh họa
Để minh họa, một giá trị lưu trữ của 20000 trở thành 0.35 bằng cách dùng công thức phản ánh được ghi rõ. Xử lý nó như 2.0 bằng cách chia cho 10000 sẽ xuyên tạc đầu vào vật lý và bóp méo công thức với hằng số bổ sung.
Thí dụ lý luận về việc quy mô Landsat science giá trị có một vai trò giới hạn cố tình. Thí dụ trong bài này là minh họa và không phải là một dự án được báo cáo, lời tuyên bố chính xác hoặc sự bảo đảm hiệu quả. Thay thế các giả định của nó bằng giá trị dự án được đo trước khi sử dụng lý luận hoạt động. Giữ các đơn vị, ngày quan sát và mẫu số liên quan. Nếu mặt nạ thay thế hợp lý, tham số hoặc tham số thay đổi quyết định, hãy báo cáo sự nhạy cảm đó và có bằng chứng rõ ràng hơn nơi thực tế. Những số thập phân thêm không giải quyết được sự không chắc chắn trong những gì quan sát thấy. Giải quyết các vụ án chưa được giải quyết dứt khoát thay vì chọn tham số tạo ra câu chuyện thuyết phục nhất.
Đánh giá trái ngược với bằng chứng độc lập
Trong nhiều ban nhạc, người đọc độc lập đáng tin cậy có thể cầm cân thử. Kiểm tra siêu dữ liệu, nodata và kiểu số sau khi xuất. Bao gồm tính toán liên tục để một đội nhận có thể xác minh cùng một điểm ảnh.
Đánh giá độc lập phải đại diện cho quần thể và điều kiện sử dụng kết quả. Tách các quan sát dùng để chọn tham số hoặc huấn luyện mô hình khỏi các quan sát dùng để đánh giá hiệu năng. Bao gồm cả trường hợp không phải mục tiêu nhưng khó phân biệt, bên cạnh mục tiêu rõ ràng, và giữ thông tin về vùng thiếu dữ liệu hoặc không thể quan sát. Khớp thời gian và phạm vi đo không gian của dữ liệu tham chiếu sát nhất có thể. Khi có bất đồng, kiểm tra cả phân tích lẫn bằng chứng tham chiếu. Phép đo tham chiếu cũng có thể không chắc chắn; ép chúng khớp bản đồ không phải cách hiệu chỉnh hợp lệ.
Báo cáo sự không chắc chắn ở mức hữu ích
Để tỉ lệ Landsat science giá trị, kết quả phải giữ lại phạm vi được chứng minh. Hãy xem lại sự không chắc chắn ở mức độ quyết định đã định. Khoảng cách giữa điểm ảnh, hỗ trợ cảm biến hiệu quả, xử lý các khu phố và đơn vị quản lý có thể khác nhau về mặt thống kê. Nhiều điểm ảnh được tô lại không tạo ra nhiều quan sát độc lập. Để tóm tắt, hãy bảo tồn các chi tiết chính đáng và loại bỏ; đối với một ứng cử viên, hãy bảo toàn sự tự tin và ngày tháng nguồn. Các hiệu ứng có hệ thống khác nhau từ các biến thể địa phương nơi bằng chứng cho phép. Một lỗi nhỏ trung bình không loại trừ được thành kiến trong một giai cấp hiếm có, một vật liệu đặc biệt hoặc một vùng chưa được đại diện cho. Báo cáo phạm vi được chứng minh qua đánh giá.
Giao GIS chứng cứ sử dụng được và phân tích
Quy mô ghi âm, bù đắp, phạm vi hợp lệ và cho dù các mảng xuất khẩu được mã hóa hoặc vật lý. Kiểm tra xem có phải ITSensing người đã đóng góp vào bộ dữ liệu của phi công trước khi nhập khẩu một biểu thức tự chọn. Bảo tồn bộ nhận diện sản phẩm ban đầu.
Việc trao đổi giá trị cho Landsat science giá trị nên được dễ hiểu ngoài môi trường tác giả. Đem một bản tóm tắt có thể truy cập cùng với dữ liệu địa hình liên quan và một từ điển dữ liệu súc tích. Giữ lại các bộ nhận diện ổn định, tham khảo nguồn, ngày quan sát, phiên bản xử lý, tham khảo tọa độ và trường chất lượng. Giải thích các vùng lạ và kiểm tra hữu ích kế tiếp trong bộ ngoại lệ. Hãy nhờ chuyên gia phân tích tìm một vật mẫu, nhận ra bằng chứng và giải thích những giới hạn của nó. Xem xét thực tế có thể tiết lộ bối cảnh bị mất mà kiểm tra dữ liệu không thể phát hiện được. Bảo tồn lý do để sửa đổi, để sau này có thể tìm ra dấu vết của những quan sát mới hoặc phương pháp thay đổi.
Đánh giá ITSensing quy trình làm việc với nhập thực tế
Khi đánh giá mây viễn thám phần mềm cho tỷ lệ Landsat science giá trị, hãy sử dụng một phi công có ghi chép. Sử dụng so sánh sản phẩm để thử nghiệm một tổng quy trình làm việc với dữ liệu đại diện. ITSensing giới thiệu một không gian làm việc trong mây cho việc khám phá vệ tinh, phân tích sinh học và quang phổ, học máy , Geomai, xây dựng mô hình và làm việc dựa trên Python. Những khả năng rộng không xác định rằng mỗi phương pháp đặc biệt được mô tả ở đây là một nút bản địa hoặc mỗi dịch vụ bên ngoài kết nối trực tiếp. Kiểm tra công cụ đã ghi chép, hỗ trợ đường dẫn nhập và xuất khẩu. Giữ lại bằng chứng của phi công và xác nhận độc lập trước khi chọn một vụ tái diễn quy trình làm việc . Liên kết sản phẩm là điểm nhập để đánh giá, trong khi giải thích khoa học vẫn còn gắn liền với dữ liệu và phương pháp.
