Xác định quan sát và quyết định
Chỉ số cây trồng được sửa chữa bằng đất làm giảm nhu cầu chọn tham số cố định đất. Một hình thức phổ biến MSAVI2 là một nửa của 2 lần NIR cộng với 1 trừ đi căn bậc hai của (2 lần NIR cộng 1) bình phương trừ đi 8 lần (NIR trừ đỏ). Hãy nói về biến thể đã được sử dụng.
Với MSAVI lớp vỏ nhỏ, 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 đo lường cho MSAVI lớp vỏ nhỏ bé có thể giải thích được vấn đề. Một đặc điểm quang phổ được định nghĩa bởi cả phương trình và quan sát cung cấp cho nó. Hãy đọc mô tả sản phẩm nguồn trước khi chọn một tên ban nhạc, vì các số và chuỗi phản ứng khác nhau giữa các nhiệm vụ. Giữ mức độ xử lý, sự tăng cường phản xạ, thu thập thời gian và các thông tin chất lượng. Quyết định xem đơn vị hoạt động là điểm ảnh, lĩnh vực, khu vực môi trường sống hay khu vực quản lý. Một tỉ lệ toán học đúng về mặt toán học vẫn có thể trả lời sai câu hỏi khi nó kết hợp các bề mặt lẫn lộn hoặc so sánh các giai đoạn mùa khác nhau. Bảo tồn các quan sát ban đầu để có thể chỉ số đáng ngờ được truy ra từ các dữ liệu nhập vào của nó thay vì chỉ giải thích từ màu sắc của nó.
Chuẩn bị phân tích theo dõi
Chuẩn bị phản xạ thể chất và kiểm tra từ ngữ dưới gốc vuông. Những đối số tiêu cực do các đầu vào sai nên được đánh dấu thay vì bị cắt âm thầm. So sánh kết quả với các vụ phân tán nguồn và chỉ số cây cỏ đơn giản hơn ở các địa điểm mở rộng.
Chuẩn bị cho MSAVI lớp vỏ mỏng nên bảo tồn những bằng chứng sau đây. Chuẩn bị số lượng vật lý tương thích trước khi tính toán một chỉ số hoặc quang phổ tương phản. Áp dụng quy mô đã ghi chép và bất kỳ bù đắp bổ sung chính xác một lần. Phân biệt quan sát không hợp lệ từ số không hợp lệ, mây mặt nạ và bóng theo quy tắc đánh giá và kiểm tra đầu vào bão hòa. Xếp các ban nhạc trên một mạng lưới được ghi chép trong khi vẫn còn hỗ trợ thông tin bản địa. Khi một ban nhạc thô được tái tạo, khoảng cách sản lượng tốt hơn không tạo ra chi tiết quang phổ tốt hơn. Hãy kiểm tra một vài điểm ảnh nguồn bằng tay và xem lại mẫu số của cụm từ hoặc những điều kiện số khác. Giữ cho màn hình kéo dài ra ngoài tính toán định lượng, vì màu sắc trình bày không phản ánh.
Kiểm tra một phi công đại diện
Một phi công cho MSAVI lớp vỏ nhỏ xíu nên xác định được 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
Điều chỉnh đất tự động không loại bỏ các điểm ảnh, bóng tối hoặc các quang phổ khác nhau. Hành vi của các phần số có thể trở nên khó hiểu nếu các số nguyên được thay thế để phản ánh. Một công thức thích nghi cũng không thiết lập mối quan hệ chung giữa giá trị và việc trồng trọt.
Xem lại MSAVI lớp vỏ nhỏ xíu nên tiếp tục sau khi tính toán hoàn tất. Giải thích chi tiết bằng cách dùng câu hỏi địa phương và bằng chứng độc lập. Một chỉ số có thể phản ứng trước nhiều ảnh hưởng vật lý và quan sát, vì vậy sự tương phản mạnh mẽ thường là kết quả của việc xem xét trước khi nó trở thành chẩn đoán. So sánh những người gây rối hợp lý, kiểm tra các chuỗi nguồn và tài liệu về dân số mà mối quan hệ thích hợp được áp dụng. Để được giám sát thường xuyên, hãy dùng sự hỗ trợ hợp lệ hoặc giải thích việc thay đổi tin tức. Báo cáo một phân số quan sát hợp lệ với trung bình và giữ lại một lớp liên tục khi một bản đồ có ngưỡng cũng được giao. ngưỡng là một quy tắc quyết định mà nên đánh giá sự thiếu sót và báo động giả thay vì giới hạn thể chất phổ biến.
Làm việc qua một gương mẫu minh họa
Đối với một vườn cây ăn quả, bản đồ đất liên hàng tách biệt với các đỉnh cây trước khi tóm tắt MSAVI. Trung bình toàn khối có thể giảm vì hàng có nhiều khu vực được thử nghiệm hơn, ngay cả khi các vương miện cá nhân không thay đổi. Một sự so sánh cấp bậc vương miện và một sự so sánh ở cấp độ địa phương trả lời những câu hỏi khác nhau.
Ví dụ lý luận cho MSAVI lớp vỏ nhỏ có một vai trò hạn chế 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
Việc phân hủy với thực vật độc lập bao gồm các quan sát và cách lọc kết quả nhờ sự sáng của đất. Xem xét các giá trị tại chuyển đổi thực vật-soil nơi các điểm ảnh lẫn nhau chiếm ưu thế. Giữ lại quan sát bị loại vì chất lượng kém nên đánh giá có thể phân biệt hiệu suất phương pháp và việc loại bỏ dữ liệu có chọn lọc.
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
Với MSAVI lớp vỏ nhỏ, kết quả phải giữ lại phạm vi được thể hiện. 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
Xuất khẩu chính xác MSAVI biểu thức, phản chiếu các đơn vị và mặt nạ với tóm tắt trường. Giữ vương miện, hàng và chặn nhận dạng khi có liên quan. ITSensing có thể hỗ trợ việc điều tra thông qua các công cụ mẫu và raster sẵn có, nhưng việc thực hiện đã chọn và mối quan hệ địa phương với thực vật cần được xác minh.
Việc phân phát MSAVI lớp vỏ nhỏ nên được hiểu là ở ngoài môi trường tạo tác động. 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 MSAVI lớp vỏ nhỏ, 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.
