Bắt đầu với quyết định và mục tiêu quan sát được
Câu hỏi thực tế là: Các đặc điểm vệ tinh có thể cải thiện năng suất của nông trại bên ngoài mẫu cân chỉnh không? Làm việc với các đơn vị báo cáo thu hoạch như đơn vị báo chí và xác định thời gian quan sát trước khi chọn một hình ảnh hoặc thuật toán. Phát triển theo mùa có thể tương quan với sản lượng khi kết hợp với các đo đạc đất nhất quán, hồ sơ quản lý và thời tiết. Mối quan hệ phải được ước tính cho hệ thống sản xuất và trồng trọt.
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
Tiêu chuẩn hóa các đơn vị sản xuất và độ ẩm, kết hợp các tính năng cho các đơn vị thu hoạch và dự trữ toàn bộ nông trại hoặc mùa để đánh giá. So sánh mô hình với một đường cơ bản đơn giản.
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
Những điểm ảnh chia ngẫu nhiên có thể rò rỉ thông tin bên cạnh thành hợp lệ. Theo báo cáo, độ ẩm ngũ cốc và vùng thu hoạch có thể khác nhau trong các nông trại.
Giữ cho việc giải thích mục tiêu khác biệt với bằng chứng được dùng để hỗ trợ. Để thu hoạch các đơn vị báo cáo, hãy hỏi xem mẫu hình quan sát này có còn tồn tại dưới một đường kẻ thay thế hợp lý, mặt nạ chất lượng hoặc 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
Dùng trọng lượng thu hoạch độc lập với khu vực có ghi chép và thủ tục lấy mẫu.
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
Giao hàng khoảng thời gian tiên đoán và một miền được tuyên bố sử dụng thay vì một công thức sản xuất phổ quát.
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.