Xác định quan sát và quyết định
Chỉ định một tọa độ nhãn SRID với một hệ thống tham chiếu; chuyển đổi tọa độ tính toán trong một hệ thống khác. Liên kết những hoạt động đó có thể di chuyển hoặc hiểu sai dữ liệu. Sự biến đổi theo đường phân tán bao gồm một mạng lưới và hệ thống phục hồi.
Để phối hợp chuyển đổi quy trình làm việc, 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 để phối hợp chuyển đổi quy trình làm việc vấn đề trong suốt giải thích. GIS sự tích hợp phải bảo tồn ý nghĩa của một kết quả vệ tinh cũng như vị trí thấy được của nó. Xác định cho dù đối tượng trao đổi là một rater định lượng, một hình ảnh được vẽ, một đa giác phân loại, một điểm ứng cử viên hoặc một bảng tóm tắt. Giữ lại ngày quan sát, sản phẩm gốc, đơn vị, tham khảo tọa độ, hỗ trợ không gian và chất lượng. Hãy phân biệt khả năng ghi chép của một giao thức với khả năng thực hiện được một ứng dụng nào đó. Truy cập thành công đến một điểm cuối hoặc mở tập tin là bằng chứng hữu ích, nhưng nó không chứng minh rằng dữ liệu có thể hỗ trợ khả năng đo lường hoặc quyết định đã định trong việc nhận quy trình làm việc.
Chuẩn bị phân tích theo dõi
Xác định nguồn thật CRS từ siêu dữ liệu có thẩm quyền. Chọn mục tiêu và chuyển đổi đã định, rồi thử ra vị trí đã biết. Đối với rasters, xác định thẳng đứng, độ phân giải và cách sắp xếp lại thích hợp thay vì chỉ thay đổi nhãn.
Chuẩn bị cho sự chuyển đổi tọa độ quy trình làm việc nên bảo tồn những bằng chứng sau đây. Chuẩn bị trao đổi công việc của đội tuyển tiếp nhận. Dùng bộ nhận diện ổn định và giản đồ rõ ràng, bảo tồn CRS chi tiết mạng và giữ cho « nodata » riêng hoặc lớp không rõ phân biệt với giá trị không hợp lệ. Kiểm tra độ chính xác hình học và thuộc tính. Để phục vụ, hãy kiểm tra các lớp, tin tức, định dạng, chiều không gian và các hội nghị phối hợp trước khi xây dựng yêu cầu. Để tìm tập tin, hãy chọn cách nén và mã hóa thích hợp cho việc phân tích hoặc hiển thị theo định sẵn. Bảo tồn nguồn và chứng minh bằng lái. Tránh dựa vào hình xem thử hoặc hình thu nhỏ khi cần dữ liệu định lượng, và tránh giả sử một tên định dạng quen bảo đảm sự tương thích hoàn toàn về ngữ pháp.
Kiểm tra một phi công đại diện
Một phi công để điều chỉnh sự chuyển đổi tọa độ quy trình làm việc nên xác định vị trí thực tế nhận 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
Không thể sửa dữ liệu nguồn bị gán sai hệ quy chiếu bằng cách chuyển đổi một cách mù quáng. Yêu cầu về datum và quy ước trục có thể ảnh hưởng đến kết quả. Chiếu lại nhiều lần cũng có thể làm thay đổi giá trị raster và ranh giới.
Xem lại sự chuyển đổi tọa độ quy trình làm việc nên tiếp tục sau khi tính toán hoàn tất. Kiểm tra con đường thật với những ví dụ khó. Đọc dữ liệu xuất khẩu độc lập và so sánh tọa độ đã biết, giá trị điểm ảnh, tính năng, khu vực lớp học và nhãn thời gian. Kiểm tra nhiệm vụ nhỏ mà người nhận thực sự cần thực hiện, bao gồm các thiết bị không gian hoặc tóm tắt những nơi thích hợp. Xem lại ranh giới, dữ liệu bị thiếu và hình học không được hỗ trợ thay vì chỉ là một ví dụ trung tâm sạch. Hãy làm rõ bất cứ sự cải đạo hay những hậu quả tổng quát nào. Khi chưa kiểm tra trực tiếp, hãy mô tả hành vi đã kiểm tra và kiểm tra tương thích còn lại thay vì đưa ra kết nối không được suy luận là hoàn tất triển khai.
Làm việc qua một gương mẫu minh họa
Hãy tưởng tượng lớp hình ảnh trong mét bị đánh dấu sai là độ địa lý. Việc gán nhãn nguồn đúng có thể sửa chữa siêu dữ liệu; việc chuyển hóa từ nhãn sai sẽ áp dụng một tính toán sai.
Ví dụ lý luận về sự biến đổi phối hợp quy trình làm việc có một vai trò hạn chế cố ý. 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
Kiểm tra vị trí điều khiển đã biết, phạm vi và đơn vị trước và sau khi chuyển đổi. So với quy trình làm việc tin cậy độc lập. Kiểm tra thẳng hàng lưới raster và nodata sau khi sắp xếp lại.
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 phối hợp chuyển đổi quy trình làm việc, kết quả phải giữ được 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
Chuyển nguồn và mục tiêu CRS, chuyển đổi chứng cứ và thiết lập mạng lưới. ITSensing nhập khẩu và GIS xuất khẩu nên được kiểm tra tại các địa điểm được biết đến thay vì tin tưởng một tên hệ thống phối hợp.
Việc trao đổi sự chuyển đổi tọa độ quy trình làm việc 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 chuyển đổi tọa độ quy trình làm việc, 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.
