界定观察和决定
卫星日期之间的温度差异结合了表面变化与天气,太阳条件和观测时间. 有意义的比较需要定义的反事实或稳定的参考. 单靠一个温暖的地图并不能确立长期变暖的趋势.
对于多日期热变化分析,从一个精确的问题开始. 在比较软件设置之前, 请说明决定和数量 。 确定谁将使用结果、他们所认识的地理单位以及哪些证据会改变检查或分析。 写下目标条件和可行的其他解释 这使得可以判断该方法的实际观察是否能够回答问题. 当输出代表着一个不同含义的代词时,细微的映射图是不够的. 保留一个简短的假设登记册,以便以后的审查者能够区分所计量的投入、模型选择和解释。
匹配数据支持到方法
多日期热变化分析的测量基础在整个解释中都很重要. 热遥感观测到受地表温度,射电,大气和测量足迹影响的光度. 衍生温度产品具有定义的物理意义和检索模型. 注意数量是否为亮度温度,土地地表温度或另一种专门估计. 记录单位和获取时间,包括与当地太阳能和天气条件的关系. 热图是时间特定的表面观测;它不是自动的空气温度,日最大值或完全的暴露量度. 分析问题应确定在选择或总结某一产品之前所需的表面和时间支持。
编写一份可追踪分析
采用一致的产品定义和质量规则,然后保留气象和季节背景。 利用独立数据比较适当的参考表面或模型预期条件. 将实际观察与正常估计分开。
多日期热变化分析的准备工作应当保存下列证据. 读取热产品元数据,规模和抵消以及所有相关质量信息. 应用一次精确转换,将填充值保存为缺失,并确认输出单位是开尔文还是摄氏度. 即使产品在更细的网格上交付,也要保留原生热信息支持. 检查云层、海岸线和物质边界,其中混合物或污染很重要。 保留传播来源和产品限制. 当检索是自定义的,记录大气和表面假设,并对照适当的参考物测试整个链条,而不是只验证最后的颜色范围。
测试具有代表性的飞行员
多日期热变化分析试点应针对实际接收工作流程. 首先是一个具有代表性的飞行员,其中包含普通条件和困难的例外。 包括相关边界,混杂表面,缺失的观测和已知的参考位置. 将一些手动检查的数字示例与源元数据一起保存 。 将结果与独立读者或计算结果进行实际比较. 飞行员应当通过导出测试从源选择的完整路径,因为正确的公式仍然可能被错误的单位,带令或有效性处理破坏. 一旦对试点的理解得到保留,作为日后修订的一个参考。
承认特定专题的解释风险
短序可以由热浪,降雨或改变过路时间来主导. 正常化模型如果不小心安装,可以消除实际效果. 不同的有效足迹也可以改变面积平均值,而不会在普通像素中发生物理变化.
多日期热变化分析的审查应在计算完成后继续进行。 热量比较应当计入观测时间,天气和表面组成. 温度对比可以实际存在,同时只支持有限的解释,例如,在过山口的表面物质差异。 使用已知高度或深度,足迹和时间戳的参考测量. 以物质和条件来评价错误,因为一个单一平均值可以掩盖系统性的偏差. 将实际观察与正常或模拟的估计分开。 报告未观测到的覆盖情况以及混合像素的影响. 当地图指导农业、环境或城市决策时,解释需要哪些额外的实地和气象证据才能将地面信号与行动联系起来。
通过一个示例开展工作
对于一个具有说明力的恢复湿地,一个较凉爽的项目后图像与较凉爽的区域天气相吻合. 与适当、未受影响的参考文献和多日期相比,将差异归因于恢复。
多日期热变化分析的推理例子,具有刻意有限的作用. 本条中的例子具有说明性,不是所报告的项目结果、准确性索赔或履约保证。 在实际使用推理之前,用已计量的项目值取代其假设。 保持单位,观测日期和相关分母的可见性. 如果合理的替代面具、参考物或参数改变决定,报告这种敏感性,并在可行的情况下获得更好的证据。 额外小数位并不能解决所观察到的不确定性。 明确保留未结案件,而不是选择产生最有说服力的说明的参数。
对照独立证据进行评估
评价独立日期和测试模型假设。 报告参考选择的敏感性和共同有效支持。 区分短期表面异常现象与持续趋势的证据。
独立评估应代表成果实际使用的人群或区域及其条件。用于选择参数或训练模型的观测，应与用于评估性能的观测分开。除明显目标外，还应包括难以区分的非目标案例，并保留缺测或无法观测区域的信息。应尽可能匹配参考数据的时间和空间覆盖范围。出现不一致时，应同时检查分析结果与参考证据。参考测量本身也可能存在不确定性，因此强行使其符合地图并不是有效的纠正方法。
报告有用尺度的不确定性
对于多日期热变化分析,结果必须保留其证明的范围。 审查所要决定的规模上的不确定性。 像素间隔,有效的传感器支持,处理邻里和管理单位可以有很大的不同. 许多重印的像素并不创建许多独立的观测. 对于一个区域摘要,保留有效的覆盖面和排除;对于一个候选特征,保留检测信心和源日期。 在证据允许的情况下,将系统效应与本地变化分开。 小小的平均误差不排除在罕见的类别、特定物质或代表性不足的区域出现相应的偏差。 报告评价所显示的范围。
提供可用GIS和分析证据
输出原始和规范的数值、日期、参考定义和不确定性。 ITSensing可以组织热-GIS比较和可用模型,而因果归属需要研究设计,除去两个光栅外.
多日期热变化分析的移交,在作者环境之外仍应可以理解。 提供无障碍概览,同时提供相关地理空间数据和简明数据词典。 保留稳定的识别资料,源参考文献,观测日期,处理版本,协调参考文献和质量字段. 解释未知区域, 并在例外记录中解释下一个有用的检查 。 要求接收分析师找到样本物品,鉴定其证据,并解释其局限性. 这一实际审查可能揭示出文件完整性检查无法发现的缺失上下文。 保留修改的理由,以便以后的修改可以追溯到新的观察或改变的方法.
用实际投入评估ITSensing 工作流程
在评估云遥感软件进行多日期热变化分析时,使用有文件记载的实验. 利用产品比较法测试一个完整的工作流程与代表性数据. ITSensing介绍了卫星发现、光栅和光谱分析的云工作空间,机器学习、GeoAI、模型建筑和Python基工作。 这些广泛能力并不能确定本文所述的每一种专门方法都是本地按钮,或每个外部服务直接连接。 检查实际的文档工具, 支持的输入和导出路径 。 在选择反复发生的工作流程之前,保留试点证据和独立验证. 产品链接是评价的切入点,而科学解释仍然与数据和方法挂钩。
