VTOL, ड्रोन तकनीक, भू-स्थानिक कार्यप्रवाह, पेलोड और निरीक्षण के व्यावहारिक मार्गदर्शक।
प्रतिनिधि एक्सपोज़र, हिस्टोग्राम संदर्भ, मूल-फ़ाइल जांच और पुनर्प्राप्ति योग्य विवरण पर स्पष्ट सीमाओं का उपयोग करके चमकदार छतों और गहरे रंग की जमीन की एक साथ समीक्षा करें।
जब RGB रंग सामान्य तस्वीरों को वर्णक्रमीय माप के रूप में माने बिना, परिसंपत्ति तुलना का समर्थन करता है, तो सफेद संतुलन, प्रतिपादन, देखने और स्रोत पहचान को नियंत्रित करें।
एक फ़्रेम ऑडिट बनाएं जो कैमरा कमांड, एक्सपोज़र फीडबैक, सहेजी गई फ़ाइलें और स्थानिक कवरेज को अलग करता है ताकि गायब छवियों की सबूत के साथ जांच की जा सके।
ऊंचाई, खाड़ी, स्तर और दृष्टिकोण के आधार पर अग्रभाग की कल्पना को व्यवस्थित करें, फिर दृश्य साक्ष्य को मापे गए ऑर्थोग्राफ़िक या त्रि-आयामी उत्पादों से अलग करें।
एक पेड़ की गणना स्पष्ट करें, जुड़े वृक्ष-छत्र और छूटे पौधे जाँचें, तथा बाग की सूची को स्वतंत्र जमीनी अवलोकनों से सत्यापित करें।
स्काउटिंग लक्ष्यों के रूप में संदिग्ध फसल-पंक्ति अंतराल को मैप करें, फिर प्रबंधन निर्णय लेने से पहले पौधे की उपस्थिति, उद्भव समय और क्षेत्र की स्थितियों को सत्यापित करें।
वास्तविक बैंड, फसल चरण, अंशांकन, तुलना क्षेत्रों और व्याख्या के लिए आवश्यक फ़ील्ड साक्ष्य की जांच करके एक परिभाषित विश्लेषणात्मक जोड़ के रूप में NDRE का मूल्यांकन करें।
डिस्प्ले स्ट्रेचिंग, संकीर्ण संख्यात्मक भिन्नता, चंदवा विकास और सूचकांक संवेदनशीलता की सीमाओं को अलग करके समान दिखने वाले वनस्पति मानचित्रों की जांच करें।
पुनर्निर्माण से पहले कैप्चर पहचान और आवश्यक बैंड फ़ाइलों की जांच करें ताकि बड़ी फ़ाइल गणना अपूर्ण या बेमेल मल्टीस्पेक्ट्रल टिप्पणियों को न छिपाए।
विश्लेषणात्मक मूल्यों को बदलने से पहले इकाइयों, स्केलिंग, मेटाडेटा, स्रोत छवियों और गुणवत्ता मास्क के माध्यम से नकारात्मक या असामान्य रूप से उच्च परावर्तन आउटपुट की जांच करें।
छाया बहिष्करण को परिभाषित करें और समीक्षा करें, वैध-क्षेत्र विभाजकों को बनाए रखें, और एक न देखी गई छायांकित फसल को वास्तव में कम वनस्पति प्रतिक्रिया से अलग करें।
फसल संबंधी भ्रम, क्षेत्र की पहचान, मानचित्र अनिश्चितता और उपचार के लिए आवश्यक अलग मूल्यांकन का दस्तावेजीकरण करते समय खरपतवार स्काउटिंग को प्राथमिकता देने के लिए हवाई पैटर्न का उपयोग करें।