根拠を残して異常な反射率値を調べる
値を変更する前に単位、倍率、メタデータ、原画像と品質マスクを確認し、負値や高い値の原因を調べます。
数値が表す物理量を確かめる
予期しないラスター値は、出力の物理量が判明するまで解釈できません。レイヤーにデジタル数値、放射輝度、反射率、スケーリングされた整数、または表示製品が含まれているかどうかを確認します。単位、スケール係数、無効データの扱いを記録します。ある表現では過剰に見える値も、別の表現では異なる意味を持つ場合があります。すべてのセンサーとソフトウェア出力に推定有効範囲を適用するのではなく、処理手順の資料と実ファイルのメタデータから始めます。
異常値の空間分布を調べる
疑わしい値をマッピングし、それらが影、境界、明るいオブジェクト、継ぎ目、または処理ブロック全体に従っているかどうかを検査します。個々のバンドと代表的なソース画像を比較します。検討のために選択されたしきい値を含め、異常値候補を特定するために使用された方法を記録します。異常な数値をすべてすぐにゼロに置き換えないでください。それらの空間パターンは診断証拠となる可能性があり、調査前にそれを削除すると、根本的な収集または処理の問題の説明が難しくなる可能性があります。
校正資料の対応を確認する
デバイス ID、キャリブレーション基準、露出メタデータ、および実際に使用される補正パスを確認します。 MicaSense は、そのデータに対して文書化された放射測定ワークフローを提供します。別のセンサーには独自のパラメーターが必要です。ヒストグラムを合理的に見せるために係数を借用しないでください。参照画像が該当する装置および観察のものであることを確認してください。関連性が欠落している場合は、完了したソフトウェアの実行を検証済みの入力の代わりにするのではなく、明示的に説明して解釈を制限します。
ノイズとデータ変換の誤りを区別する
負の値や異常な出力には、コンテキスト固有の解釈が必要になる場合があります。 NASA の MODIS に関する説明は、そのような値の解釈に製品品質情報が必要な理由を示しています。ただし衛星専用の品質フラグをドローン画像にそのまま流用してはいけません。実際のワークフローでの変換、数値精度、スケーリング、および無効なデータの処理を確認します。受け入れられた参照領域を比較し、矛盾する証拠を保持します。目的は、根拠を説明できる解釈を特定することであり、最も滑らかに見える農業地図を生成する修正を選択することではありません。
記録した品質判断を適用する
除外またはマスキングが正当な場合は、元のラスターを保持し、ルール、影響を受ける領域、および分析結果を記録します。欠損データを実際に測定されたゼロ値から分離します。提案された処理の下で区画の概要が大幅に変化するかどうかをテストします。裏付けのない定量的な主張を維持しながら、単に魅力的な凡例に合わせるために値を切り取ることは避けてください。原因が未解決のままの場合は、黙って確実性を作り上げるのではなく、明示的なレビューステータスまたは限定された定性的解釈を使用します。
地図とともに確認根拠を渡す
出力定義、検査された例、受け入れられたマスク、および分析データセットの残りの制限を提供します。受領者は、各統計にどの観察が入ったかを再構築できる必要があります。未解決のデバイスまたはメタデータに関する質問については、NiVO ペイロード チームおよびセンサー サポートと話し合ってください。品質レビューが成功すると、測定値の意味と除外理由が維持されます。すべてのピクセルが普通に見える必要はありませんし、1 つの普遍的な反射率ルールがすべてのカメラに適用されるかのように装う必要もありません。
