群落統計の計算前に植生と土壌を区別する
統計が区画全体か選んだ植生かを定義し、マスク、除外面積と混合被覆が比較に与える影響を確かめます。
集計対象の母集団を決める
区画全体の指数平均と選択した植生ピクセルの平均では、さまざまな質問に答えられます。 1 つ目は土地被覆混合物を含みます。 2 つ目は、植生がどのように選択されたかによって異なります。マスクを作成する前に、分析対象の母集団を明記してください。初期作物がまばらな場合、この区別が特に重要になります。作物群落のみの統計を、あたかも区画のすべての部分を表しているかのように記述したり、分析範囲の変更を説明せずにマスクされていない以前の結果と比較したりしないでください。
植生を選ぶ根拠を確認する
RGB コンテキストと利用可能なスペクトル バンドを確認して、候補となる植生と背景を特定します。 MicaSense の分析例では植物マスクとシャドウ マスクを示していますが、しきい値は実際のデータセットに対して評価する必要があります。土壌の明るさ、残留物、雑草、影、作物の段階が分離に影響を与える可能性があります。すべての植生を分析に含めるか、対象の作物のみを含めるかを定義します。緑の雑草が正しく含まれているマスクでも、作物のみの質問では間違っている可能性があります。
難しい事例を手動で点検する
開いた列、密集した作物群落、圃場の端、および異常な表面全体で受け入れられたピクセルと拒否されたピクセルを確認します。モザイクが曖昧な場合はオリジナル画像を使用してください。作物が選択から漏れた例と、背景が誤って残った例を記録します。視覚的にきちんとしたマスクは、小さな植物や日陰の植物を体系的に除去することができます。すべてのゾーンの統計を計算する前に、これらのエラーを確認してください。目標は、最も好ましいシルエットや最小限の手動レビューではなく、根拠を説明できる観察結果の選択です。
面積とマスクの版を残す
元のラスター、マスク、ルール、ソフトウェア バージョン、および編集内容を保持します。選択した植生面積を集計値とともにレポートします。選択後に残った少数の画素の高い平均は、作物群落全体をカバーする同じ平均と同等ではありません。測量間でマスクが変更された場合は、比較が依然として同じ母集団を対象としているかどうかを評価します。以前のバージョンを保持しておくと、選択の修正によって生じた差異を現場での実際の変更と区別できるようになります。
判断に与える影響を試す
関連する概要を比較し、異なる理由を調べます。選択した尺度が、定義された管理上の質問に役立つのか、それとも管理者が実際に理解する必要があった背景を単に取り除くだけなのかを尋ねます。作物群落の状態と個体の定着の完全性には、別の指標が必要な場合があります。収量または処理との期待される関係を得るためにマスクを最適化しないでください。独立した現地観察を使用して解釈をテストします。これには、マスクされた地図が安心感を与えるように見えても、被覆がまばらなままである場合も含まれます。
意味と制約を一緒に伝える
統計の定義、選択マスク、有効領域、検討された例、および不確実性を提供します。除外された領域をゼロとして扱ったり、黙って省略したりするのではなく、表示できるようにします。別のアナリストが計算を再現する方法を説明します。 NiVO マルチスペクトル コンサルテーションでは、希望する出力が作物群落の応答、被覆、またはその両方に関するものであるかどうかを指定します。適切なワークフローでは、植生マスクがあらゆる背景の影響から作物の健康状態を自動的に隔離することを約束するのではなく、撮影と分析を通じてその区別を維持します。
