Использование теневых масок без искажения статистики зон посевов
Определите и просмотрите исключения теней, сохраните действительные знаменатели площади и отличите ненаблюдаемые затененные культуры от действительно низкой реакции растительности.
Определите, почему тени имеют значение
Затененный растительный полог может выглядеть иначе потому, что у него разное освещение, а не потому, что изменилось его биологическое состояние. Руководство по сбору данных MicaSense распознает теневые эффекты в мультиспектральных результатах. Определите, нужна ли для задания статистика только по пологу, описание всего участка или сравнение, требующее более последовательного наблюдения. Решение о маскировке преследует эту цель. Не начинайте с удаления каждого темного пикселя, поскольку почва, вода, темный материал и настоящие вариации растений также могут оказаться в данных темными.
Проверьте исходный контекст
Сравните возможные затененные области с контекстом RGB, отдельными полосами и исходными фотографиями. Проверьте, следует ли узор за деревьями, зданиями, облаками или другим узнаваемым источником. Отличайте физическую тень от неверных данных или шва обработки. Сохраняйте примеры из нескольких условий кроны, а не настраивайте правило вокруг одной очевидной тени дерева. Хороший обзор объясняет, что идентифицирует маска и где она может спутать другие поверхности с предполагаемым исключением.
Запишите правило маски
Документируйте входные данные, пороговые значения или метод классификации, версию обработки и редактирование вручную. Сохраните немаскированный аналитический растр. Если правило меняется между датами, объясните это изменение, прежде чем сравнивать статистику. Маска — это производный продукт с неопределенностью, а не невидимый этап очистки. Держите неоднозначные случаи доступными для проверки и избегайте использования порогового значения, скопированного с другого датчика, как если бы оно было проверено для данной культуры, освещения и масштаба изображения.
Держите знаменатель видимым
Если пиксели исключены, вместе со статистикой зоны укажите оставшуюся допустимую площадь или число пикселей. Два участка с разными исключенными пропорциями могут не представлять одинаково полные наблюдения. Не маркируйте сильно замаскированный участок явно точным средним значением и без контекста покрытия. Проверьте, являются ли выжившие пиксели репрезентативными или сосредоточены в определенной части полога. Технически правильное среднее значение все равно может ответить на неверный вопрос, если большинство затененных растений исчезло из расчета.
Проверьте чувствительность перед интерпретацией
Сравните сводные данные с предложенной маской и без нее в репрезентативных зонах, а затем выясните, почему они различаются. Не выбирайте версию, которая лучше всего соответствует ожидаемому выводу руководства. Если результат сильно зависит от неопределенных исключений, ограничьте интерпретацию или запросите лучшие условия наблюдения. Полевые проверки должны включать затененные и незатененные примеры, где это возможно. Целью является принятие объяснимого аналитического решения, а не максимизация визуального единообразия или удаление неудобных значений с карты.
Предоставляйте исключения в виде информации
Предоставьте маску, сводку допустимой области, проверенные примеры и ограничения слоя посевов. Четко отделите исключенные области от областей, демонстрирующих наблюдаемую низкую реакцию. Используйте этот обзор, чтобы улучшить время сбора данных и конфигурацию в будущем посредством соответствующего обсуждения полезной нагрузки NiVO. Успешное маскирование сохраняет смысл оставшихся данных и делает недостающие наблюдения видимыми, вместо того, чтобы превращать тень в неподтвержденную категорию здоровья сельскохозяйственных культур или скрывать неполный охват внутри отточенной статистики.
