Разделение растительности и почвы перед расчетом статистики полога
Определите, описывает ли статистика урожая весь участок или наблюдаемую растительность, затем просмотрите маски, исключенную территорию, смешанный покров и последствия для сравнения.
Назовите обобщаемую совокупность
Среднее значение индекса всего участка и среднее значение по выбранным пикселям растительности отвечают на разные вопросы. Первый включает почвенно-покровную смесь; второе зависит от того, как была выбрана растительность. Прежде чем создавать маску, укажите рассматриваемую статистическую совокупность. Разреженные посевы на ранних стадиях делают это различие особенно важным. Не описывайте статистику только по пологу, как если бы она представляла каждую часть участка, и не сравнивайте ее с немаскированными предыдущими результатами, не объясняя изменения в аналитическом объеме.
Выберите доказательства для выбора растительности
Просмотрите контекст RGB и доступные спектральные диапазоны, чтобы определить потенциальную растительность и фон. Примеры анализа MicaSense иллюстрируют маски растений и теней, но порог остается тем, что нужно оценить для реального набора данных. Яркость почвы, остатки, сорняки, тени и стадия развития культуры могут повлиять на разделение. Определите, будет ли анализироваться вся растительность или только целевая культура. Маска, которая правильно включает зеленые сорняки, все равно может быть неправильной для вопроса, касающегося только сельскохозяйственных культур.
Проверка сложных примеров вручную
Проверьте принятые и отклоненные пиксели в открытых рядах, плотных пологах, краях поля и необычных поверхностях. Используйте оригинальные изображения, где мозаика неоднозначна. Запишите примеры исключения растений культуры и сохранения фона. Визуально аккуратная маска позволяет систематически удалять мелкие или затененные растения. Просмотрите эти ошибки перед расчетом статистики для каждой зоны. Целью является обоснованный выбор наблюдений, а не наиболее привлекательный силуэт или минимальное количество ручных проверок.
Сохранять версии области и маски
Сохраните исходный растр, маску, правило, версию программного обеспечения и все изменения. Сообщите выбранную площадь растительности вместе с итоговым значением. Высокий средний показатель для небольшой доли оставшихся пикселей не эквивалентен такому же среднему значению для полного покрытия растительным покровом. Если маска меняется между съемками, оцените, касается ли сравнение той же самой совокупности. Сохраните предыдущие версии, чтобы различия, вызванные пересмотренным выбором, можно было отличить от фактических изменений в данной области.
Проверьте влияние на решение
Сравните соответствующие сводки и выясните, почему они различаются. Спросите, помогает ли выбранная мера решить поставленный управленческий вопрос или просто устраняет фон, который на самом деле необходимо понять менеджеру. Состояние полога и полнота формирования посевов могут потребовать отдельных индикаторов. Не оптимизируйте маску для получения ожидаемой зависимости от урожайности или обработки. Используйте независимые полевые наблюдения для проверки интерпретации, включая случаи, когда замаскированная карта кажется обнадеживающей, но покрытие остается редким.
Донести как смысл, так и ограничения
Предоставьте определение статистики, маску выбора, действительную область, рассмотренные примеры и неопределенность. Сделайте исключенные регионы видимыми, а не рассматривайте их как ноль или молча опускайте. Объясните, как другой аналитик может воспроизвести расчет. Во время мультиспектральной консультации NiVO укажите, касается ли желаемый результат реакции полога, покрытия или того и другого. Подходящий рабочий процесс сохраняет это различие посредством сбора и анализа, вместо того, чтобы обещать, что маска растительности автоматически изолирует здоровье урожая от любого фонового воздействия.
