ออกแบบตัวอย่างภาคสนามที่ทดสอบแผนที่พืชจากโดรนได้จริง
เลือกตัวอย่างตรวจแผนที่พืชให้ครอบคลุมสภาพปกติและสภาพยาก แยกจากข้อมูลปรับแต่งวิธี และเก็บเวลาและรหัสเชิงพื้นที่ให้ครบ
ระบุข้อกล่าวอ้างที่ต้องทดสอบ
แผนการสุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับการตีความที่เสนอ การทดสอบว่าแผนที่ระบุตำแหน่งพื้นที่ปกคลุมกระจัดกระจายหรือไม่ แตกต่างจากการประเมินความสัมพันธ์กับสถานะธาตุอาหารพืช กำหนดการกล่าวอ้างและการสังเกตที่จำเป็นในการท้าทายก่อนลงสนาม MicaSense แนะนำให้ผู้เชี่ยวชาญเกษตรมีส่วนร่วมในการตีความดัชนี ในขณะที่คำแนะนำในการสุ่มตัวอย่างจากมหาวิทยาลัยจะอธิบายว่าเหตุใดคุณภาพตัวอย่างจึงมีความสำคัญ ไม่มีแหล่งใดเปลี่ยนทุกโซนที่มีสีให้เป็นการวินิจฉัย โครงการจะต้องระบุคำถามที่สามารถทดสอบได้ของตนเองและผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบ
แยกข้อมูลพัฒนาวิธีจากข้อมูลตรวจอิสระ
ตำแหน่งที่ใช้ในการเลือกเกณฑ์หรือฝึกตัวแยกประเภทไม่ควรกลายเป็นข้อพิสูจน์ประสิทธิภาพโดยอิสระ เก็บบันทึกว่าตัวอย่างใดบ้างที่ใช้ได้ในแต่ละวัตถุประสงค์ หากชุดข้อมูลภาคสนามมีขนาดเล็กเกินไปสำหรับการประเมินที่เสนอ ให้ระบุข้อจำกัดแทนที่จะกล่าวอ้างว่าข้อมูลเป็นอิสระทั้งที่ไม่เป็นจริง แผนที่เป็นประโยชน์สามารถเริ่มต้นได้จากการทดลองเชิงสำรวจ แต่ฉลากควรสะท้อนถึงหลักฐานที่สนับสนุนจริงๆ และสิ่งที่เหลืออยู่ที่จะถูกทดสอบ
รวมทั้งสภาพทั่วไปและสภาพยาก
เลือกการสังเกตในช่วงที่เกี่ยวข้องของสิ่งปกคลุม ระยะการเพาะปลูก พื้นหลังของดิน เงา และโซนการจัดการ อย่าเยี่ยมชมเพียงความผิดปกติอันน่าทึ่งของแผนที่เท่านั้น พื้นที่ที่ดูธรรมดาสามารถเผยให้เห็นปัญหาที่พลาดไป ในขณะที่ขอบเขตที่ยากลำบากอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการจำแนกประเภทได้ บันทึกว่าทำไมแต่ละสถานที่จึงถูกเลือก หากจำเป็นต้องมีการออกแบบการสุ่มตัวอย่างทางสถิติ ให้ผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมร่วมออกแบบ แทนที่จะใช้เส้นทางเดินที่สะดวกแล้วอ้างว่าเป็นค่าประมาณที่แทนทั้งแปลงโดยไม่อธิบายเหตุผล
จับคู่ขนาดพื้นที่ของสิ่งที่สังเกต
การวัดบนใบพืช ส่วนของแถว ตำแหน่งการปลูก และค่าเฉลี่ยของผืนดินแสดงถึงการรองรับเชิงพื้นที่ที่แตกต่างกัน กำหนดว่าข้อสังเกตภาคสนามแต่ละรายการสอดคล้องกับหน่วยวิเคราะห์ภาพอย่างไร บันทึกความไม่แน่นอนของตำแหน่งและหลีกเลี่ยงการกำหนดตัวอย่างภาคพื้นดินขนาดเล็กให้กับพิกเซลขอบเขตแบบผสมโดยไม่ต้องตรวจสอบ ภาพถ่ายและบันทึกภาคสนามสามารถช่วยสร้างความสัมพันธ์ขึ้นมาใหม่ได้ การเปรียบเทียบจะต้องเกี่ยวข้องกับวัตถุที่เกี่ยวข้องกัน ไม่ใช่เพียงสองค่าที่ใช้พิกัดใกล้เคียงร่วมกันบนแผนที่
รักษารหัส เวลา และขั้นตอนให้ชัดเจน
บันทึกวันที่สังเกต วันที่ของภาพ ระยะการเพาะปลูก การชลประทานหรือการจัดการหรือให้สารครั้งล่าสุด และวิธีการภาคสนาม ปฏิบัติตามขั้นตอนของผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมสำหรับการเก็บตัวอย่างทางกายภาพ การเปลี่ยนแปลงระหว่างการเยี่ยมชมอาจอธิบายถึงความขัดแย้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพืชผลที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว รักษาเอกลักษณ์ของตัวอย่างผ่านห้องปฏิบัติการหรือขั้นตอนการวิเคราะห์ที่ใช้ อย่ารวมการสังเกตที่รวบรวมมาต่างกันไว้ในตารางตรวจสอบความถูกต้องเพียงตารางเดียวโดยไม่สังเกตความแตกต่าง เนื่องจากความสัมพันธ์ที่ชัดเจนอาจสะท้อนถึงขั้นตอนที่ไม่สอดคล้องกัน มากกว่าประโยชน์ที่แท้จริงของแผนที่
รายงานข้อขัดแย้งอย่างสร้างสรรค์
สรุปข้อสังเกตที่สนับสนุนและขัดแย้งกัน ความไม่แน่นอน และการตัดสินใจที่ให้เหตุผล อย่าลบตัวอย่างที่ไม่สะดวกออกเพียงเพื่อทำให้ความสัมพันธ์ที่คาดหวังแข็งแกร่งขึ้น ระบุว่าจำเป็นต้องมีข้อสังเกตอื่น หน่วยแผนที่ที่แก้ไข หรือการตีความให้แคบลงหรือไม่ จัดส่งทะเบียนตัวอย่างควบคู่ไปกับเลเยอร์ต้นทางและเวอร์ชันการวิเคราะห์ นำข้อกำหนดการตรวจสอบนี้ไปให้คำปรึกษาเกี่ยวกับเซ็นเซอร์ NiVO เพื่อให้น้ำหนักบรรทุกตอบสนองความต้องการข้อมูล ความสำเร็จหมายถึงการทดสอบ แผนที่พืชที่มีหลักฐานรองรับ ไม่ใช่ข้อสรุปที่กำหนดไว้ล่วงหน้าว่าทุกเทคโนโลยีที่เลือกจะต้องได้ผล
