ตรวจความถูกต้องของการนับทรงพุ่มสวนผลไม้จากภาพ RGB ของโดรน
กำหนดหน่วยนับต้นไม้ ตรวจทรงพุ่มที่ชนกันและต้นอ่อนที่อาจตกหล่น แล้วทดสอบทะเบียนสวนผลไม้ด้วยข้อมูลภาคสนามที่เป็นอิสระ
กำหนดหน่วยของทะเบียนสวน
ทรงพุ่มที่มองเห็นได้ไม่ใช่ลำต้นที่มีชีวิตหรือต้นไม้ให้ผลผลิตเพียงต้นเดียวโดยอัตโนมัติ กำหนดว่าทะเบียนสวนผลไม้จะนับตำแหน่งการปลูก ต้นไม้เดี่ยว หรือวัตถุทรงพุ่มหรือไม่ อธิบายว่าต้นปลูกซ่อม ตำแหน่งที่ขาดหายไป และพืชหลายก้านเป็นตัวแทนได้อย่างไร คำจำกัดความนี้ควบคุมทั้งคำอธิบายประกอบและการตรวจสอบ การศึกษาการทำแผนที่ทรงพุ่มของ USGS ที่ตีพิมพ์แสดงให้เห็นว่า ทะเบียนต้นไม้ทางอากาศสามารถแยกแยะทรงพุ่ม ส่วนของทรงพุ่ม และกลุ่มทรงพุ่มแต่ละหย่อมได้ สวนผลไม้ของคุณยังต้องมีกฎที่ตรงกับคำถามด้านการจัดการของตัวเอง
ตรวจว่าทรงพุ่มแต่ละต้นแยกจากกันได้หรือไม่
ตรวจสอบแถวตัวแทนก่อนที่จะเลือกวิธีการนับ ทรงพุ่มโตเต็มวัยที่ชนกัน เงา ต้นปลูกซ่อมขนาดเล็ก และพืชพรรณในพื้นหลังสามารถสร้างข้อผิดพลาดที่แตกต่างกันได้ ตรวจสอบภาพถ่ายต้นฉบับและภาพโมเสก เนื่องจากการเย็บสามารถเปลี่ยนขอบเขตที่ปรากฏได้ ทำเครื่องหมายกรณีที่ไม่แน่นอน แทนที่จะบังคับทุกวัตถุให้นับอย่างมั่นใจ ชั้นจุดที่สะอาดไม่ใช่หลักฐานว่าภาพสามารถแยกแยะต้นไม้ทุกต้นที่จำเป็นสำหรับทะเบียนต้นไม้ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริเวณที่ทรงพุ่มทับซ้อนกันอย่างหนัก
สร้างตัวอย่างตรวจสอบที่เป็นตัวแทน
เลือกการตรวจสอบขนาดทรงพุ่ม สภาพแถว ขอบสวน และพื้นที่ที่ยากลำบาก ไม่ใช่แค่แถวที่ชัดเจนที่สุดเท่านั้น รักษาตำแหน่งตัวอย่างให้เป็นอิสระจากตัวอย่างใดๆ ที่ใช้ในการปรับแต่งวิธีการอัตโนมัติ บันทึกว่าผู้สังเกตการณ์ภาคสนามกำหนดหน่วยทะเบียนต้นไม้ที่แท้จริงอย่างไร ตัวอย่างจะต้องทดสอบโหมดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงทรงพุ่มที่ผสานและวัตถุที่นับสองครั้ง การนับโดยรวมเพียงอย่างเดียวสามารถปกปิดข้อผิดพลาดต่างทิศทางที่หักล้างกันทางตัวเลขในขณะที่วางต้นไม้แต่ละต้นไม่ถูกต้อง
จับคู่ผลตรวจจับกับรหัสภาคสนาม
เปรียบเทียบวัตถุที่แมปกับตำแหน่งการปลูกที่ระบุได้หรือบันทึกภาคสนาม บันทึกการละเว้น การตรวจจับเพิ่มเติม และกรณีที่ต้นไม้หลายต้นถูกรวมเข้าด้วยกัน อธิบายความไม่แน่นอนของตำแหน่งที่ส่งผลต่อการจับคู่ อย่าถือว่าผลรวมที่ใกล้เคียงกันเป็นข้อพิสูจน์ถึงทะเบียนต้นไม้เชิงพื้นที่ที่แม่นยำ เจ้าของอาจต้องการตำแหน่งทดแทนที่ถูกต้อง แทนที่จะเพียงแค่จำนวนต้นไม้โดยประมาณ เก็บตัวอย่างที่ตรงกันไว้เพื่อให้ผู้ตรวจสอบสามารถเข้าใจว่าการตัดสินใจยอมรับได้อย่างไร
รายงานความไม่แน่นอนแยกตามสภาพ
สรุปผลลัพธ์สำหรับเงื่อนไขที่มีความหมาย เช่น แถวเปิดและทรงพุ่มโตเต็มวัยที่ปิดชิดกัน หากหลักฐานไม่เพียงพอสำหรับประเภทสภาพ ให้ติดป้ายกำกับสำหรับการทบทวนด้วยตนเองหรือวิธีการสังเกตแบบอื่น หลีกเลี่ยงการขยายการทดลองที่ประสบความสำเร็จในแปลงหนึ่งไปยังทุกพันธุ์และฤดูกาล เก็บการตั้งค่าการประมวลผล วันที่ของภาพ และวันที่ตรวจสอบภาคสนามพร้อมกับผลลัพธ์ การเปลี่ยนแปลงระหว่างการถ่ายภาพกับการตรวจภาคสนามยังสามารถอธิบายความขัดแย้งได้ และควรได้รับการตรวจสอบก่อนที่จะระบุความแตกต่างทั้งหมดให้กับอัลกอริทึม
ส่งมอบทะเบียนที่รองรับงานจริง
ระบุตัวตนของต้นไม้หรือตำแหน่งการปลูกที่มั่นคง สถานะการตรวจสอบ ลิงก์แหล่งที่มา และความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างรายการที่สังเกตและที่อนุมาน ทดสอบว่าเจ้าหน้าที่สามารถค้นหาตำแหน่งที่หายไปหรือตำแหน่งที่ไม่แน่นอนที่เลือกไว้ในสวนผลไม้ได้หรือไม่ ใช้ตัวอย่างเมื่อพูดถึงรายละเอียดเพย์โหลด RGB กับ NiVO การยอมรับควรแสดงให้เห็นว่าทะเบียนต้นไม้ตอบสนองงานภาคสนามตามที่ตั้งใจไว้ โดยมีข้อจำกัดที่บันทึกไว้ แทนที่จะให้คำมั่นว่าจะนับต้นไม้อัตโนมัติแบบสากลหรือสมมติว่าจำนวนเมกะพิกเซลที่มากขึ้นจะแก้ไขทรงพุ่มที่ทับซ้อนกันทุกอัน
