小麦种植很重要：地面样本和图像支持

从操作问题开始

定义计数单位和样本区域，然后检查苗床、播种、土壤和通道条件的出苗情况。记录观察日期以及图像中是否确实可以区分单个植物。

将观察与解释分开

连续的绿色斑块并不一定表明有多少小麦植株生长。重叠、杂乱、缺失行、阴影和图像细节不足可能会使直接计数变得不可靠。

在计数之前定义对象

准确描述什么才算是一个对象。可见的树冠、活的植物、多产的植物、种植的位置和间隙是不同的定义。针对重叠对象、边界处的部分对象、模糊阴影以及低于有用图像分辨率的对象设置规则。用数据集记录这些规则，以便其他审阅者可以重现解释。

评估错误检测和丢失的对象。检查参考样本，其中包括该方法未提出任何建议的位置，因为仅检查建议的对象无法揭示遗漏。涵盖对比年龄、冠层密度、照明、图像质量和边界。尽可能保持参考解释独立于自动输出。

为每个候选者附加图像日期、方法版本、审核状态和字段状态。保留不确定的案例，而不是强迫它们归入已确定的类别。报告总数时，请解释统计的人口以及排除在可靠解释之外的区域。更正后的清单应保留早期结果以及每个接受、拒绝、合并或移动对象的原因。

在评估作物外观之前对作物进行分级

小麦监测应确定作物是否具有春季或冬季生长习性，以及品种、播种日期和观察到的发育阶段。明尼苏达大学解释了从建立和分蘖到茎伸长、抽穗、开花和籽粒发育的顺序。田地的日历日期很有用，但它并不能在不同的气候或季节中建立其阶段。当决定取决于作物生长时，记录实际的田间评估。

使用一种商定的分期系统，并将代码和描述保留在登记册中。康奈尔的指导强调在发展阶段进行定时管理操作。如果有多个观察者提供记录，请向他们展示示例并在大型调查之前比较他们的评估。一致的分期方法使图像比较更容易解释，并降低正常成熟度差异被标记为作物状况损失的风险。避免将其他地区的日历导入当地季节。

了解树冠变化以及设施和天气

早期的田间模式可以证明检查出苗情况、植物种群、苗床条件或水分布是合理的。在季节后期，同一地点可能会受到倒伏、疾病、土壤限制或管理差异的影响。使用可重复的观察装置对现场受影响的地方和明显正常的地方进行采样。记录田间状况和作物阶段以及位置，因为林分计数和谷物发育评估可以回答不同的问题。

让天气事件和操作与图像保持在同一时间线上。预计接近成熟时绿色冠层会减少，而另一个阶段的类似变化可能需要调查。茂密的树冠也会限制某些植被指数的敏感性。稳定的绿色和高指数都不能证明每个产量组成部分都是足够的。检查相关的茎、穗和谷物，并在问题需要时使用实验室或专家评估。

将地图与测量的收获证据联系起来

提议的产量模型需要描述其所使用的作物和季节的测量结果。清楚地记录采样区域、收获日期和测量结果的水分基础。将测试或验证字段与模型开发字段分开，以便评估时询问该方法是否适用于尚未使用的信息。报告不确定的情况和不成功的案例以及有利的例子；管理者需要知道什么时候预测不应该指导决策。

对于操作跟进，保留观察到的补丁、检查和最终操作之间的联系。机械痕迹、岬角和田地边缘应该是可识别的，而不是默默地混入作物统计数据中。收获后，将模式与相关记录进行比较，并询问哪些差异有合理的记录解释。为下一季的抽样计划保留无法解释的变化。有用的小麦地图支持该学习过程，而无需假装仅凭图像即可确定生产差异的原因或价值。

将图像细节、时间和处理与任务相匹配

描述图像必须解决的最小特征或变化。田间植被监测和单株植物检查需要不同的空间细节，并且这两种要求都不是通过显示的缩放级别来建立的。检查原始频段分辨率、实际采集日期以及可用覆盖范围。重新采样的图像可以具有更多像素，但不包含更多独立细节。

在比较日期或来源之前检查处理选择。表面反射率、原始辐射度、视觉照片和样式地图图块是不同的产品。注意大气处理、相关辐射校准、图像对齐和质量掩模。如果来源不同，请在两者都能支持和解释比较是否涉及空间模式或数字一致性的范围内进行比较。

保留适合问题的字段参考。照片可以确认存在间隙，而定量特性则需要校准仪器或实验室方法。安排足够接近图像的现场观察以代表相同的条件，并记录延迟。如果在采集之间作物发生了变化，请保留该事件作为解释的一部分，而不是将源视为同时发生。

设计代表该领域的参考观测

说明样本应代表的总体及其必须回答的问题。根据相关作物阶段、地形、管理和图像条件选择位置。包括普通区域和困难情况，而不仅仅是明显的异常或方便的路边停车点。记录选择规则，以便以后的用户了解参考文献的代表性。

使用适当学科的协议定义观察单位、区域或深度、时间、仪器或实验室方法以及所需的重复。点观测和卫星像素具有不同的空间支持。记录足够的上下文来评估这种不匹配。将无法访问的站点保留在采样日志中，并解释任何替换，而不是默默地删除它们。

如果可行，将参考集合与正在评估的结果分开。在计算一致性或误差之前检查观察者的一致性和缺失数据。保留原始观察结果、更正和排除及其原因。更多的样本可以提高精度，但大的有偏差样本仍然无法代表排除的条件。使用抽样设计支持的总体和时期内的结果。

定义可交付成果和批准

准备一份现场建立登记册，其中包含测量的样本、位置质量、图像可见性以及用于汇总计数的记录方法，而不会暗示不受支持的精度。

分享结果之前进行实际审查

根据其来源检查观察结果并确保字段标识符正确。查看日期、单位、缺失值、质量排除和几何版本。请一位同事从记录的输入中重现一个有代表性的结果。这种小型独立检查通常会在影响整个报告之前暴露出被误解的字段代码或处理假设。

写下所映射模式的替代解释，并确定哪些证据可以区分它们。将测量的观察结果与解释以及任何治疗或管理指令分开。决定应指定其负责的审查员并说明当地的操作程序。如果证据不充分，适当的输出是有针对性的检查，而不是自信的主张。

保留原始结果、任何审阅的版本和简短的更改日志。说明输出可以合理描述哪些地点和时期。共享地图时，请提供清晰的图例、来源日期以及对不确定性的易于理解的解释。接收者应该知道某个特征是已确认的观察结果、等待检查的候选特征还是基于模型的估计。

将调查转变为可重复的现场循环

使用可在预定地点使用的地图和简明的问题列表来准备访问。确认熟悉该领域的人员的访问、权限、设备和可用性。选择有代表性的站点以及不寻常的区域。记录无法遵循计划路线的位置，因为缺少观察结果可能会改变结果的解释方式。

访问结束后，在团队仍然可以澄清观察结果的同时回顾观察结果。将照片、测量结果和评论连接到同一字段并访问标识符。分配后续状态并保留未解决的案例。更正应解释发生了什么变化以及原因；它不应抹去原始证据或使早期的解释显得确定。

在下一个合适的观察日期，使用相同的定义比较条件，并审查两次访问之间发生的任何管理或天气事件。记录实际完成的操作及其操作结果。这创建了从最初的模式到现场确认和后来的审查的证据线索，使得绘图过程更容易在连续的季节中得到改进。