छत और फसल पैटर्न में झूठे मैचों से बचना

माप सवाल और उसके भौतिक तंत्र

कैसे दोहराव ऑब्जेक्ट एक convincing लेकिन गलत तरीके से जुड़े पुनर्निर्माण पैदा कर सकते हैं? यह क्लाउड फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर का मूल्यांकन करने वाली टीमों के लिए एक व्यावहारिक सवाल है, क्योंकि मैपिंग उत्पाद की उपयोगिता अवलोकनों और निर्णयों पर निर्भर करती है जो इसे समर्थन करते हैं।

इसी तरह की छत पैनल, लगाए गए पंक्तियों और नियमित वृक्षारोपण रिक्ति कई बहुउद्देशीय छवि पत्राचार का उत्पादन कर सकते हैं। एक मैच में मजबूत स्थानीय उपस्थिति हो सकती है जबकि एक अलग भौतिक वस्तु को एक पंक्ति से दूर करने का जिक्र करती है।

फोटोग्रामीण ज्यामिति छवि अवलोकन, कैमरा मॉडल और किसी भी उचित बाहरी जानकारी के बीच संबंधों से प्रभावित है। प्रत्येक जोड़ा मॉडल पैरामीटर या प्रसंस्करण विकल्प उन रिश्तों के बारे में धारणाओं को बनाता है। राज्य की धारणा का परीक्षण किया जा रहा है और एक स्वतंत्र अवलोकन की पहचान कर सकता है जो इसे गलत दिखा सकता है। यह भौतिक साइट के बारे में मजबूत सबूतों के लिए गलत होने से कम फिटिंग अवशिष्ट या घने आउटपुट को रोकता है जब अंतर्निहित अस्पष्टता केवल मॉडल के दूसरे हिस्से में चली गई है।

अधिग्रहण और इनपुट तैयारी

कई ओवरलैपिंग तस्वीरों में विशिष्ट किनारों, पथ और अनियमित स्थलों को शामिल करें। प्रत्येक छवि को प्रासंगिक ग्राउंड सुविधाओं के बिना दोहराने वाले पैटर्न के लगभग समान क्लोज़ अप के रूप में फ़्रेम करने से बचें।

स्रोत फोटोग्राफ, अनुमानित कैमरे और पुनर्निर्माण सतहों का निरीक्षण एक साथ। कैमरा से संबंधित प्रभाव कई कठोर सतहों पर दिखाई दे सकता है, जबकि एक सामग्री, गति या दृश्यता प्रभाव एक दृश्य वर्ग तक सीमित रह सकता है। एक सुधार का चयन करने से पहले पाइप लाइन के माध्यम से लक्षण को ट्रेस करें। अवलोकन ज्यामिति को अंतर्विभाजन और दृश्य वृद्धि से अलग रखें, और इच्छित माप के मामले में भौतिक संरचनाओं का वर्णन करने में सक्षम प्रतिनिधित्व का उपयोग करें।

illustratored work उदाहरण

निम्नलिखित संख्याएँ hypothetical योजना इनपुट हैं, जिन्हें उत्पाद परिणाम या सटीकता दावा नहीं मापा जाता है। मान लीजिए कि वृक्षारोपण पंक्तियाँ 8 मीटर के अलावा स्पेस में हैं और एक गलत मिलान क्षेत्र को लगभग 8 मीटर तक पार कर दिया गया है। यह पत्राचार एक नैदानिक सुराग है, जो स्वयं के सबूत नहीं है। स्रोत तस्वीरों में मिलान वाले पेड़ों और पथों का निरीक्षण करें और पैटर्न के बाहर अनियमित स्थलों की तुलना करें। यदि कई वैकल्पिक पंक्ति पत्राचार स्थानीय उपस्थिति फिट होते हैं, तो विशिष्ट जंक्शनों या किनारे वनस्पतियों के साथ संदर्भात्मक विचार तलाशें। अभी भी गलत पुनरावृत्ति द्वारा 5,000-मैच की गिनती को हावी किया जा सकता है। प्रासंगिक प्रयोग शारीरिक रूप से विश्वसनीय मैचों और परीक्षणों को बरकरार रखता है कि क्या पंक्ति के आकार का ऑफसेट स्वतंत्र लैंडमार्क पर गायब हो जाता है, जबकि यह सुनिश्चित करता है कि सुधार ने केवल ब्लॉक के दूसरे हिस्से में अस्पष्टता नहीं ले ली है।

इस विषय के लिए क्या उदाहरण का मतलब है

बार-बार पैटर्न वाली त्रुटियों की जांच विशिष्ट संदर्भ को शामिल करने के लिए काफी बड़े पैमाने पर की जानी चाहिए। केवल समान पंक्तियों वाली एक तंग फसल गलत पत्राचार को प्रेरक दिखाई दे सकती है। समीक्षा में पथ, अनियमित सीमाओं और गैर-छूट वाली वस्तुओं को शामिल करें। ज्यामितीय प्लेसबिलिटी और स्वतंत्र लैंडमार्क विकल्पों में से एक चुनने के बजाय स्थानीय रूप से समान छवि पैच के साथ विकल्प के बीच निर्णय लेना चाहिए।

एक Reproducible प्रसंस्करण प्रयोग

पैटर्न दिशा के साथ और साथ में मिलान जोड़े की जांच करें। स्वतंत्र स्थलों के साथ अनुमानित ब्लॉक की तुलना करें और यह जांचें कि कैमरा रिक्ति या सतह की स्थिति दोहराई गई अंतराल से कूदती है या नहीं।

वर्कफ़्लो बदलने से पहले तुलना करने योग्य बनाएं। छवि सूची की एक कामकाजी प्रतिलिपि को फ्रीज करें और बेसलाइन को एक स्पष्ट रन पहचानकर्ता दें। प्रासंगिक कैमरा विन्यास, छवि तैयारी कदम, प्रसंस्करण सेटिंग्स, अनुरोध आउटपुट और तुलना सीमा को बचाओ। निरीक्षण क्षेत्रों का चयन करें जिसमें जांच के तहत तंत्र और साथ ही एक स्थिर नियंत्रण क्षेत्र शामिल है। एक उपयोगी नियंत्रण एक ऐसी सतह है जो प्रस्तावित परिवर्तन से अप्रभावित रहने की उम्मीद करती है, क्योंकि यह प्रकट कर सकता है कि क्या एक स्पष्ट स्थानीय सुधार ब्लॉक में कहीं और व्यापक प्रतिकूल प्रभाव पेश करता है।

जब भी व्यावहारिक हो, तब एक निश्चित कारक बदलें। आधार रेखा और उम्मीदवार में समान भौतिक विशेषताओं और स्वतंत्र संदर्भ टिप्पणियों का उपयोग करें। अपने सामान्य मान्य क्षेत्र की तुलना में, फिर अलग से कुल समर्थित कवरेज में किसी भी अंतर की रिपोर्ट करें। जब स्क्रीनशॉट साक्ष्य का हिस्सा होते हैं तो प्रदर्शन ज़ूम, रंग खिंचाव और देखने की दिशा सुसंगत रहती है। परिणाम के रूप में संसाधन उपयोग और विफलताओं को रिकॉर्ड करें: एक विन्यास जो थोड़ा विस्तार में सुधार करता है लेकिन बार-बार उपलब्ध स्मृति से अधिक हो सकता है, सहमत डिलीवरी के लिए ऑपरेशनल रूप से उपयुक्त नहीं हो सकता है।

सबसे आकर्षक आउटपुट की जांच करने से पहले निर्णय नियम लिखें। उदाहरण के लिए, उम्मीदवार को सभी महत्वपूर्ण विशेषताओं को बनाए रखने की आवश्यकता हो सकती है, एक पहचाने गए व्यवस्थित पैटर्न को कम कर सकता है और एक नया कवरेज अंतराल से बच सकता है। वास्तविक सीमा परियोजना उद्देश्य और संदर्भ गुणवत्ता से आना चाहिए, इस लेख में वर्णक्रमीय संख्या से नहीं। स्वीकार किए जाते हैं और अस्वीकार किए गए प्रयोग रिकॉर्ड दोनों को समर्थन देना पसंद की व्याख्या करने के लिए काफी लंबा है। यह विशेष रूप से मूल्यवान है जब बाद में ऑपरेटर को विभिन्न प्रकाश, कैमरा या सॉफ्टवेयर स्थितियों के तहत वर्कफ़्लो को दोहराने की आवश्यकता होती है।

परिणाम का निदान

लगभग एक पंक्ति रिक्ति के बराबर अचानक ऑफसेट एक चेतावनी संकेत है। एक उच्च मैच की गिनती अस्पष्टता को हल नहीं करती है यदि कई मैचों में एक ही गलती दोहराव साझा होता है।

Uncertainty और स्वतंत्र गुणवत्ता जांच

स्वतंत्र उत्पाद सत्यापन से अलग आंतरिक समझौते। अवलोकन कैमरा स्थिति, अंशांकन या सतह को फिट करने के लिए उपयोग किया जाता है, जो स्वयं बाहरी सटीकता स्थापित नहीं कर सकता है। जब माप कार्य उन्हें आवश्यक होता है और उन चेकों की अनिश्चितता को दस्तावेज करता है तो रिजर्व उपयुक्त जांच करता है। संदर्भ को उसी भौतिक विशेषता की पहचान करनी चाहिए जो मानचित्र या मॉडल में दिखाई देती है; एक अस्पष्ट किनारे का सटीक सर्वेक्षण अभी भी अनिश्चित तुलना उत्पन्न कर सकता है। Inspect हस्ताक्षरित मतभेद और स्थानिक पैटर्न, क्योंकि एक औसत एक व्यापक पूर्वाग्रह या एक परिणामी स्थानीय विफलता को छिपा सकता है।

अनिश्चितता के बयानों को इस्तेमाल की जाने वाली मात्रा से बंधे रखें। क्षैतिज स्थान, ऊंचाई, दूरी, सतह की पूर्णता और दृश्य व्याख्यात्मकता विनिमेय नहीं हैं। पिक्सेल स्पेसिंग एक नमूना संपत्ति है, और बिंदु घनत्व एक प्रतिनिधित्व गुण है; न ही अकेले एक व्युत्पन्न माप की त्रुटि को निर्दिष्ट करता है। कैमरा मॉडल को सीधे एक सार्वभौमिक जमीन-सुरक्षा दावे में परिवर्तित नहीं किया जाता है। यदि सबूत एक पायलट क्षेत्र या एक सतह वर्ग तक सीमित है, तो राज्य करें कि गुंजाइश और अप्रमाणित सामग्री, दूर की सीमाओं, या छिपी हुई सतहों के निष्कर्ष को विस्तारित करने से बचें।

अज्ञात क्षेत्रों को पहचान योग्य रहना चाहिए। एक चिकनी जाल, भरा हुआ रेस्टर, संतुलित छवि, या तेज बनावट संचार के लिए उपयोगी हो सकती है जबकि इसके आसपास से जानकारी शामिल है। परिणामी क्षेत्रों के लिए मास्क या एक संपादित रिकॉर्ड बनाए रखें, और जब लापता सबूत निर्णय को प्रभावित करता है तो अतिरिक्त अवलोकन चुनें। जहां एक औपचारिक विनिर्देश लागू होता है, प्रमाणीकरण के रूप में इस व्याख्यात्मक कार्यप्रवाह के इलाज के बजाय इसकी आवश्यक नमूनाकरण और रिपोर्टिंग प्रक्रिया का उपयोग करें। व्यावहारिक लक्ष्य समर्थित उपयोग के बारे में एक निश्चित बयान है, जिसमें अन्य टीम के लिए अपनी सीमाओं का आकलन करने के लिए पर्याप्त सबूत हैं।

व्यावहारिक निर्णय और वितरण रिकॉर्ड

दृश्य संदर्भ और ज्यामितीय बाधाओं को मजबूत करने, असंगत कनेक्शन को अस्वीकार करने और सूची या योजना के लिए इसका उपयोग करने से पहले दोहराव क्षेत्र के बाहर लैंडमार्क के साथ सही ब्लॉक को सत्यापित करने के लिए।

स्वीकृत हैंडऑफ़ में आधिकारिक आउटपुट की संक्षिप्त सूची और उन्हें व्याख्या करने के लिए आवश्यक साक्ष्य शामिल होना चाहिए। अधिग्रहण अंतराल, सतह परिभाषाओं, प्रासंगिक इकाइयों और संदर्भ जानकारी, कवरेज सीमा, इनपुट प्रकटन, स्वीकृत विन्यास और सामग्री गुणवत्ता निष्कर्ष शामिल हैं। एक उपयुक्त स्वतंत्र रीडर में डाउनलोड की गई फ़ाइलों को खोलें और कठिन क्षेत्रों के साथ-साथ आसान लोगों का निरीक्षण करें। एक अस्पष्ट संस्करण पहचानकर्ता को संरक्षित रखें ताकि एक प्राप्तकर्ता गलती से पहले प्रयोगात्मक निर्यात को माप न सके जो समान फ़ाइल नाम होने के लिए होता है।

प्रत्येक शेष सीमा को व्यावहारिक परिणाम में अनुवाद करें। राज्य जो विशेषता, क्षेत्र, या इसका उपयोग प्रभावित करता है और क्या उपयुक्त अगला कदम एक अन्य दृष्टिकोण है, एक पूरक माप, एक अलग प्रतिनिधित्व, या एक संकीर्ण व्याख्या है। जब एक महत्वपूर्ण क्षेत्र का समर्थन नहीं किया जाता है तो एक सामान्य उच्च गुणवत्ता वाले लेबल से बचें। प्रासंगिक स्थान से जुड़े एक संक्षिप्त विवरण एक प्रभावशाली वैश्विक सांख्यिकी की तुलना में अधिक उपयोगी है जो उपयोगकर्ताओं को एक परिणामी निर्णय लेने के बाद अपवाद की खोज करने के लिए छोड़ देता है।

एक उपयुक्त क्लाउड वर्कफ़्लो का परीक्षण करना

क्लाउड फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर की तुलना करने वाली टीमों में एक प्रतिनिधि पायलट वर्कफ़्लो में ड्रोनकोलैब शामिल हो सकता है। (DroneCollab) इसके मैपिंग आउटपुट में ऑर्थोमोसाइक्स, पॉइंट क्लाउड्स, डीएसएम / डीटीएम उत्पाद शामिल हैं, और प्रासंगिक परियोजनाओं के लिए उपलब्ध जीएनएसएस / पीपीके वर्कफ़्लोज़ के साथ तीन आयामी मॉडलों को बनावट दिया गया है। उस आउटपुट का चयन करें जो भौतिक प्रश्न का उत्तर देता है, फिर यहां वर्णित चेकों का उपयोग करके निर्यात किए गए साक्ष्यों का निरीक्षण करता है। उत्पाद उपलब्धता एक विशेष सर्वेक्षण सटीकता स्थापित नहीं करती है, और एक सफल प्रसंस्करण नौकरी अभी भी इसके परिणाम समर्थन माप या परिचालन निर्णयों से पहले परियोजना-विशिष्ट समीक्षा की जरूरत है।