वास्तव में क्या माप का मतलब है
इस परियोजना में शायद ही कभी समानता होती है। अवलोकन ज्यामिति, बिंदु समर्थन, भूमि कवर, ढलान, अंतरपृथ्वी दूरी और संदर्भ त्रुटियों को स्थानिक रूप से भिन्न किया जा सकता है। एक उपयोगी अनिश्चितता के नक्शे में बताया गया है कि किस मात्रा का प्रतिनिधित्व किया जाता है और इसका अनुमान कैसे हुआ। यह सिर्फ एक घनत्व नक्शा नहीं है जो सटीकता के रूप में फिर से रंगा हुआ है। कुछ घटक स्थानीय होते हैं जबकि अन्य पूरी सतह पर साझा किए जाते हैं। उन घटकों को अलग रखने से ज्ञान को लागू करने से एक सूक्ष्म अनाज वाली अनिश्चितता छवि को रोका जा सकता है कि उपलब्ध सत्यापन वास्तव में समर्थन नहीं कर सकता है।
एक Reproducible कार्यप्रणाली
उम्मीदवार को विस्तारणीय परतों जैसे बिंदु घनत्व, समर्थन, ढलान, वर्गीकरण आत्मविश्वास और अधिग्रहण ज्यामिति का निर्माण करें। उनमें से स्वतंत्र अवशिष्ट के साथ तुलना करें जहां उपयुक्त डेटा मौजूद है। केवल उन टिप्पणियों और आरक्षित सत्यापन सबूतों द्वारा समर्थित शर्तों के भीतर एक अनिश्चितता मॉडल को फिट या परिभाषित करें। बिना समर्थित या अतिरिक्त क्षेत्रों के लिए एक अलग परत को संरक्षित करें। सांख्यिकीय, संभावना व्याख्या, स्थानिक समर्थन और अंशांकन विधि को रिकॉर्ड करें। जहां सबूत sparse है, प्रत्येक सेल को अनुचित रूप से सटीक संख्यात्मक अनिश्चितता को निर्दिष्ट करने के बजाय स्पष्ट गुणात्मक झंडे का उपयोग करें।
illustration and व्याख्या
खुले फुटपाथ पर 0.05 मीटर के स्थानीय यादृच्छिक अनिश्चितता पैमाने और स्पर्सीली मनाया इलाके में 0.20 मीटर के साथ एक शानदार सतह की कल्पना करें, साथ ही 0.08 मीटर की साझा संदर्भ अनिश्चितता भी। साझा घटक केवल छोटे नहीं होता क्योंकि फुटपाथ में कई कोशिकाएं होती हैं। यदि घटक स्वतंत्र हैं और compatibly व्यक्त किए जाते हैं, तो एक स्थानीय संयुक्त मानक अनिश्चितता की गणना सममित भिन्नता के वर्ग रूट के माध्यम से की जा सकती है, लेकिन उस धारणा को कहा जाना चाहिए। उदाहरण से पता चलता है कि सभी त्रुटि व्यवहार का वर्णन करने के लिए एक रंगीन स्थानीय परत अपर्याप्त क्यों हो सकती है।
गुणवत्ता जांच और विफलता निदान
परीक्षण कि क्या बड़े पूर्वानुमान अनिश्चितता पूर्ण बिंदुवार समझौते की मांग के बिना बड़े स्वतंत्र अवशिष्ट से मेल खाती है। सतह के प्रकार से अलग-अलग अंशांकन का निरीक्षण करें और वनस्पति के तहत एक फुटपाथ मॉडल को अतिरिक्त करने से बचें। व्याख्या में अज्ञात व्यवस्थित प्रभाव दिखाई देते हैं। मॉडल इनपुट, वैध डोमेन और मानचित्र के साथ सीमाओं को वितरित करें। एक डाउनस्ट्रीम उपयोगकर्ता को मापा त्रुटि, एक मॉडल अनिश्चितता और एक असमर्थित क्षेत्र को अलग करने में सक्षम होना चाहिए, और सबूत के रूप में कम मूल्य की व्याख्या नहीं करनी चाहिए कि प्रत्येक छिपे हुए इलाके की सुविधा सही ढंग से देखी गई थी।
भौतिक सतह को परिभाषित करें
राज्य चाहे वह डिलिवरेबल दृश्य सतहों, वर्गीकृत जमीन, गणितीय अंतर्संबंध या इनमें से एक मिश्रण का प्रतिनिधित्व करता है। वनस्पति, जल, इमारतों और अस्पष्ट जमीन का स्पष्ट रूप से वर्णन करें क्योंकि वे अलग-अलग व्याख्या समस्याओं का निर्माण करते हैं। मूल अवलोकनों को संरक्षित करें और अलग से व्युत्पन्न उत्पादों को वर्गीकृत करें। बिंदुओं का एक घनी संग्रह स्वचालित रूप से स्थापित नहीं होता है जो कि एक अपारदर्शी चंदवा या दीवार के पीछे है। सतह परिभाषा यह निर्धारित करती है कि कौन से संदर्भ माप उपयुक्त हैं और कौन से डाउनस्ट्रीम गणना उपलब्ध साक्ष्यों द्वारा समर्थित की जा सकती है।
एक Restroducible तुलना क्षेत्र बनाए रखें
एक छोटा सा परीक्षण क्षेत्र जिसमें फ्लैट ग्राउंड, ढलान, तेज बढ़त और सतह के संचालन को हर जगह लगाने से पहले एक अंतर होता है। इनपुट चयन, समन्वय प्रणाली, फिल्टर सेटिंग्स, पारस्परिकता मापदंडों और आउटपुट ग्रिड परिभाषा को सहेजें। उसी वैध पदचिह्न पर विकल्पों की तुलना करें। यदि एक आउटपुट में अधिक भरा कोशिकाएं होती हैं, तो बेहतर माप गुणवत्ता से वृद्धि हुई कवरेज को अलग करें। एक मुखौटा को देखा समर्थन और अनुमानित क्षेत्रों की पहचान रखें ताकि बाद में उपयोगकर्ता चुन सकें कि क्या उनके विशेष निर्णय के लिए एक अंतर-योजित स्थान स्वीकार्य है।
अनुभागों और मानचित्रों का निरीक्षण करना
स्थानीय ज्यामिति का निरीक्षण करने के लिए व्यापक पैटर्न और कई ऊर्ध्वाधर वर्गों का पता लगाने के लिए एक योजना दृष्टिकोण का उपयोग करें। एक पहाड़ी एक समान ऊंचाई बदलाव को छुपा सकता है, जबकि एक संख्यात्मक अंतर मानचित्र एक ऊर्ध्वाधर चेहरे के आकार को याद कर सकता है। सतह के रडार के साथ टिप्पणियों का समर्थन करने के लिए बिंदु वितरण, वर्गीकरण और दूरी को देखें। अनुभाग स्थान को बचाओ ताकि दूसरे विश्लेषक निरीक्षण को दोहरा सकें। गुणवत्ता समीक्षा अधिक विश्वसनीय हो जाती है जब चुनी गई विज़ुअलाइज़ेशन उसी अनुकूल दृष्टिकोण को दोहराने के बजाय पूरक विफलता मोड को उजागर करते हैं।
Corspondent त्रुटियों के लिए खाता
साझा संदर्भ त्रुटियों, पारस्परिक पक्षाघात और स्थानिक रूप से सहसंबंधित पुनर्निर्माण प्रभावों से अलग यादृच्छिक बिंदु बिखरे हुए हैं। कई पास के पिक्सल को औसतन एक सामान्य ऑफसेट या एक सुसंगत गुंबद को नहीं हटाता है। जब किसी क्षेत्र या मात्रा के लिए अनिश्चितता की गणना की जाती है, तो मानी गई सहसंबंध लंबाई का वर्णन करें और एक सुखद विकल्प का परीक्षण करें। क्षैतिज अनिश्चितता को ढलानों पर दिखाई देते हैं क्योंकि एक क्षैतिज विस्थापन एक ऊर्ध्वाधर अंतर के रूप में दिखाई दे सकता है। यह समझाना कि कौन से घटक स्वतंत्र साक्ष्यों से अनुमान लगाया गया था और जो क्षेत्र सत्यापन की आवश्यकता को देखते रहे थे।
उपयुक्त स्वतंत्र साक्ष्य के साथ तुलना करें
संदर्भ अवलोकनों का उपयोग करें जो लक्ष्य की सतह से मेल खाते हैं और सतह समायोजन या फ़िल्टरिंग निर्णयों में भाग नहीं लेते हैं। अपनी सर्वेक्षण विधि, ऊंचाई प्रणाली, वितरण और स्थानीय भूमि कवर रिकॉर्ड करें। निरीक्षण करने से पहले उन्हें एक सारांश सांख्यिकी को कम करने के लिए अवशिष्ट हस्ताक्षर किए। जहां संदर्भ में खुद अनिश्चितता होती है, जिसमें व्याख्या में उस सीमा को शामिल किया जाता है। एक एक्सेस रोड के पास कुछ सुविधाजनक चेक पूरे साइट में खड़ी, वनस्पति या खराब रूप से देखे गए क्षेत्रों के व्यवहार को स्थापित नहीं कर सकते हैं, भले ही उनके अवशिष्ट उत्कृष्ट लगते हों।
इसकी सीमा के साथ सतह को जारी रखें
अवलोकन तिथियां, सतह परिभाषा, समन्वय और ऊंचाई प्रणाली, बिंदु चयन, ग्रिड रिक्ति, interpolation, और लापता डेटा नियमों का दस्तावेजीकरण करें। उन क्षेत्रों के लिए मान्य विश्लेषण पदचिह्न और झंडे शामिल हैं जहां सतह को प्रभावित या अविश्वसनीय रूप से अक्षम किया जा सकता है। वास्तविक जांच की स्थिति में उन्हें पुन: उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त विस्तार प्रदान करते हैं। इरादा उपयोग और अनसुलझ सीमाओं के लिए एक अलग नोट रखें। यह तय करने के लिए एक प्राप्त विश्लेषक को व्यावहारिक आधार देता है कि उत्पाद समोच्च, डिजाइन स्क्रीनिंग, परिवर्तन का पता लगाने या अधिक मांग माप कार्य का समर्थन करता है।
निर्णय का परीक्षण न सिर्फ फाइल
स्वीकृति सहिष्णुता चुनने से पहले डाउनस्ट्रीम निर्णय को परिभाषित करें। एक अवलोकन मानचित्र, एक दोहरा सर्वेक्षण तुलना, और एक इंजीनियरिंग माप अलग सबूत की आवश्यकता के दौरान समान दिखने वाली फ़ाइलों का उपयोग कर सकते हैं। भौतिक इकाइयों में सहिष्णुता लिखें और जहां यह लागू होता है, उस पदचिह्न को राज्य करें। यदि उपलब्ध चेक सतह के प्रकार या ऑपरेटिंग स्थिति को कवर नहीं करते हैं, तो उस अंतराल को स्पष्ट रूप से पहचानें। यह एक सशर्त स्वीकृति उपयोगी बनाता है: विश्लेषक एक समर्थित भाग को छोड़ सकता है, जांच के लिए एक ध्वजांकित भाग को बरकरार रखता है और वास्तव में जांच की गई स्थानों से परे चुपचाप विस्तार से सबूतों से बचने के लिए।
एक अवलोकन से धारणा को नष्ट करना
एक लघु व्याख्या नोट को मापा मात्रा, गणना और धारणाओं को अलग रखें। इस लेख में संख्यात्मक उदाहरण एक तंत्र का चित्रण है; एक परिचालन निर्णय लेने से पहले परियोजना माप के साथ अपने इनपुट को प्रतिस्थापित करें। एक अनिश्चित इनपुट के लिए, एक निश्चित रेंज पर गणना दोहराएं और देखें कि निष्कर्ष क्या बदलता है। यदि ऐसा होता है तो उस इनपुट के लिए बेहतर सबूत प्राप्त करना असंबंधित प्रसंस्करण सेटिंग्स को समायोजित करने की तुलना में अधिक मूल्यवान हो सकता है। वैकल्पिक परिणाम को बनाए रखने के लिए इसलिए एक समीक्षक को यह समझ सकता है कि चयनित वर्कफ़्लो का न्याय क्यों किया गया था।
एक मैपिंग परियोजना में परिणाम का उपयोग करना
ड्रोन इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर यहां सबसे उपयोगी है जब इसके आउटपुट दस्तावेज़ित इनपुट और चेक से जुड़े रहे हैं। एक ड्रोनकोलैब परियोजना को एक प्रोसेसिंग गंतव्य के रूप में माना जा सकता है, जबकि विश्लेषक ने इच्छित माप के लिए निर्देशांक व्याख्या, स्वतंत्र सत्यापन और उपयुक्तता के लिए जिम्मेदारी बरकरार रखी है। (DroneCollab) वास्तविक परियोजना के लिए उपलब्ध आयात और निर्यात विकल्पों की पुष्टि करने के बजाय यह सुनिश्चित करना कि एक उत्पाद का नाम समर्थन या सटीकता स्थापित करता है।
