Cosa significa realmente la misurazione
Una coordinata target intervistata deve essere associata alla stessa posizione fisica in ogni immagine. L'incertezza di tale identificazione dipende dalla progettazione di destinazione, risoluzione dell'immagine, sfocatura, angolo di visione, contrasto e occlusione. Una coordinata con un'indagine precisa non rende un centro di immagine ambiguo preciso. L'obiettivo può anche muoversi o deformarsi tra sondaggio e esposizione. Tenere la misurazione del terreno e le incertezze di marcatura dell'immagine separate in modo che l'adattamento non superfiga un'osservazione la cui apparente precisione numerica deriva solo dal rapporto di indagine.
Procedura di lavoro riproducibile
Utilizzare obiettivi stabili con un punto chiaramente definito e catturare le fotografie sul campo che mostrano tale definizione. Ispezionare ogni immagine candidato a ingrandimento appropriato ed evitare di marcare un centro nascosto da vegetazione, ombra, o un veicolo. Registra quali immagini supportano ogni obiettivo e qualsiasi dubbio marcatura. Avere un secondo recensore indipendentemente contrassegnare un sottoinsieme rappresentativo senza vedere i primi segni. Confronta i risultati delle coordinate dei pixel, quindi ispeziona le divergenze alla scala dell'immagine originale piuttosto che accettare una media software come prova di un chiaro centro fisico.
Calcolo illustrativo e interpretazione
Ad una distanza di campionamento a terra illustrativa di 0.03 metri per pixel su una superficie orizzontale vicina, una differenza di marcatura di un pixel corrisponde a circa 0.03 metri su quella superficie in un semplice modello locale. Un'ambiguità di tre pixel ha quindi una scala di 0.09 metri prima che la geometria dell'intersezione dell'immagine sia considerata. Una visione obliqua cambia l'impronta di terra e la direzione dell'incertezza. Questo calcolo spiega perché lo storage delle coordinate subpixel non è una garanzia di interpretazione del target subpixel e perché gli obiettivi sfocati possono dominare una catena di indagine altrimenti precisa.
Controllo qualità e diagnosi di guasto
Rivedere i residui dell'immagine per obiettivo e direzione di visualizzazione. Un segno costantemente spostato può sembrare internamente ripetibile se ogni operatore segue lo stesso bordo ambiguo. Investigare obiettivi con una immagine povera piuttosto che eliminare automaticamente l'intero obiettivo e mantenere le ragioni di esclusione. Confermare che il punto intervistato non era una caratteristica diversa, come un chiodo accanto a una croce dipinta. Conservare le esportazioni di marcatura e le fotografie di destinazione in modo che un successivo riprocessamento possa riprodurre la selezione di osservazione e distinguere una revisione di marcatura da un cambiamento di navigazione.
Costruisci una catena di prove
Mantenere le osservazioni del ricevitore originale, i record di eventi della fotocamera, la configurazione del sensore e l'elaborazione del registro insieme prima di modificare qualsiasi cosa. Lavorare su copie e registrare i checksum dei file in modo che una discrepanza successiva possa essere tracciata ad un particolare input. Una tabella di prova utile collega ogni nome dell'immagine al suo tempo di evento, record traiettoria, stato della soluzione e ragione di esclusione. Le voci mancanti meritano un'indagine prima di iniziare una ricostruzione; una mappa attraente non può ripristinare osservazioni che non sono mai state registrate o stabiliscono quale orologio fornito un timestamp non documentato.
Precisione separata dalla precisione di riferimento
Una soluzione di navigazione strettamente ammassata descrive la ripetibilità secondo le ipotesi utilizzate dal suo stimatore. Non dimostra che la coordinate di base, il sistema di altezza, l'origine del sensore o il tempo di esposizione della fotocamera è corretto. Tratta questi elementi come parti separate della catena di misura. Prima ispezionare la consistenza interna, poi confrontare contro le caratteristiche rilevate indipendenti che sono state trattenute da qualsiasi regolazione. Segnala un bias direzionale e disperde, perché uno spostamento quasi costante può coesistere con una deviazione standard di posizione molto piccola stimata.
Progettare un confronto controllato
Cambiare una scelta di elaborazione alla volta e mantenere entrambi gli output. Confrontare un intervallo di tempo comune e lo stesso sottoinsieme di immagini, piuttosto che permettere diverse esclusioni per mascherare l'effetto. Traccia le differenze di coordinate rispetto al tempo, alla velocità, alla velocità e allo stato della soluzione. Un passo, una deriva liscia e un'oscillazione periodica suggeriscono diversi meccanismi. Scrivi la firma prevista prima di guardare il risultato; questo riduce la tentazione di spiegare ogni modello dopo il fatto o di scegliere le impostazioni semplicemente perché il loro rapporto sembra migliore.
Rendere l'incertezza operativa
Creare un registro di incertezza con colonne per fonte, unità, possibili pregiudizi, comportamento temporale e le prove utilizzate per stimarlo. Combina componenti casuali indipendenti attraverso la varianza solo quando l'indipendenza è defensibile. Tenere gli errori di riferimento condivisi e gli effetti sistematici sconosciuti visibili invece di dividerli dal numero di fotografie. Traduci l'incertezza risultante nel compito effettivo: individuare un bene, confrontare le elevazioni, o stimare uno spostamento di confine può richiedere diverse decisioni di accettazione anche quando utilizzano la stessa raccolta di immagini sottostante.
Controllare le posizioni indipendenti
Distribuire controlli indipendenti attraverso l'impronta mappata e attraverso i tipi di superficie rilevanti. Registra come ogni punto di riferimento è stato misurato, come il suo centro è stato identificato nell'output, e se il terreno circostante permette un confronto stabile. Ispezionare le frecce residue e le differenze di altezza spaziali, quindi riassumere il campione valido con il suo conteggio e la copertura. Non eliminare silenziosamente i controlli difficili. Investirli, escludere i documenti e distinguere un problema di acquisizione dimostrato da un problema di misurazione o interpretazione di riferimento prima di accettare il consegnabile.
Conservare il contesto di rilascio
La consegna dovrebbe indicare la data di osservazione, il telaio di riferimento coordinato, la convenzione verticale, la scala temporale, gli offset dei sensori, la versione di elaborazione e i controlli effettivamente eseguiti. Includi qualsiasi intervallo che si basa su una soluzione di navigazione degradata e spiega come queste immagini sono state gestite. Conservare un manifesto leggibile macchina accanto a una breve nota leggibile umana. Un recensore dovrebbe essere in grado di riprodurre la selezione delle osservazioni utilizzabili e comprendere i limiti senza accedere all'operatore originale o uno screenshot di un cruscotto di applicazione temporanea.
Testare la decisione, non solo il file
Definire la decisione a valle prima di scegliere una tolleranza di accettazione. Una mappa panoramica, un confronto di indagine ripetuta e una misurazione ingegneristica possono usare file simili cercando, richiedendo prove diverse. Scrivere la tolleranza nelle unità fisiche e indicare l'impronta in cui si applica. Se i controlli disponibili non coprono un tipo di superficie o una condizione di funzionamento, identificano esplicitamente tale divario. Ciò rende utile un'accettazione condizionale: l'analista può rilasciare una porzione supportata, conservare una parte flagrata per l'indagine, e evitare di estendere silenziosamente le prove oltre i luoghi effettivamente esaminati.
Distinguere un'ipotesi da un'osservazione
Tenere una breve nota di interpretazione che separa quantità, calcoli e presupposti misurati. L'esempio numerico in questo articolo è un'illustrazione di un meccanismo; sostituire i suoi input con le misurazioni del progetto prima di prendere una decisione operativa. Per un input incerto, ripetere il calcolo su una gamma defensibile e vedere se la conclusione cambia. Se lo fa, ottenere una migliore prova per tale input può essere più utile che regolare le impostazioni di elaborazione non correlate. Mantenere i risultati alternativi in modo che un recensore possa capire perché il flusso di lavoro selezionato è stato giudicato adeguato.
Utilizzo del risultato di un progetto di mappatura
Drone Image Processing Software è più utile qui quando le sue uscite rimangono connesse agli input e ai controlli documentati. Un progetto DroneCollab può essere considerato come una destinazione di elaborazione, mentre l'analista mantiene la responsabilità per l'interpretazione coordinata, la validazione indipendente e l'idoneità per la misura prevista. Confermare le opzioni disponibili di importazione ed esportazione per il progetto reale piuttosto che presumere che un nome del prodotto stabilisca supporto o accuratezza.
