측정 질문과 물리적 메커니즘
매우 상세한 교정은 전체 해상도의 픽셀을 교체하지 않고 지역 규모에서 반응 할 수 있습니까? 이 팀은 정형외과 Mapping Software를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 관찰 및 결정에 따라 달라집니다.
디스플레이 또는 멀티 스케일 판독에 대한 개요 저장. 그들은 줌을 때 필요한 데이터의 양을 감소, 그러나 그들은 정밀한 측정에 대한 소스 증거가되지 않습니다.
리소스 및 파일 관리가 가능한 클라우드 워크플로우 변경에 대한 이동 재구성은 아니지만 사진이 관찰 할 수있는 것을 변경하지 않습니다. 입력 정체성, 설정, 단계 행동 및 한 재현 가능한 체인으로 출력 검증을 다운로드했습니다. 정렬 문제 및 자원 제한의 분리 된 전송 문제. 이것은 실패한 일 diagnosable 만들고 큰 이미지 수집에 있는 각 symptom에 과태 응답이 되는 비싼 재회를 방지합니다.
취득 및 입력 준비
마스터 래스터를 유지하고 사용자가 찾아 볼 수있는 스케일 범위를 계획합니다. 개요 전환을 검사하기 위해 대표 얇은 기능과 작은 대조 객체를 선택하십시오.
생산 작업의 어려운 표면과 경계를 포함하는 작은 연결 파일럿을 사용합니다. 기록 자원 행동 단계로 허용된 입력 재고를 보존합니다. 같은 체크와 동일한 범위에 구성을 비교하여 그들을 스케일링하기 전에. Completion, throughput, file size 및 측정 품질은 다른 질문에 답합니다. 실제 배송 요건을 충족하고 설정 또는 대시보드 번호를 극대화하는 대신 타협을 기록하는 구성을 선택하십시오.
일러스트레이션은 예
다음 숫자는 측정되지 않는 저하 계획 입력, 제품 결과 또는 정확도 요구입니다. 32,000 이미지의 32,000 은 약 1.024 억 픽셀이 포함되어 있습니다. 넓은 개요에 대한 16 의 요인에 의해 두 차원을 감소 2,000 2,000 , 또는 4 백만 화소, 전체 해상도 조사의 1 2 hundred-and-fifty-sixth. 그 감소는 잠재적 인 디스플레이 혜택을 설명하지만, 작은 대상은 개요 규모에서 사라질 수 있습니다. 2.5 cm 마스터의 20 cm 객체를 검사합니다. 인자- 16 수준에서 8개의 픽셀과 절반의 픽셀에 대한 것입니다. 급상승 전망의 그것의 부재는 주인이 그것을 잃은 증거가 아닙니다. 데이터 손실 진단 전에 기본 해상도를 확인하고 해석 스케일 제한을 검토자에게 명확하게합니다.
이 주제에 대한 예는
개요 생성은 NoData를 보존하고 누락된 소스 데이터로 디스플레이를 혼란시키는 것을 방지해야 합니다. 성공적 개요 수준에서 알려진 가장자리를 검사하고 기본 해상도에서 다시. 작은 기능이 감소된 스케일로 사라지면, 명확한 보기 권고를 제공합니다. 마스터를 단순히 엄지나일에서 볼 수있는 모든 개체를 유지하지 마십시오; 그것은 소스 관찰과 함께 cartographic 강조를 섞을 것입니다.
재현성 공정 실험
적절한 개요 레벨을 구축하고 정렬, 마스크 및 색상 행동을 확인합니다. 기본 해상도를 테스트하여 빠른 저해상 미리보기는 전체 데이터셋에 문제가 없습니다.
작업 흐름을 변경하기 전에 비교 재현성을 확인합니다. 이미지 재고의 작업 사본을 얼어붙은 실행 식별자를 제공합니다. 관련 카메라 구성, 이미지 준비 단계, 처리 설정, 요청된 출력 및 비교 범위를 저장합니다. 조사 및 안정 제어 영역의 메커니즘을 포함하는 검사 지구를 선택하십시오. 유용한 제어는 제안 된 변경에 의해 비정상적으로 남아있는 표면입니다. 그것은 명백한 지역 개선이 블록에서 다른 더 넓은 역효과를 소개합니다.
한 번에 한 번에 통합 된 요소를 실제적으로 변경하십시오. 기본 및 후보자에 대한 동일한 물리적 기능과 독립적 인 참조 관측을 사용합니다. 일반적인 유효 지역에 비해, 다음에 대한 모든 차이를보고 합계 지원되는 적용을 별도로. 스크린 샷이 증거의 일부일 때 디스플레이 줌, 색상 스트레칭 및 시청 방향을 지속적으로 유지하십시오. 기록 자원 사용 및 실패도: 약간의 조정은 세부사항을 개량하고 그러나 반복적으로 유효한 기억은 동의한 납품을 위해 가동으로 적합하지 않을지도 모릅니다.
가장 매력적인 출력을 시험하기 전에 결정 규칙을 작성하십시오. 예를 들어, 후보자는 모든 중요한 기능을 유지해야하며 식별 된 체계 패턴을 감소시키고 새로운 적용 갭을 방지 할 수 있습니다. 실제 임계 값은 프로젝트 목적과 참조 품질에서이 문서의 설명 번호에서, 옵니다. 허용된 모든 것을 보존하고 실험 기록은 선택에 대해 충분히 긴. 나중에 작업자가 다른 조명, 카메라 또는 소프트웨어 조건에서 워크플로를 반복해야 할 때 특히 유용합니다.
결과 진단
작은 디스플레이 스케일에서 사라지는 기능은 정상화 될 수 있습니다. 기본 해상도의 persists가 다른 데이터 또는 적용 문제를 제안하는 빈 지역.
Uncertainty와 독립적인 질 체크
독립 제품 검증에서 내부 계약 분리. 카메라 위치, 교정, 표면에 적합한 관찰은 외부 정확도를 설정할 수 없습니다. 측정 작업이 필요한 경우 적절한 검사를 예약하고 그 검사의 불확실성을 문서화하십시오. 참고 사항은지도 또는 모델에 나타나는 동일한 물리적 기능을 식별해야합니다. 주변 가장자리의 정확한 조사는 여전히 불확실한 비교를 생산할 수 있습니다. Inspect 서명된 차이와 공간 패턴, 단일 평균이 넓은 편견을 숨길 수 있기 때문에 또는 한 비상 현지 실패.
사용중인 수량에 묶인 불확실한 진술을 유지합니다. 수평 위치, 높이, 거리, 표면 완전성 및 시각 해석성은 교환할 수 없습니다. 픽셀 간격은 샘플링 속성이며, 포인트 밀도는 표현 속성입니다. 혼자는 파생된 측정의 오류를 지정하지 않습니다. 카메라 모델은 보편적 인 지상 정확도 청구로 직접 재시동하지 마십시오. 증거가 파일럿 지역 또는 하나의 표면 클래스에 제한되면, 범위가 범위를 확장하고 시험되지 않은 재료, 먼 경계, 또는 숨겨진 표면에 결론을 피하는 상태.
알려진 지역은 식별 할 수 있어야합니다. 부드러운 메쉬, 채워진 래스터, 균형 이미지, 또는 날카로운 질감은 그것의 주변에서 정보 inferred를 포함하는 커뮤니케이션을 위해 유용합니다. 마스크 또는 결과적 인 인 인서트에 대한 편집 기록이 유지되고 누락 된 증거가 결정에 영향을 미칠 때 추가 관찰을 선택합니다. 공식 사양이 적용된 경우, 이 만료 작업 흐름을 인증하는 것보다는 필수 샘플링 및 보고 절차를 사용합니다. 실제 목표는 지원되는 사용에 대한 방어적인 진술이며, 다른 팀에 대한 충분한 증거가 제한을 평가합니다.
실제 결정 및 배달 기록
실제 액세스에 대한 개요를 제공, 작은 개체의 디스플레이 스케일 한계를 설명하고 상세한 평가에 대한 원래 해상도로 명확한 경로를 보존.
허용되는 손전등은 권한 출력의 간결 재고를 포함해야하며, 해석에 필요한 증거가 필요합니다. 취득 간격, 표면 정의, 관련 단위 및 참고 정보, 적용 경계, 입력 표, 허용 구성 및 물자 품질 발견을 포함하십시오. 적절한 독립적 인 리더에 다운로드 된 파일을 열고 어려운 지역을 검사하고 쉽게 할 수 있습니다. 불명한 버전 식별자를 보존하기 때문에 수신자는 실수로 유사한 파일 이름을 가지고가는 이전 실험적 수출을 측정하지 않습니다.
각 나머지 제한을 실제 결과에 번역하십시오. 특징, 영역, 또는 해당 단계가 다른 보기인지, 보완 측정, 다른 표현, 또는 더 좁은 해석인지 여부에 영향을 미칩니다. 중요한 영역이 지원되지 않을 때 일반적인 고품질 라벨을 피하십시오. 관련 위치에 첨부 된 짧은 설명은 사용자가 원시 결정을 내릴 때 예외를 발견 할 수있는 인상적인 글로벌 통계보다 더 유용합니다.
적합한 클라우드 워크플로우 테스트
Orthomosaic Mapping Software를 선택하면, DroneCollab를 동일한 대표 입력 및 합격 체크를 사용하여 후보 워크플로우에 사용됩니다. 관련 출력은 GNSS/PPK 워크플로우와 함께 정형화, 포인트 클라우드, DSM/DTM 제품 및 GNSS / PPK 워크플로이를 포함한 3차원 모델이 포함되어 있습니다. 수출한 표면, 적용 및 파일이 동의한 사용을 봉사하는지에 초점. 클라우드 처리 인터페이스가 비공개 또는 주변 소스 기하학을 위해 계산할 수 없는 경우, 밝히는 성능과 문서 제한을 별도로 관찰합니다.
