측정 질문과 물리적 메커니즘
왜 블록이 서로 다른 비행선을 따라 강한 연결을 포함 할 수 있지만 분리 된 평행 스트립으로 분리 할 수 있습니까? 이 팀은 온라인 포토그라피컬 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
옆 오버랩은 이웃 스트립 사이의 공유 볼 수있는 영역을 제어합니다. 작은 태도 변화, 크로스 윈드 드리프트, 그리고 높이의 변이 예상 공유 영역을 제거 할 수 있습니다, 특히 긴 행은 일치에 대한 유사한 찾고 대안을 제공 할 때.
비행 계획은 카메라 위치, 노출 타이밍 및 눈에 보이는 표면 적용에 대한 정보 요구 사항을 번역합니다. 유용한 계획은 기록 된 이미지가 설명 할 수 있으며 계획 인터페이스에 의해 한 번 그려지지 않습니다. 해석해야 하는 기능으로 시작하면, 대부분의 조건을 식별하여 세부 정보를 제거하고, 해당 조건을 대표단 캡쳐에서 테스트할 수 있습니다. 안전, 권한 및 항공기의 제한은 이론적으로 매력적인 기하학이 재구성을 개선 할 때도 제약을 취득해야합니다.
취득 및 입력 준비
프로젝트의 최소 기대에 따른 공간 설정. 배송 경계를 넘어선 라인을 확장하여 회전 및 가속은 단거리 관측을 사용하지 않습니다.
인수 후, 정류적 설정에 독점적으로 의존하는 것보다 실제 시퀀스를 검사합니다. 검토 날카로움, 지속된 트리거, 지상 거리를 변경, 그리고 각 선에 첫번째 그리고 마지막 유용한 전망. 해당 관측과 해당 표면과 비교하여 사용자의 요구를 충족시킵니다. 현지 인수 약점은 종종 대상 보조보기 또는 복제 캡처 창을 호출합니다. 모든 처리 설정이 필요한 물리적 정보를 변경하지 않고 리소스를 소비합니다.
일러스트레이션은 예
다음 숫자는 측정되지 않는 저하 계획 입력, 제품 결과 또는 정확도 요구입니다. 150m의 전단 트랙 풋프린트를 고려하십시오. 계획 75 % 측면 오버랩은 37.5m의 스트립 간격을 제공합니다. 사용 가능한 발자국이 상승한 지형에 120m 떨어진 경우 동일한 선 간격은 68.75 %의 과잉을 생산합니다. 약한 코너 이미지가 효과적으로 110m에 유용한 폭을 감소하면 유용한 공유 분수는 약 65.9 %로 더 떨어졌습니다. 이 그림은 왜 하나의 평면 오버랩 번호를 잘못 선택할 수 있는지 보여줍니다. 모든 라인에 고정하기 전에 로컬 최소 발자국을 찾습니다. 대상 연결 스트립은 전체 블록을 확산보다 효율적으로 1 개의 약한 전환을 해결할 수 있지만 구성 요소 사이에 실제 경계를 통해 신뢰할 수있는 일반적인 기능을 제공해야합니다.
이 주제에 대한 예는
Crosswind는 비행 방향 탈선과 카메라 자세를 통해 사용 가능한 오버랩에 영향을 미칩니다. nominal strip-center 거리는 따라서 투영된 발자국에 있는 각 변화를 붙잡을 수 없습니다. 이 두 개의 스트립 사이의 실제 공유 물리적 기능을 검사하고 이상적인 발자국을 둘러싼 최적화보다 테스트에서 관찰 된 카메라 행동에 대한 마진을 보존합니다.
재현성 공정 실험
카메라 연결 그래프를 검사하고 약한 링크가 스트립 경계를 따라 있는지 확인합니다. 전체 컬렉션의 매칭을 통해 매칭하는 노력을 증가하기 전에 전체 세부 사항에 따라 크로스 스트립 이미지 쌍을 선택했습니다.
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
스트립 내에서 많은 경기하지만, 몇 가지 신뢰할 수있는 일치는 인수 기하학 또는 반복 질감으로 포인트를 맞습니다. 전체 기능 조사를 혼자 올리면 주변 경기를 추가 할 수 있습니다.
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
크로스 스트립 중복이 불균형일 때 짧은 연결 비행을 추가하거나 라인 간격을 줄을 감소시키고, 이미지 수보다 비공개적으로 분산 된 연결에 의해 수정된 블록을 판단합니다.
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
Online Photogrammetry Software의 유용한 평가는 알려진 질문과 대표 이미지 수집으로 시작합니다. DroneCollab는 GNSS/PPK 워크플로우를 사용하여 프로젝트와 같은 3차원 출력을 정형화, Point-cloud, DSM/DTM 및 질감이 가능합니다. 표면과 파일 유형을 검사하는 파일럿을 사용하여 수신자는 실제로 필요합니다. 제품 선택의 독립적 인 합격 확인을 유지하고 원래의 관측을 유지하므로 편리한 클라우드 워크플로우는 검증 가능한 측정 기록에 연결됩니다.
