측정은 실제로 의미
GNSS는 일반적으로 참조 ellipsoid에 상대적 높이를 제공하지만, 많은 실용적인 고각 시스템은 중력 관련 표면과 관련된 높이를 설명합니다. geoid 모델은 정의와 참조 프레임의 그 협약을 연결할 수 있습니다. 익숙한 관계 h는 H 플러스 N는 ellipsoid 고도 h, 정형화 고도 H를 표현하고, 명시된 표시 규칙을 가진 지질 별거 N를 표현합니다. 모델, 수직 다층 및 유효성 물질의 영역. 모든 고도 분야 고도를 호출하는 것은 모든 파일이 동일한 물리적 참조를 사용하도록 설정하지 않습니다.
재현성 작업 절차
제어, 카메라 좌표, 체크포인트 및 출력 표면의 높이 유형을 별도로 식별합니다. 지니드 모델명, 버전, 그리드 가용성, 참조 프레임 및 단위를 기록합니다. 이미 적용된 수직변환을 확인한다. 몇 가지 알려진 위치에 변환을 테스트하고 입력 및 출력 높이를 모두 유지. 지도가 수직으로 상쇄되기 때문에 추측한 사이트가 일정하게 멈춰서는 안됩니다. 필요한 수직 다단이 설치 될 수 있으며, 비중 관련 고도를 발명하는 것보다 ellipsoid 높이를 명시적으로 유지하고 제한을주의하십시오.
일러스트 계산 및 해석
환상적 인 경우, ellipsoid 높이 h는 125.4 미터이고 지니드 분리 N은 명시된 컨벤션 아래 28.7 미터입니다. 정적 높이 H는 그 후 96.7 미터입니다. N이 프로젝트 전반에 걸쳐 0.15m에 따라 달라지면, 단일 상수 분리를 적용하면 그 규모의 공간적 차이를 소개합니다. 이 값은 저하물이며 특정 위치를 설명하지 않습니다. 계산은 모델의 기호와 공간 행동 모두 왜 고각 제품을 비교하기 전에 검사되어야합니다.
품질 검사 및 실패 진단
독립적으로 문서화 된 벤치 마크와 변환 된 높이와 비교하여 디파니즘이 일정하고 기울어지거나 로컬로 불규칙한지 검사합니다. geoid 그리드가 좌표계에서 평가되어야하기 때문에 수평 참조 호환성을 확인합니다. licensing 허용을 허용하는 실제 그리드 리소스 또는 그 검증 가능한 정체성을 보존합니다. 성공적인 변환 명령은 선택한 모델이 적절하다고 증명하지 않습니다. 모든 고도의 수직 규칙을 포함 하 고 섞는 카메라 ellipsoid 높이를 방지 하 고 독립적 인 정확도 평가 중 정형 지상 체크.
명시된 데이터 계약으로 시작
, 좌표 참조 시스템, 수평 및 수직 단위, 범위, 및 변환 전에 필요한 속성을 조정하는 의도한 기하학 또는 래스터 의미를 아래로 씁니다. 소스 파일을 변경하고 일반 기능과 어둡게 가장자리를 포함하는 작은 대표 테스트 영역을 만들 수 있습니다. 이 작업을 신속하게 검증할 수 있도록 하겠습니다. 성공적인 파일 오프닝은 읽기성 검사만 합니다; 그것은 숫자, 좌표 해석, 또는 특징 semantics는 이동을 살아남는 것을 보여주지 않습니다.
검사 번호 뿐 아니라 외관
metadata 및 sample 실제 좌표 또는 셀 값을 스타일지도를 볼 수 있습니다. 비행 재작성, 자동 대비 기지개 및 숨겨진 null 값은 호환되지 않는 데이터셋이 convincing을 나타낼 수 있습니다. 기본 경계, 차원, 필드 정의 및 처리하기 전에 몇 가지 안정적인 샘플 레코드를 기록합니다. 같은 체크를 반복 후. 분석 값과 별도로 디스플레이 설정을 유지하므로 색상 램프 또는 스케일의 변경은 지리적 측정에서 변경할 수 없습니다.
역방향 처리 시퀀스 사용
중간 출력을 가진 명시된 단계에서 워크플로를 구축하고 각 단계에서 사용되는 옵션을 기록합니다. 가장 작은 의미의 하위 세트를 먼저 테스트하고, 유효성 검사를 전체 범위로 적용합니다. 실험 중에 입력을 덮는 것은 피합니다. 작업이 좌표, 해상도, 기하학 또는 숫자 유형의 경우 처리 노트에서 변경되는 상태. Reversibility는 진단을 돕지만, 손실 작업이 원래의 세부 사항을 복구 할 수 있다는 것은 실패하지 않습니다. 그 이유에 대한 비정형 소스를 유지합니다.
의외과 numerically
내부 위치, 경계 및 누락 된 데이터와 영역에서 소스 및 출력 비교. 반대 오류가 취소 될 수 있기 때문에 글로벌 summaries 및 로컬 샘플을 모두 확인하십시오. 벡터를 위해, 특징 조사, 식별자 및 기하학 적 검증을 검사하십시오; 래스터를 위해, 밴드 통계, 가면, 격자 차원 및 표본이 있는 값을 검열합니다. 결과가 다르면 차이가 의도되는지 여부를 분류하고, 둥근 결과 또는 결함. 단일 전체 맵 스크린 샷을 재개하는 대신 대표 위치에 대한 증거를 유지하십시오.
downstream 사용에 대한 불확실성을
저장된 소수점의 수는 저장 선택, 측정 정확도 문이 아닙니다. 인코딩의 정밀도에서 별도로 소스의 불확실성과 해상도를 보존합니다. 작업이 교차할 때, 일반화, 또는 집계, 관찰 사이의 값에 대한 새로운 지원 영역과 모든 가정을 설명합니다. 나중에 분석은 새로 만들어진 vertex 또는 픽셀을 독립적 인 필드 관측으로 취급하지 않아야합니다. 이 구분은 특히 계산 영역, 거리, 표면 차이, 또는 작은 관리 단위에 통계를 계산 할 때.
손전등 각자에게 설명하십시오
concise의 데이터는 소스, 생성 날짜, 좌표계, 단위, 처리 역사 및 알려진 제한을 식별합니다. 소프트웨어 버전과 어떤 보조 리소스를 포함 하 여 그것을 해석 해야 합니다. 별도의 리더에 수출 된 파일을 다시 열고 실제, 그 후에 소스에 대한 몇 가지 이름의 테스트 기능 또는 좌표를 확인합니다. 깨끗한 손수레는 다른 분석가를 재현하여 의도 해석을 재현하고 편리한 응용 프로그램 기본으로 문서화 된 가정을 조용히 대체하여 미래의 변환을 방지합니다.
결정을 테스트, 그냥 파일이 아닙니다
허용 오차를 선택하기 전에 다운스트림 결정 정의. 개요 맵, 반복 조사 비교 및 엔지니어링 측정은 다른 증거를 필요로하는 동안 유사한 찾고 파일을 사용할 수 있습니다. 물리적 단위의 허용 오차를 작성하고 해당 발자국을 주었다. 사용 가능한 체크가 표면 유형 또는 운영 상태를 커버하지 않으면, 그 간격을 명시적으로 식별합니다. 이 조건부 합격을 유용하게 만듭니다: 분석가들은 지원된 부분을 공개할 수 있으며 조사에 대한 조각 부분을 유지하고, 실제로 검사 한 위치보다 침묵적으로 확장하는 증거를 방지합니다.
관찰에서 가정을 구별
측정된 수량, 계산 및 가정을 분리하는 짧은 해석 노트를 유지하십시오. 이 문서의 숫자 예는 메커니즘의 일러스트입니다. 작업 결정을하기 전에 프로젝트 측정과 입력을 대체합니다. uncertain 입력을 위해, defensible 범위에 계산을 반복하고 결론이 변경되는지 확인하십시오. 그 입력에 대한 더 나은 증거를 얻는 것은 관련 처리 설정을 조정하는 것보다 더 가치가있을 수 있습니다. 대안 결과를 유지하므로, 검토자는 선택한 작업 흐름이 적절한 이유를 이해할 수 있습니다.
mapping 프로젝트의 결과 사용
Drone Image Processing Software는 문서 입력 및 체크에 연결될 때 가장 유용합니다. DroneCollab 프로젝트는 하나의 처리 대상으로 간주 될 수 있으며 분석가들은 좌표 해석, 독립적 인 검증 및 소송성에 대한 책임을 유지합니다. 제품명은 지원 또는 정확도를 설정하는 것보다 실제 프로젝트의 유효 수입 및 수출 옵션을 확인합니다.
