측정 질문과 물리적 메커니즘
수천 개의 타이 포인트가 여전히 설문 조사의 중요한 부분을 약하게 섭취 할 수 있습니까? 이 팀은 온라인 포토그라피컬 소프트웨어를 평가하는 데 필요한 문제입니다. 매핑 제품의 유용성은 그것을 지원하는 관측 및 결정에 따라 달라집니다.
관측의 공간 분포와 관찰 기하학은 그들의 수만큼 중요합니다. 한 질감 도로에 dense 클러스터는 균일 한 필드를 떠나면서 카메라를 연결할 수 있습니다 또는 불쾌한 경계가 빈번하게 표현.
Photogrammetric 형상은 이미지 관측, 카메라 모델 및 모든 단말 외부 정보의 관계에서 인화됩니다. 각 추가된 모형 모수 또는 가공 선택권은 그 관계에 관하여 가정을 만듭니다. 시험되고 표시할 수 있는 독립적 인 관찰을 식별하는 가정은 잘못되었습니다. 이 더 낮은 피팅 잔여 또는 denser 출력은 물리적 위치에 대한 강한 증거에 대해 실수로에서 모델의 다른 부분으로 이동했을 때.
취득 및 입력 준비
현장에 걸쳐 독특한 안정감을 부여하고 최종 경계를 넘어 적용을 유지합니다. 이미지 네트워크에 조금 기여할 수 있는 큰 균질 영역을 식별합니다.
Inspect 소스 사진, 추정된 카메라 및 reconstructed 표면 함께. 카메라 관련 효과는 많은 엄밀한 표면에서 나타날 수 있으며 재료, 모션 또는 가시성 효과는 한 장면 클래스로 자신감을 유지할 수 있습니다. 보정을 선택하기 전에 파이프라인을 통해 symptom을 추적합니다. 의향과 시각 향상을 구별하는 형상을 관찰하고, 의도한 측정에 대한 물리적 구조를 설명 할 수 있는 표현을 사용합니다.
일러스트레이션은 예
다음 숫자는 측정되지 않는 저하 계획 입력, 제품 결과 또는 정확도 요구입니다. 100,000점이 허용되지만, 중앙 도로를 따라 80,000점이 지역의 10를 차지합니다. 나머지 90 %는 단지 20,000 포인트, 배포되지 않습니다. 총 조사는이 농도를 떨어뜨립니다. 관측 조사와 방향에 의한 맵 포인트, 그 후 필드 마진과 균질 내부를 검사합니다. 중앙 도로는 상세한 지상 정보를 어디에나 설치하지 않고 우수한 연결을 제공할 수 있습니다. 동일한 도로에서 선택한 추가 기능은 약한 경계에 약간의 신뢰할 수있는 연결보다 덜 실용적인 혜택을 제공 할 수 있습니다. 네트워크 공간과 사용은 종종 요청한 범위의 독립적 인 검사를 사용하여 전체 영역과 균일 한 품질을 선언하여 총 지점 수를 분배하는 것보다.
이 주제에 대한 예는
Tie-point 품질은 비만과 관찰 광선의 다양성을 포함합니다. 반복 클러스터는 주변을 해결하지 않고 카운트를 팽창 할 수 있습니다. 약한 지역 및 전환을 검사하고, 실제 측정 범위로 네트워크를 비교합니다. 추가 관찰은 식별 된 기하학적 역할을 위해 수집하거나 유지되어야합니다. 보고서에서 선호하는 수를 달성하는 것보다.
재현성 공정 실험
Plot 동점점과 관측은 지역과 이미지에 의해 조사합니다. 요청된 측정 영역과의 유통을 비교하고 중요한 표면이 여러 가지 유용한 방향에서 지원되는지 검사합니다.
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
집중된 클러스터는 분명히 인상적인 총을 지배 할 수 있습니다. 거의 동일한 카메라 위치에서 반복되는 점은 더 적은 기하학적 강도를 몇 개나 잘 분산 된 관측보다 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
네트워크가 약한 캡처 또는 제약을 개선하고, 범용 품질 지표로 전체 타이 포인트 수를 사용하는 것보다 공간적 인 적용을보고.
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.
