Вопрос измерения и его физический механизм
Как фильтр выброса может убрать шум при случайном удалении полезных краев набережной или узких объектов? Это практический вопрос для групп, оценивающих программное обеспечение для фотограмметрии в Интернете, потому что полезность картографического продукта зависит от наблюдений и решений, которые его поддерживают.
Фильтры в точечных облаках часто используют локальную плотность, расстояние или согласованность окрестностей. Реальные разрывы и изолированные структуры могут нарушать эти предположения, делая их похожими на ошибочные точки в численном тесте.
Фотограмметрическая геометрия выводится из взаимосвязей между наблюдениями изображений, моделями камер и любой обоснованной внешней информацией. Каждый добавленный параметр модели или вариант обработки делает предположения об этих отношениях. Определите, какое предположение проверяется, и выявите независимое наблюдение, которое может показать, что оно неверно. Это предотвращает более низкий остаток или более плотный выход от ошибочного принятия за более сильные доказательства о физическом месте, когда основная двусмысленность просто переместилась в другую часть модели.
Приобретение и подготовка к вводу
Определите физические структуры, которые должны выжить, и улавливайте их с достаточной точки зрения. Сохраните копию нефильтрованной принятой реконструкции, прежде чем экспериментировать с настройками очистки.
Проверяйте фотографии источников, оцениваемые камеры и реконструируемые поверхности вместе. Эффект, связанный с камерой, может проявляться на многих жестких поверхностях, в то время как эффект материала, движения или видимости может оставаться ограниченным одним классом сцены. Проследите симптом через трубопровод, прежде чем выбрать коррекцию. Держите наблюдаемую геометрию различимой от интерполяции и визуального улучшения, и используйте представление, способное описать физические структуры, которые имеют значение для предполагаемого измерения.
Иллюстративный пример работы
Следующие цифры являются гипотетическими входными данными планирования, а не измеренными результатами продукта или претензией на точность. Предположим, что фильтр выброса удаляет 2 процент облака с десятью миллионами точек, или 200,000 точки. Эта небольшая фракция может включать большую часть узкого поручня или крутого гребня, если фильтр предполагает локально гладкую плотную окрестность. Просмотрите удаленный набор рядом с критическими функциями, а не празднуйте более чистый глобальный внешний вид. Сравните сечения до и после фильтрации и оцените любую поверхность или объем, затронутые этими правками. Удаленный изолированный кластер без правдоподобной поддержки источника отличается от реальной тонкой структуры. Сохраните нефильтрованную принятую ссылку и укажите целевое назначение фильтра, чтобы позже пользователи могли судить, соответствует ли очищенный производный задаче измерения.
Что означает пример для этой темы
Удаление точек может влиять на производные измерения нелокально, когда сетка или интерполяция соединяют образовавшиеся промежутки. Осмотрите поверхности вниз по течению, а также очищенное облако. Небольшой процент удаления может иметь большой эффект вблизи гребня или границы. Держите нефильтрованную ссылку и документируйте физическую причину удаления точек, особенно когда они влияют на величины, которые будут сравниваться по датам.
Эксперимент воспроизводимой обработки
Сравните отфильтрованное и нефильтрованный облака в поперечных сечениях и вблизи известных краев. Осмотрите удаленные точки, а также сохраненные точки и количественно определите изменения в любом анализе поверхности или объема.
Сделайте сравнение воспроизводимым перед изменением рабочего процесса. Заморозить рабочую копию инвентаря изображений и дать исходному уровню четкий идентификатор запуска. Сохранить соответствующую конфигурацию камеры, этапы подготовки изображения, настройки обработки, запрошенные выходы и степень сравнения. Выберите области инспекции, которые включают исследуемый механизм, а также область стабильного контроля. Полезный контроль — это поверхность, которая, как ожидается, останется незатронутой предлагаемым изменением, поскольку она может выявить, оказывает ли явное локальное улучшение более широкий неблагоприятный эффект в других местах блока.
Изменяйте один оправданный фактор в любое время, когда это практически возможно. Используйте те же физические характеристики и независимые контрольные наблюдения в исходном и кандидатном вариантах. Сравните их общую действительную область, а затем сообщите о любой разнице в общем поддерживаемом охвате отдельно. Держите увеличение изображения, растяжение цвета и направление просмотра последовательными, когда скриншоты являются частью доказательства. Запись использования ресурсов и сбоев в качестве результатов: конфигурация, которая немного улучшает детали, но неоднократно превышает доступную память, может быть не пригодна для согласованной доставки.
Напишите правило принятия решения, прежде чем рассматривать наиболее привлекательный результат. Например, кандидату может потребоваться сохранить все критические функции, уменьшить выявленную систематическую модель и избежать нового разрыва в охвате. Фактические пороговые значения должны быть получены из цели проекта и качества ссылки, а не из иллюстративных цифр в этой статье. Сохраняйте как принятые, так и отклоненные записи экспериментов достаточно долго, чтобы объяснить выбор. Это особенно важно, когда более поздний оператор должен повторить рабочий процесс при различных условиях освещения, камеры или программного обеспечения.
Диагностика результата
Визуально более гладкое облако может быть менее верным на остром гребне. Большие изолированные скопления, расположенные далеко от всех правдоподобных поверхностей, требуют различной обработки от реального тонкого полюса.
Неопределенность и независимые проверки качества
Отдельное внутреннее соглашение от независимой проверки продукта. Наблюдения, используемые для определения положения камеры, калибровки или поверхности, сами по себе не могут установить внешнюю точность. Запаситесь подходящими проверками, когда задача измерения требует их, и документируйте неопределенность этих проверок. Ссылка должна идентифицировать ту же физическую особенность, которая появляется на карте или модели; точное обследование двусмысленного края все еще может привести к неопределенному сравнению. Проверяйте различия и пространственные закономерности, потому что одно среднее может скрыть широкий уклон или один последовательный локальный сбой.
Держите заявления о неопределенности привязанными к используемому количеству. Горизонтальное расположение, высота, расстояние, полнота поверхности и визуальная интерпретируемость не являются взаимозаменяемыми. Расстояние пикселей является свойством выборки, а плотность точек — свойством представления; ни один из них не указывает на ошибку производного измерения. Не преобразуйте остаток фотокамеры непосредственно в универсальное требование о точности. Если доказательства ограничены пилотным регионом или одним классом поверхности, укажите этот диапазон и избегайте распространения заключения на непроверенные материалы, отдаленные границы или скрытые поверхности.
Неизвестные области должны оставаться идентифицируемыми. Гладкие сетки, заполненные растры, сбалансированное изображение или острая текстура могут быть полезны для общения, в то же время содержащие информацию, полученную из окружающей среды. Сохраните маски или запись редактирования для последовательных выводимых областей и выберите дополнительные наблюдения, когда недостающие доказательства влияют на решение. В тех случаях, когда применяется формальное описание, используйте его требуемую процедуру отбора проб и представления отчетности, а не рассматривайте этот пояснительный рабочий процесс в качестве сертификации. Практическая цель — это оправданное заявление о поддержке использования, с достаточным количеством доказательств для другой команды, чтобы оценить его пределы.
Практическое решение и отчет о доставке
Выберите фильтры из локального поведения сцены и предполагаемого измерения, сохраните доказательства удаленной точки, где это полезно, и объясните последующие изменения в записи качества.
Принятая передача должна содержать краткий перечень авторитетных результатов и доказательств, необходимых для их интерпретации. Включает интервал приобретения, определения поверхности, соответствующие единицы и справочную информацию, границу покрытия, манифест ввода, принятую конфигурацию и результаты качества материала. Откройте загруженные файлы в соответствующем независимом ридере и проверьте сложные области, а также простые. Сохраните однозначный идентификатор версии, чтобы получатель не случайно измерил более ранний экспериментальный экспорт, который имеет аналогичное имя файла.
Переведите каждое оставшееся ограничение в практическое следствие. Состояние, которое признак, область или использование его влияет и является ли соответствующий следующий шаг другой точкой зрения, дополнительным измерением, другим представлением или более узкой интерпретацией. Избегайте использования дженериков с высококачественной этикеткой, когда одна критическая область остается неподдерживаемой. Краткое объяснение, приложенное к соответствующему местоположению, более полезно, чем впечатляющая глобальная статистика, которая оставляет пользователям возможность обнаружить исключение после принятия соответствующего решения.
Тестирование подходящего облачного рабочего процесса
Полезная оценка программного обеспечения для фотограмметрии начинается с известного вопроса и репрезентативной коллекции изображений. DroneCollab можно рассматривать для ортомозаичных, точечных облаков, DSM/DTM и текстурированных трехмерных выходов, включая проекты с использованием рабочих процессов GNSS/PPK. Используйте пилот для проверки поверхностей и типов файлов, которые действительно понадобятся получателю. Держите приемочные проверки независимыми от выбора продукта и сохраняйте первоначальные наблюдения, чтобы удобный рабочий процесс в облаке оставался подключенным к проверяемой записи измерений.
