वास्तव में क्या माप का मतलब है
Resampling अनुमानों को पुनः प्रवर्तन, आकार देने या ग्रिड संरेखण के दौरान इनपुट नमूनों से आउटपुट सेल मानों का आकलन करता है। निकटतम पड़ोसी एक स्रोत मान का चयन करते हैं, जबकि interpolating या aggregating तरीकों अलग-अलग जानकारी को जोड़ती है। सही विकल्प यह निर्भर करता है कि क्या मान कक्षाएं हैं, निरंतर माप, रंग, गिनती या अन्य परिभाषित मात्रा। कोई विधि नई स्वतंत्र अवलोकन नहीं बनाती। एक दृष्टि से चिकनी रेस्टर श्रेणीबद्ध व्याख्या के लिए या चरमपंथी संरक्षण के लिए कम उपयुक्त हो सकता है, इसलिए निर्णय डेटा अर्थिक और इच्छित विश्लेषण का पालन करना चाहिए।
एक Reproducible कार्यप्रणाली
एक विधि चुनने से पहले स्रोत समर्थन क्षेत्र और गंतव्य ग्रिड को परिभाषित करें। एक प्रतिनिधि क्षेत्र पर टेस्ट उम्मीदवार के तरीकों में सीमाएं, ढाल, पृथक चोटियां और लापता मान शामिल हैं। श्रेणीबद्ध डेटा के लिए, एक उचित चयन या एकत्रीकरण नियम के माध्यम से मान्य वर्ग पहचानकर्ता को संरक्षित करें। निरंतर ऊंचाई के लिए, संख्यात्मक परिवर्तन और किनारे व्यवहार का निरीक्षण करें। गिनती या कुल के लिए, यह निर्धारित करें कि ऑपरेशन को नमूना तीव्रता के बजाय एक योग को संरक्षित करना चाहिए। चुनी गई विधि को रिकॉर्ड करें और बार-बार पुनः लोड होने से बचें जब मूल से प्रत्यक्ष परिवर्तन कार्य को पूरा कर सकता है।
illustration and व्याख्या
10 से 14 मीटर तक ऊंचाई के नमूने की एक शानदार जोड़ी रैखिक पारस्परिकता के तहत अपने मध्य बिंदु पर 12 मीटर की दूरी पर देती है। एक निकटतम नमूना विधि के बजाय एक मूल मान लौटाती है। एक श्रेणीबद्ध जोड़ी लेबल वन के बराबर 1 और पानी 4 बराबर है, संख्यात्मक मध्य बिंदु 2.5 का कोई वर्ग अर्थ नहीं है। गिनती का एक अलग चार से एक एकत्रीकरण को औसतन गिनती जोड़ने पर विचार करना चाहिए यदि वांछित आउटपुट प्रति बड़ा सेल कुल घटनाओं है। ये उदाहरण दिखाते हैं कि समान पिक्सेल ज्यामिति समान गणितीय उपचार नहीं है।
गुणवत्ता जांच और विफलता निदान
मूल्य रेंज, वर्ग सेट, मान्य गिनती और स्थानीय वर्गों की तुलना में पुन: sampling के बाद। जांचें कि क्या अंतरसंबंध तेज परिवर्तन के पास ओवरशॉट करता है और क्या मास्क को सम्मानित किया जाता है। एक स्रोत रिज़ॉल्यूशन नोट रखें ताकि उपयोगकर्ता बारीक माप विवरण के लिए एक बेहतर आउटपुट ग्रिड को गलती न करे। यदि एक डाउनस्ट्रीम टूल स्वचालित रूप से फिर से नमूना लेता है, तो उस अतिरिक्त ऑपरेशन को रिकॉर्ड करें या इसे स्पष्ट रूप से कॉन्फ़िगर करें। स्वतंत्र सटीकता जांच आवश्यक रहती है क्योंकि गणितीय रूप से सुसंगत पुन: प्रयोज्य विकल्प एक पूर्वाग्रह स्रोत सतह या एक गलत निर्देशांक संदर्भ प्रणाली को सही नहीं कर सकता है।
एक स्पष्ट डेटा अनुबंध के साथ शुरू करें
इच्छित ज्यामिति या रास्टर अर्थ को लिखें, रूपांतरण से पहले संदर्भ प्रणाली, क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर इकाइयों, सीमा और आवश्यक विशेषताओं को समन्वित करें। स्रोत फ़ाइल को अपरिवर्तित रखें और एक छोटा प्रतिनिधि परीक्षण क्षेत्र बनायें जिसमें साधारण विशेषताएं और अजीब दोनों किनारों शामिल हैं। इससे वास्तविक विफलताओं को उजागर करने वाले मामलों को बनाए रखने के दौरान ऑपरेशन को जल्दी से सत्यापित करना संभव हो जाता है। एक सफल फ़ाइल खोलने केवल एक पठनीयता जांच है; यह प्रदर्शित नहीं करता कि संख्या, निर्देशांक व्याख्या, या सुविधा सेमैनेटिक्स हस्तांतरण के लिए जीवित रहे।
दृष्टि संख्याओं के साथ-साथ उपस्थिति का निरीक्षण करना
एक स्टाइल वाले मानचित्र को देखने के अलावा मेटाडाटा और नमूना वास्तविक निर्देशांक या सेल मान पढ़ें। फ्लाई रिप्रोजेक्शन पर, स्वचालित विपरीत स्ट्रेचिंग और छिपे हुए नल मान असंगत डेटासेट को आश्वस्त कर सकते हैं। मूल सीमा, आयाम, क्षेत्र परिभाषाओं और कुछ स्थिर नमूना रिकॉर्डों को प्रसंस्करण से पहले रिकॉर्ड करें। इसके बाद ही उसी चेक को दोहराएं। प्रदर्शन सेटिंग को विश्लेषणात्मक मूल्यों से अलग रखें ताकि अंतर्निहित भौगोलिक माप में बदलाव के लिए रंग रैंप या पैमाने में बदलाव की गलती नहीं हो सके।
एक प्रतिवर्ती प्रसंस्करण अनुक्रम का उपयोग करें
नामित मध्यवर्ती आउटपुट के साथ स्पष्ट चरणों से वर्कफ़्लो का निर्माण करें और प्रत्येक चरण में प्रयुक्त विकल्पों को रिकॉर्ड करें। सबसे पहले सबसे छोटा अर्थपूर्ण सबसेट का परीक्षण करें, फिर पूरी हद तक मान्य अनुक्रम लागू करें। प्रयोगों के दौरान ओवरराइटिंग इनपुट से बचें। जहां एक ऑपरेशन में बदलाव निर्देशांक, संकल्प, ज्यामिति या संख्यात्मक प्रकार, स्थिति जो प्रसंस्करण नोट में बदल जाती है। रिवर्सिबिलिटी निदान में मदद करती है, लेकिन यह नहीं बताता कि एक हानिपूर्ण ऑपरेशन अपने मूल विस्तार को ठीक कर सकता है; उस कारण से असंशोधित स्रोत को बनाए रखें।
स्थानिक और संख्यात्मक रूप से मान्य
आंतरिक स्थानों, सीमाओं और लापता डेटा वाले क्षेत्रों में स्रोत और आउटपुट की तुलना करें। वैश्विक सारांश और स्थानीय नमूनों दोनों की जाँच करें क्योंकि विपरीत त्रुटियों को एक मतलब में रद्द कर सकते हैं। वेक्टर के लिए, सुविधा गिनती, पहचानकर्ता और ज्यामिति वैधता का निरीक्षण; रडार के लिए, बैंड सांख्यिकी, मास्क, ग्रिड आयाम और नमूना मूल्यों का निरीक्षण करें। यदि कोई परिणाम भिन्न हो, तो वर्गीकृत करें कि क्या अंतर है, एक गोल परिणाम, या दोष। एक ही पूरे मानचित्र स्क्रीनशॉट पर भरोसा करने के बजाय प्रतिनिधि स्थानों के लिए सबूत रखें।
डाउनस्ट्रीम उपयोग में अनिश्चितता को ले जाएं
संग्रहीत दशमलव स्थानों की संख्या एक भंडारण विकल्प है, न कि माप सटीकता बयान। अपनी एन्कोडिंग की सटीकता से अलग-अलग स्रोत के अनिश्चितता और संकल्प को संरक्षित करें। जब एक ऑपरेशन इंटरपोलाइट्स, सामान्यीकृत या समुच्चय करता है, तो नए समर्थन क्षेत्र और अवलोकन के बीच मूल्यों के बारे में किसी भी धारणा का वर्णन करता है। बाद में विश्लेषण को हर नए बनाए गए वर्टेक्स या पिक्सेल को स्वतंत्र क्षेत्र अवलोकन के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। यह विशेष रूप से जब क्षेत्रों, दूरी, सतह अंतर या छोटे प्रबंधन इकाइयों पर आँकड़ों की गणना करता है तो यह अंतर होता है।
हैंडओवर स्वयं वर्णन करें
डेटा को एक संक्षिप्त प्रकट करने के साथ वितरित करें, इसके स्रोत, निर्माण तिथि, समन्वय प्रणाली, इकाइयों, प्रसंस्करण इतिहास और ज्ञात सीमाओं की पहचान करना। सॉफ्टवेयर संस्करण और किसी भी सहायक संसाधन को शामिल करने के लिए इसे व्याख्या की जरूरत है। एक अलग रीडर में निर्यात की गई फ़ाइल को फिर से खोलें जहां व्यावहारिक हो, फिर स्रोत के खिलाफ कई नाम की परीक्षण सुविधाओं या निर्देशांकों को सत्यापित करें। एक स्वच्छ हैंडओवर किसी अन्य विश्लेषक को इच्छित व्याख्या को पुन: उत्पन्न करने की अनुमति देता है और भविष्य में रूपांतरण को एक सुविधाजनक अनुप्रयोग डिफ़ॉल्ट के साथ दस्तावेज़ीकृत धारणा को चुपचाप बदलने से रोकता है।
निर्णय का परीक्षण न सिर्फ फाइल
स्वीकृति सहिष्णुता चुनने से पहले डाउनस्ट्रीम निर्णय को परिभाषित करें। एक अवलोकन मानचित्र, एक दोहरा सर्वेक्षण तुलना, और एक इंजीनियरिंग माप अलग सबूत की आवश्यकता के दौरान समान दिखने वाली फ़ाइलों का उपयोग कर सकते हैं। भौतिक इकाइयों में सहिष्णुता लिखें और जहां यह लागू होता है, उस पदचिह्न को राज्य करें। यदि उपलब्ध चेक सतह के प्रकार या ऑपरेटिंग स्थिति को कवर नहीं करते हैं, तो उस अंतराल को स्पष्ट रूप से पहचानें। यह एक सशर्त स्वीकृति उपयोगी बनाता है: विश्लेषक एक समर्थित भाग को छोड़ सकता है, जांच के लिए एक ध्वजांकित भाग को बरकरार रखता है और वास्तव में जांच की गई स्थानों से परे चुपचाप विस्तार से सबूतों से बचने के लिए।
एक अवलोकन से धारणा को नष्ट करना
एक लघु व्याख्या नोट को मापा मात्रा, गणना और धारणाओं को अलग रखें। इस लेख में संख्यात्मक उदाहरण एक तंत्र का चित्रण है; एक परिचालन निर्णय लेने से पहले परियोजना माप के साथ अपने इनपुट को प्रतिस्थापित करें। एक अनिश्चित इनपुट के लिए, एक निश्चित रेंज पर गणना दोहराएं और देखें कि निष्कर्ष क्या बदलता है। यदि ऐसा होता है तो उस इनपुट के लिए बेहतर सबूत प्राप्त करना असंबंधित प्रसंस्करण सेटिंग्स को समायोजित करने की तुलना में अधिक मूल्यवान हो सकता है। वैकल्पिक परिणाम को बनाए रखने के लिए इसलिए एक समीक्षक को यह समझ सकता है कि चयनित वर्कफ़्लो का न्याय क्यों किया गया था।
एक मैपिंग परियोजना में परिणाम का उपयोग करना
क्लाउड फोटोग्राममेट्री सॉफ्टवेयर यहां सबसे उपयोगी है जब इसके आउटपुट दस्तावेज़ित इनपुट और चेक से जुड़े रहे हैं। एक ड्रोनकोलैब परियोजना को एक प्रोसेसिंग गंतव्य के रूप में माना जा सकता है, जबकि विश्लेषक ने इच्छित माप के लिए निर्देशांक व्याख्या, स्वतंत्र सत्यापन और उपयुक्तता के लिए जिम्मेदारी बरकरार रखी है। (DroneCollab) वास्तविक परियोजना के लिए उपलब्ध आयात और निर्यात विकल्पों की पुष्टि करने के बजाय यह सुनिश्चित करना कि एक उत्पाद का नाम समर्थन या सटीकता स्थापित करता है।
