वास्तव में क्या माप का मतलब है

डिजिटाइज़िंग छवि व्याख्या को स्पष्ट ज्यामिति में परिवर्तित करता है। ऑब्जेक्ट वर्ग को ट्रेसिंग से पहले परिभाषित किया जाना चाहिए: एक इमारत छत की रूपरेखा, जमीन पदचिह्न, पार्सल सीमा और वनस्पति चंदवा अलग-अलग विशेषताएं हैं, भले ही उनके किनारों ने दृष्टि से ओवरलैप किया हो। तब टोपोलॉजी नियम साझा सीमाओं, कोई ओवरलैप या अनुमति छेद जैसे संबंधों का वर्णन करते हैं। एक बहुभुज जो ज्यामिति वैधता परीक्षण से गुजरता है, अभी भी गलत वस्तु का प्रतिनिधित्व कर सकता है। इसलिए गुणवत्ता समीक्षा को सफल निर्यात के पूरा होने के बजाय सेमांटिक व्याख्या, समन्वय सटीकता और ज्यामितीय संबंधों की जांच करनी चाहिए।

एक Reproducible कार्यप्रणाली

एक लघु विशेषता परिभाषा लिखें और स्रोत संकल्प और कार्य के लिए उपयुक्त देखने का पैमाने चुनें। स्नैपिंग और साझा सीमा नियमों की स्थापना, फिर एक प्रतिनिधि सबसेट को हार्ड किनारों से डिजिट करें। स्थिर पहचानकर्ता और व्याख्या नोट्स को संरक्षित करें। रन ज्यामिति वैधता और स्थलाकृति की जांच, लेकिन प्रत्येक ध्वजांकित स्थान के लिए छवि संदर्भ का निरीक्षण करें। छत को ओवरहैंग, छाया, ऑक्क्ल्यूशन और अनिश्चित सीमाओं को स्पष्ट रखें। जहां कानूनी या कैडेस्ट्रल सीमाओं की आवश्यकता होती है, उन्हें उचित आधिकारिक सबूत और सर्वेक्षण संदर्भ के बिना दृश्यमान इमेजरी से नहीं बुलाते हैं।

illustration and व्याख्या

एक उदाहरणात्मक आयताकार छत रूपरेखा को 20 मीटर तक 12 मापने और हर तरफ 0.5 मीटर की दूरी पर जमीन पदचिह्न को ध्यान में रखते हुए विचार करें। छत क्षेत्र 240 वर्ग मीटर है, जबकि इनसेट पदचिह्न 19 , या 209 वर्ग मीटर द्वारा 11 है। दोनों बहुभुज पूरी तरह से ज्यामितीय रूप से मान्य हो सकते हैं, फिर भी वे विभिन्न प्रश्नों का उत्तर देते हैं। एक अलग दो सेंटीमीटर स्नैपिंग सहिष्णुता उन सीमाओं को मर्ज कर सकती है जो वास्तव में एक विस्तृत डेटासेट में अलग थे। इन उदाहरणों से पता चलता है कि ऑब्जेक्ट परिभाषा और सहिष्णुता चयन को स्वचालित सफाई या क्षेत्र रिपोर्टिंग को पूर्व निर्धारित करना चाहिए।

भू-स्थानिक प्रसंस्करण और एक कार्य केंद्र पर गुणवत्ता समीक्षा
दृश्य परिणाम के साथ स्रोत अवलोकन, समन्वय प्रणाली और स्वतंत्र सबूत की समीक्षा करें। illustratorive imagery; एक सर्वेक्षण डेटासेट या प्रदर्शन बेंचमार्क नहीं।

गुणवत्ता जांच और विफलता निदान

स्वतंत्र व्याख्या या क्षेत्र के सबूत जहां जरूरत के साथ सुविधाओं का एक नमूना तुलना करें। निरीक्षण ओवरलैप, अंतराल, स्वयं चौराहे, डुप्लिकेट vertices, और अप्रत्याशित मल्टीपार्ट ज्यामिति। एक उचित CRS में मापें और स्रोत इमेजरी तिथि और संकल्प को संरक्षित करें। अनिश्चित सीमाओं को सटीक दावों में चुपचाप सरल नहीं करते हैं। सुविधा परिभाषा, स्थलाकृति नियम, सहिष्णुता और ज्ञात व्याख्या सीमा को डेटा के साथ वितरित करें। यह एक अन्य विश्लेषक को सर्वे की भौतिक सीमा से कार्टोग्राफिक रूपरेखा को अलग करने और इच्छित ऑब्जेक्ट क्लास को बदलने के बिना संपादन जारी रखने की अनुमति देता 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

ऑनलाइन Photogrammetry 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।

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