वास्तव में क्या माप का मतलब है
NoData एक अपरिभाषित या अनुपलब्ध नमूना चिह्नित करता है, जबकि शून्य वैध मापा मान हो सकता है। एक अल्फा चैनल दृश्यता का वर्णन करता है और एक संख्यात्मक नोडा कन्वेंशन के रूप में समान विश्लेषणात्मक अर्थ नहीं ले सकता है। काली कल्पना या शून्य ऊंचाई का इलाज स्वचालित रूप से लापता होने के रूप में मान्य जानकारी को हटा सकते हैं। इसके विपरीत, एक असली माप के रूप में एक लापता मूल्य सेंडिनेल का इलाज सांख्यिकी और सतहों को विकृत कर सकता है। मास्क नीति प्रत्येक बैंड के लिए अलग से परिभाषित किया जाना चाहिए और इच्छित विश्लेषणात्मक या प्रदर्शन संचालन के लिए।
एक Reproducible कार्यप्रणाली
निरीक्षण NoData मेटाडाटा, मास्क बैंड, अल्फा चैनल और वास्तविक मूल्य प्रसंस्करण से पहले रेंज। पहचानें कि क्या कवरेज, क्लिपिंग, पानी या किसी अन्य कारण की कमी से लापता पिक्सेल उत्पन्न होते हैं। एक छोटे से क्षेत्र में परीक्षण की गणना जिसमें वैध शून्य, साधारण मान और लापता नमूने शामिल हैं। यह पुष्टि करें कि प्राप्त करने वाले उपकरण आंशिक रूप से मान्य मल्टीबैंड पिक्सेल कैसे संभालते हैं। मूल मास्क को संरक्षित करें और किसी भी नए वैधता नियम का दस्तावेज बनाएं। यदि एक सिंडिनल पेश किया जाता है, तो प्रतिनिधित्व चुनें जो परिभाषित डेटा प्रकार और रेंज के तहत वैध मान के साथ भ्रमित नहीं हो सकता है।
illustration and व्याख्या
एक उदाहरणात्मक तटीय ऊंचाई रास्टर में माइनस 1, शून्य और प्लस 1 मीटर की वैध ऊंचाई होती है, साथ ही साथ माइनस 9999 के रूप में कोडित लापता कोशिकाओं के साथ। यदि किसी औसत गणना में गलती से उन तीन मूल्यों के साथ एक लापता सेल शामिल है, तो परिणाम वैध नमूनों पर शून्य के बजाय शून्य 2499.75 मीटर हो जाता है। यदि शून्य गलत तरीके से मास्क किया जाता है, तो वैध समुद्र तल क्षेत्र गायब हो जाता है। उदाहरण स्पष्ट संख्याओं का उपयोग करता है, लेकिन एक ही तर्क लागू होता है जब एक सूक्ष्म मुखौटा त्रुटि स्पष्ट रूप से असंभव परिणाम उत्पन्न किए बिना एक आयतन या क्षेत्रीय सांख्यिकी बदल जाती है।
गुणवत्ता जांच और विफलता निदान
रूपांतरण से पहले और बाद में मान्य पिक्सेल गिनती की तुलना करें, सीमाओं का निरीक्षण करें, और नमूना ज्ञात शून्य स्थानों का। जांचें कि क्या फिर से आना एक सिंडिनल को आसन्न कोशिकाओं में फैलता है या इसे गायब होने के रूप में व्यवहार करता है। विश्लेषणात्मक मास्क को कॉस्मेटिक पारदर्शिता से अलग रखें जहां उनका अर्थ भिन्न होता है। एक प्रतिपादनित मानचित्र अमान्य संख्यात्मक सामग्री को छिपा सकता है, इसलिए सीधे मूल्यों का निरीक्षण करें। दस्तावेज़ कि आंकड़े लापता कोशिकाओं को बाहर नहीं करते हैं और कैसे अधूरा कवरेज रिपोर्ट क्षेत्रों को प्रभावित करता है। यह डाउनस्ट्रीम उपयोगकर्ताओं को एक मापा सतह से खाली क्षेत्र को अलग करने की अनुमति देता है जिसका मूल्य शून्य होता 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
ड्रोन इमेज प्रोसेसिंग 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।
