La questione della misurazione e il suo meccanismo fisico
Perché mettere a nudo terra, baldacchino, tetti e attrezzature riflettenti devono essere valutati separatamente in una nuvola densa? Questa è una domanda pratica per i team che valutano il Software di Fotogrammetria Online, perché l'utilità di un prodotto di mappatura dipende dalle osservazioni e dalle decisioni che lo sostengono.
Ogni classe superficiale presenta diverse condizioni di visibilità, texture, movimento e geometriche. Aggregarli può nascondere una regione critica fallita all'interno di una altrimenti soddisfacente raccolta di punti.
La geometria fotogrammetrica è deferita da relazioni tra le osservazioni dell'immagine, modelli di fotocamera e qualsiasi informazione esterna giustificata. Ogni parametro o opzione di elaborazione del modello aggiunto fa ipotesi su tali relazioni. Dichiara l'ipotesi di essere testato e identificare un'osservazione indipendente che potrebbe mostrare che è sbagliato. Ciò impedisce un minore residuo di montaggio o una uscita più densa di essere scambiato per prove più forti sul sito fisico quando l'ambiguità sottostante si è semplicemente spostata in un'altra parte del modello.
Acquisizione e preparazione degli input
Identificare regioni di qualità rappresentative prima del volo, comprese superfici sia facili che difficili. Raccogliere osservazioni indipendenti sulle superfici fisiche realmente rilevanti per le decisioni dell'utente.
Ispezionare le fotografie di origine, le telecamere stimate e ricostruite le superfici insieme. Un effetto della fotocamera può apparire su molte superfici rigide, mentre un effetto materiale, movimento o visibilità può rimanere limitato a una classe di scena. Tracciare il sintomo attraverso il gasdotto prima di selezionare una correzione. Tenere la geometria osservata distinguibile dall'interpolazione e dal miglioramento visivo, e utilizzare una rappresentazione in grado di descrivere le strutture fisiche che si contano alla misura prevista.
Esempio di lavoro illustrativo
I seguenti numeri sono input di pianificazione ipotetica, non risultati di prodotto misurati o un reclamo di accuratezza. Immaginate che una nuvola sia divisa in terra nuda, baldacchino, tetti e attrezzature riflettenti. Nel complesso, il 92 per cento della zona di consegna ha un supporto denso, ma il sostegno sulla regione dell'attrezzatura è solo il 40 per cento. Se la questione principale del cliente riguarda tale apparecchiatura, il risultato globale è insufficiente. Segnala la copertura specifica della classe e ispeziona le superfici di destinazione effettive. Un valore di rugosità di 5 cm potrebbe essere sospettoso su un pad liscio e senza sorprese su fogliame, a seconda della scala e delle condizioni fisiche. Definire i controlli appropriati di classe e utilizzare osservazioni indipendenti, se necessario. Evitare di comprimere comportamenti scena molto diversi in un'etichetta di qualità che incoraggia gli utenti a trasferire una conclusione del campo sonoro ad una superficie riflettente inaffidabile.
Che cosa significa per questo argomento
Le classi di superficie dovrebbero essere scelte dalla decisione dell'utente piuttosto che solo le etichette convenienti copertura terra. Un piccolo pad macchina può garantire la propria regione di controllo se trasporta la misura chiave. Scala dei dischi, supporto e osservazioni indipendenti per quella classe. Un risultato favorevole all'intero sito non giustifica l'applicazione della stessa fiducia ad una superficie difficile la cui prova rilevante rimane debole.
Un esperimento di lavorazione riproducibile
Ispezione della densità del punto, rugosità locale, completezza e differenze esterne per classe. Tenere l'interpretazione legata alla scala fisica così la vegetazione naturalmente ruvida non è giudicata come un pad pavimentato.
Fare il confronto riproducibile prima di cambiare il flusso di lavoro. Bloccare una copia di lavoro dell'inventario dell'immagine e dare alla linea di base un identificatore di run chiaro. Salvare la configurazione della fotocamera, le fasi di preparazione dell'immagine, le impostazioni di elaborazione, le uscite richieste e la misura di confronto. Seleziona le regioni di ispezione che includono il meccanismo in esame e una regione di controllo stabile. Un controllo utile è una superficie che si aspetta di rimanere inalterata dalla modifica proposta, perché può rivelare se un apparente miglioramento locale introduce un effetto negativo più ampio altrove nel blocco.
Cambiare un fattore giustificato alla volta quando pratico. Utilizzare le stesse caratteristiche fisiche e osservazioni di riferimento indipendenti nella linea di base e candidato. Confrontare sulla loro area comune valida, quindi segnalare qualsiasi differenza nella copertura totale supportata separatamente. Tenere lo zoom del display, il colore stretch e la direzione di visualizzazione coerente quando gli screenshot fanno parte delle prove. Anche l'utilizzo delle risorse registrate e i guasti come risultati: una configurazione che migliora leggermente i dettagli ma supera ripetutamente la memoria disponibile potrebbe non essere operativamente adatta per la consegna concordata.
Scrivi la regola della decisione prima di esaminare l'output più attraente. Ad esempio, il candidato potrebbe aver bisogno di mantenere tutte le caratteristiche critiche, ridurre un modello sistematico identificato, ed evitare un nuovo gap di copertura. Le soglie effettive devono provenire dallo scopo del progetto e dalla qualità di riferimento, non dai numeri illustrativi in questo articolo. Conservare sia i registri degli esperimenti accettati che rifiutati abbastanza a lungo da spiegare la scelta. Questo è particolarmente prezioso quando un operatore successivo ha bisogno di ripetere il flusso di lavoro in diverse condizioni di luce, fotocamera o software.
Diagnosi del risultato
Una regione pianeggiante con picchi rumorosi isolati garantisce l'indagine, mentre la variazione simile in una corona di albero può riflettere struttura e movimento effettivi. La stessa soglia è raramente significativa ovunque.
Controllo di qualità indipendente e incerto
Accordo interno separato dalla convalida indipendente dei prodotti. Le osservazioni utilizzate per adattarsi alle posizioni della fotocamera, alla calibrazione o ad una superficie non possono da sole stabilire un'accuratezza esterna. Prenotare i controlli adeguati quando l'attività di misura richiede loro e documentare l'incertezza di tali controlli. Il riferimento deve identificare la stessa caratteristica fisica che appare nella mappa o nel modello; un'indagine precisa di un bordo ambiguo può ancora produrre un confronto incerto. Ispezione di differenze firmate e modelli spaziali, perché una singola media può nascondere un ampio pregiudizio o un fallimento locale conseguente.
Tenere le dichiarazioni di incertezza legate alla quantità utilizzata. Posizione orizzontale, altezza, distanza, completezza superficiale e interpretabilità visiva non sono intercambiabili. La spaziatura dei pixel è una proprietà di campionamento e la densità del punto è una proprietà della rappresentazione; né solo specifica l'errore di una misura derivata. Non convertire un residuo del modello della fotocamera direttamente in una rivendicazione universale di imprecisione del suolo. Se le prove sono limitate a una regione pilota o ad una classe di superficie, dichiarare che l'estensione e evitare di estendere la conclusione a materiali non testati, confini lontani, o superfici nascoste.
Le aree sconosciute dovrebbero rimanere identificabili. Una rete liscia, raster riempito, immagine bilanciata o texture tagliente può essere utile per la comunicazione, pur contenente informazioni dette dai suoi dintorni. Mantenere le maschere o un registro di modifica per le regioni inferrate conseguenti, e scegliere ulteriori osservazioni quando le prove mancanti influiscono sulla decisione. Se si applica una specifica formale, utilizzare la procedura di campionamento e di segnalazione richiesta piuttosto che trattare questo flusso di lavoro esplicativo come certificazione. L'obiettivo pratico è una dichiarazione disinnescabile sull'uso supportato, con abbastanza prove per un altro team per valutare i suoi limiti.
La decisione pratica e il record di consegna
Accettare o qualificare ogni classe conseguente dalle proprie prove e fornire un riepilogo della qualità spaziale che consente agli utenti di evitare di applicare una conclusione affidabile del terreno ad una superficie non supportata.
Il corrispettivo accettato dovrebbe contenere un inventario conciso delle uscite autorevoli e le prove necessarie per interpretarle. Includere l'intervallo di acquisizione, le definizioni delle superfici, le unità rilevanti e le informazioni di riferimento, il limite di copertura, il manifesto di input, la configurazione accettata e i risultati della qualità dei materiali. Aprire i file scaricati in un lettore indipendente appropriato e ispezionare le regioni difficili e quelle facili. Conservare un identificatore di versione non ambiguo in modo che un destinatario non misura accidentalmente un'esportazione sperimentale precedente che si verifica avere un nome di file simile.
Traduci ogni limitazione rimanente in una conseguenza pratica. Stato che caratterizza, area o utilizza esso colpisce e se il passo successivo appropriato è un'altra visione, una misurazione complementare, una rappresentazione diversa, o una interpretazione più stretta. Evitare un'etichetta di alta qualità generica quando una regione critica rimane non supportata. Una breve spiegazione allegata alla posizione rilevante è più utile di una impressionante statistica globale che lascia agli utenti di scoprire l'eccezione dopo aver preso una decisione conseguente.
Testare un flusso di lavoro cloud adatto
Una valutazione utile del Software di Fotogrammetria Online inizia con una domanda nota e una raccolta di immagini rappresentative. DroneCollab può essere considerato per uscite tridimensionali ortosoiche, point-cloud, DSM/DTM e texture, compresi i progetti che utilizzano flussi di lavoro GNSS/PPK. Utilizzare il pilota per controllare le superfici e i tipi di file che il destinatario avrà effettivamente bisogno. Mantenere i controlli di accettazione indipendentemente dalla scelta del prodotto e mantenere le osservazioni originali in modo che un flusso di lavoro cloud conveniente rimanga collegato ad un record di misura verificabile.
