La questione della misurazione e il suo meccanismo fisico
Come può un filtro antiquario rimuovere il rumore mentre accidentalmente eliminando i bordi utili dell'argine o oggetti stretti? 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.
I filtri Point-cloud usano spesso densità locale, distanza o consistenza del quartiere. Le vere discontinuità e le strutture isolate possono violare quelle ipotesi, facendole assomigliare a punti errati in un test numerico.
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 le strutture fisiche che devono sopravvivere e catturarle da punti di vista sufficienti. Mantenere una copia della ricostruzione non filtrata accettata prima di sperimentare le impostazioni di pulizia.
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. Supponiamo che un filtro outlier rimuove il 2 per cento di una nuvola di dieci milioni di punti, o 200,000 punti. Quella piccola frazione può includere la maggior parte di una stretta corrimano o cresta ripida se il filtro assume un quartiere denso localmente liscio. Rivedere il set rimosso vicino a caratteristiche critiche piuttosto che celebrare un aspetto globale più pulito. Confronta le sezioni precedenti e dopo il filtraggio e valuta qualsiasi superficie a valle o volume interessato da tali modifiche. Un cluster isolato remoto senza supporto sorgente plausibile è un caso diverso da una struttura reale e sottile. Conservare un riferimento non filtrato accettato e dichiarare lo scopo previsto del filtro in modo che gli utenti successivi possano valutare se il derivato pulito si adatta al loro compito di misura.
Che cosa significa per questo argomento
La rimozione dei punti può influenzare le misurazioni derivate non localmente quando la fusione o l'interpolazione collega i vuoti che ne risultano. Ispezionare le superfici a valle e la nuvola pulita. Una piccola percentuale di rimozione può avere un grande effetto vicino a una cresta o al confine. Tenere un riferimento non filtrato e documentare la ragione fisica per eliminare i punti, soprattutto quando influenzano quantità che saranno confrontate in date.
Un esperimento di lavorazione riproducibile
Confronta le nuvole filtrate e non filtrate in sezioni incrociate e nei bordi conosciuti. Ispezione punti rimossi e punti conservati, e quantificare le modifiche in qualsiasi analisi della superficie o del volume a valle.
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 nube visivamente più liscia può essere meno fedele a una cresta tagliente. Grandi cluster isolati lontano da tutte le superfici plausbili richiedono un trattamento diverso da un vero e proprio palo snello.
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
Selezionare filtri dal comportamento della scena locale e la misura prevista, preservare le prove a punto rimosso dove utile, e spiegare modifiche conseguenti nel record di qualità.
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.
