実際に測定が意味するもの
同等なモデルの上昇の位置を接続して下さい。 表面から派生し、その参照、解像度、フィルタリング、および不確実性を継承します。 測定情報を追加することなく、狭い輪郭間隔で緻密な魅力的なラインワークを生成できます。 騒音と補間アーティファクトは、地形の特徴のように見えるループまたはジャッジラインになることができます。 意図した使用とソースの品質の間隔を選択し、下地の解釈とは別にカートグラフを滑らかに保つので、クリーナーマップはより正確な調査のために間違いはありません。
再現可能な作業手順
線を発生させる前に高度の表面そして縦のdatumを検証して下さい。 平地、斜面、既知のアーティファクトを含む領域にわたって複数の間隔をテストします。 小さなクローズドループ、破裂音の曲、NoData境界付近の動作を調べます。 線が滑らかにされたか、または一般化され、比較のための不密な派生物を保たれていたかどうか記録して下さい。 独立した高さチェックを使用して、ソースの不確実性を理解していますが、単独で1つの統計から普遍的な間隔ルールを発明しないでください。 地図がスクリーニング、可視化、または正式な仕様で測定タスクのかどうかを検討してください。
計算と解釈
局所不確実性のスケールが0.20メートル付近にある耐震性面では、0.05メートルの輪郭間隔は、その不確実性範囲内のいくつかの行を描写します。 彼らの間隔は、観察がサポートされていない詳細を提案することができます。 均一な10パーセントの斜面では、メートルの輪郭の間隔は、単純なモデルで水平間隔の約10メートルの与えます。0.2メートル間隔は約2メートルです。 これらの計算は、間隔が外観と読みやすく影響するかを示しています。 それらはエンジニアリング用途の選択した輪郭製品を認証しません。
質の点検および失敗の診断
丘の陰、ポイント セクションおよび独立した知られた特徴と輪郭を比較して下さい。 彼らが見栄えがないので、それらを単独で削除するのではなく、隔離されたループを調査する。 いくつかは、実際のうつ病や悪性を示すかもしれません。 支持されていないギャップをラベルを付けないで線を拡張しないでください。 輸出後のラインの高度、単位、トポロジーおよびクリッピングをチェックします。 ソースの表面の定義とコンターファイルで間隔を渡すと、受信者は、ファイン地形精度の直接的な証拠として、カトラグラフの滑らかさを解釈しないようにするかどうかを評価することができます。
物理的な表面を定義する
成果物が見える表面、分類された地面、数式補間、またはこれらの混合物を表すかどうかを状態に。 さまざまな解釈の問題を作成するため、植生、水、建物、および閉塞地を明示的に記述します。 原物観察を保存し、得られた製品を別々に分類します。 点の密集が自動的に不透明のキャノピーまたは壁の後ろにあるものを確立しません。 表面定義は、参照測定が適切であるかを決定し、どの下流計算が利用可能な証拠によってサポートすることができます。
再現性のある比較領域を保持
平面、斜面、鋭角、隙間を含んだ小径の試験領域を選択し、どこでも表面操作を適用します。 入力選択、座標系、フィルタ設定、補間パラメータ、出力グリッド定義を保存します。 同じ有効なフットプリント上の代替品を比較します。 複数の出力がより多くの満たされた細胞があれば、改善された測定の質からの高められた適用範囲を区別して下さい。 マスクは、観察されたサポートと推論領域を特定し、後でユーザーが特定の決定のために補間位置が許容されるかどうかを選択できます。
セクションとマップを一緒に見ます
計画ビューを使用して、幅広いパターンと複数の垂直セクションを見つけて、ローカルジオメトリを調べます。 丘陰は均一な高さシフトを隠すことができますが、数値差マップは縦面の形状を見逃すことができます。 面粗さを伴って観察をサポートする点分布、分類、距離を調べます。 セクションの場所を保存して、別のアナリストは検査を繰り返すことができます。 選択された視覚化が同じ好ましい眺めを繰り返すのではなく、補完的な失敗モードを公開するとき、品質レビューはより信頼性が高くなります。
相関エラーのアカウント
共有参照エラー、補間偏差、および空間的に相関する再構築効果から、ランダムなポイントを分離します。 近距離のピクセルを平均化することで、必ずしも一般的なオフセットやコヒーレントドームを外さない。 エリアやボリュームの不確実性を計算するとき、想定された相関の長さを説明し、盗用可能な代替をテストします。 水平方向の変位が垂直方向の差として現れるので、水平方向の不確実性を斜面に目に見えるように保ちます。 独立した証拠からどのコンポーネントが推定され、フィールド検証を必要とする前提が残っているかを説明します。
適切な独立した証拠と比較して下さい
ターゲット表面にマッチした参照観察を使用し、表面調整や決定のフィルタリングには関与しません。 調査方法、高さシステム、分布、および地方の土地カバーを記録して下さい。 署名された残留物をまとめて、それらを集計統計に減らす前にチェックします。 参照自体が不確実性を持っている場合、解釈の制限が含まれます。 アクセス道路の近くで、いくつかの便利なチェックは、その残留物が優れた外観であっても、サイト全体に急な、植生、または不十分な観察領域の動作を確立することはできません。
限界の面を解放して下さい
観察日、表面定義、座標および高さシステム、ポイント選択、グリッド間隔、補間、欠落データ規則を文書化します。 表面が劣っているか、または信頼できない領域の有効な分析の足跡および旗を含んで下さい。 実際のチェックを行なって、それらを再現するのに十分な詳細を提供します。 意図した使用と未解決の制限のための別のノートを保ちましょう。 これにより、製品が輪郭を描き、設計スクリーニング、変更検出、またはより要求の厳しい測定タスクをサポートするかどうかを決定するための実践的な基礎を分析します。
決定を検証するだけでなく、ファイル
受容許容範囲を選択する前に、下流決定を定義します。 概要マップ、繰り返しアンケート比較、およびエンジニアリング測定は、異なる証拠を必要とする間、同様の検索ファイルを使用することができます。 物理的なユニットに許容を記述し、それが適用されるフットプリントを状態にします。 利用可能なチェックが表面タイプや動作条件を覆いていない場合は、そのギャップを明示的に識別します。 これは、条件付き受諾を有用にします。アナリストはサポートされた部分を解放し、調査のためのフラグを立てられた部分を保持し、実際に検討した場所を越えて無声に証拠を拡張することを避けます。
観察から想定を捨てる
測定した量、計算、および仮定を分離する短い解釈のノートを保って下さい。 本記事の数値例は、機構のイラストです。運用決定を行う前に、プロジェクト測定で入力を置き換えます。 不確実な入力のために、防御範囲上の計算を繰り返し、結論が変化するかどうかを確認します。 場合、その入力に対するより良い証拠を得るには、関連のない処理設定を調整するよりも価値があるかもしれません。 代替結果を保持するので、審査官は、選択したワークフローが十分に判断された理由を理解することができます。
マッピングプロジェクトで結果を使う
オンラインフォトグラメトリーソフトウェアは、出力が文書化された入力とチェックに接続されたままにする場合、ここで最も便利です。 ドローンCollabプロジェクトは、分析者は、意図した測定のための調整解釈、独立した検証、適合性について責任を保持しながら、1つの処理先として考慮することができます。 (DroneCollab) 製品の名称がサポートや精度を確立するのではなく、実際のプロジェクトで利用可能なインポートとエクスポートオプションを確認します。
