実際に測定が意味するもの
ヒルズハデは、高架の光をシミュレートし、形状を明らかにします。 照明の方向、高度、表面派生物方法および縦のexaggerationによってその出現は決まります。 縫い目、さざ波、疑わしい質感を出すのに優れていますが、エラーは必ず見られないのです。 均一な垂直オフセットは、地元の坂を変化させないまま、同じ丘の陰影を生成できます。 解放のイメージは正しい高度化、調整の参照、または観察サポートの証拠ではないです。 より広範な品質評価で、補完的な診断ビューとして使用してください。
再現可能な作業手順
ソース面を変化させずに保つと、いくつかの照明の方向を使用して丘の輝きを作成します。 任意の垂直の誇張を記録し、正しいユニット関係を使用します。 標高の高いカラーマップ、ポイントセクション、密度、不確実性インジケーターでシェードされたビューを比較します。 線形パターンが取得ストリップかタイルの境界に続くかどうか点検して下さい。 疑わしい機能の場所を保存して、原材料の点やイメージに対してチェックすることができます。 表面を滑らかにしたり、実際の写真の影のように影を解釈する照明方向だけを選ぶことは避けてください。
計算と解釈
どこでも5m程のイラストDEMが上向きにシフトしたとのこと。 斜面や表面が変わらず、あらゆる絶対高さが間違っているにもかかわらず、従来の丘陰は同じままにすることができます。 逆に、0.05mの小さな周期的な波紋は、より小さい垂直の大きさにもかかわらず、低角度の照度の下で非常に表示されることがあります。 丘陰が特定の形状のエラーを強調し、他の人を無視する理由を説明するこれらの例。 パターンの視覚的強度は、その物理的なエラーや実用的な重要性の直接数値測定ではありません。
質の点検および失敗の診断
署名された高度差とセクションを使用してアーティファクトを調査します。, 単独で丘陰影しません. 小さな補間テクスチャがフル解像度ビューを損なうことができるため、複数のスケールを比較し、広い変形はより大きい範囲でのみ表示されます。 画面の前後に文書化された設定を表示しておくと、画像が比較できる状態になります。 実際の地形特性への影響を評価することなく、DEMを単に改善しないでください。 分析標高データと独立した精度の証拠を別々に保持しながら、そのパラメータで視認性誘導体として丘陰を届けます。
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
正統マッピングソフトウェアは、その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。
