측정은 실제로 의미
재작동, 재조합, 또는 그리드 정렬 중에 입력 샘플에서 출력 셀 값을 추정합니다. 가장 가까운 이웃은 소스 값을 선택, interpolating 또는 집계 방법은 서로 정보를 결합하는. 정확한 선택은 값이 클래스, 연속 측정, 색상, 수 또는 다른 정의 수량인지 여부에 따라 달라집니다. 새로운 독립 관측을 만들 수 없습니다. 시각적으로 부드러운 래스터는 갑상선 해석 또는 extrema를 보존하기 위해 덜 적합 할 수 있으므로 결정은 데이터 세만 및 의도 된 분석을 따르십시오.
재현성 작업 절차
방법 선택하기 전에 소스 지원 영역 및 대상 그리드를 정의합니다. 경계, 그리스, 고립 된 피크 및 누락 된 값을 포함하는 대표 지역에 대한 후보 방법을 테스트합니다. categorical 데이터를 위해 적절한 선택 또는 집계 규칙을 통해 유효한 클래스 식별자를 보존하십시오. 연속 해발을 위해, 수치 변경 및 가장자리 행동을 검사합니다. 계산 또는 합계를 위해, 가동이 표본으로 한 강도 보다는 오히려 보존해야 하는지 결정하십시오. 선택된 방법을 기록하고 반복된 샘플링을 방지하기 위해 원래의 직접 변환이 작업을 수행 할 수 있습니다.
일러스트 계산 및 해석
10 및 14 미터의 고각 샘플의 설명 쌍은 선형 간섭의 밑에 12 미터를 줍니다. 가장 가까운 샘플 방법은 대신 하나의 원래 값을 반환합니다. 의학 쌍을 위해 라벨을 붙인 숲은 1과 물 동등한 4, 숫자 중간 지점 2.5는 클래스 의미가 없습니다. 숫자의 1개의 집계에 분리된 4개는 더 큰 세포 당 총 사건이 있는 경우에, 측정 보다는 오히려 계산을 추가해야 합니다. 이 예제는 동일한 픽셀 기하학이 동일한 수학 치료에 실패하지 않는 것을 보여줍니다.
품질 검사 및 실패 진단
값 범위, 클래스 세트, 유효 카운트 및 재 샘플링 후 로컬 섹션을 비교하십시오. 의외로의 변화와 마스크가 명예를 받으면 어떻게 지나치지 확인. 소스 해상도를 유지하므로 사용자는 미세 측정 세부 사항에 대한 정밀한 출력 그리드를 실수하지 않습니다. 다운스트림 도구가 다시 자동으로 재샘플을하면, 추가 작업이 기록되거나 명시적으로 구성합니다. mathematically 일관적인 재 표본 추출 선택이 biased 근원 표면 또는 misidentified 동등한 참조 체계를 정정할 수 없기 때문에 독립적인 정확도 체크는 필요.
명시된 데이터 계약으로 시작
, 좌표 참조 시스템, 수평 및 수직 단위, 범위, 및 변환 전에 필요한 속성을 조정하는 의도한 기하학 또는 래스터 의미를 아래로 씁니다. 소스 파일을 변경하고 일반 기능과 어둡게 가장자리를 포함하는 작은 대표 테스트 영역을 만들 수 있습니다. 이 작업을 신속하게 검증할 수 있도록 하겠습니다. 성공적인 파일 오프닝은 읽기성 검사만 합니다; 그것은 숫자, 좌표 해석, 또는 특징 semantics는 이동을 살아남는 것을 보여주지 않습니다.
검사 번호 뿐 아니라 외관
metadata 및 sample 실제 좌표 또는 셀 값을 스타일지도를 볼 수 있습니다. 비행 재작성, 자동 대비 기지개 및 숨겨진 null 값은 호환되지 않는 데이터셋이 convincing을 나타낼 수 있습니다. 기본 경계, 차원, 필드 정의 및 처리하기 전에 몇 가지 안정적인 샘플 레코드를 기록합니다. 같은 체크를 반복 후. 분석 값과 별도로 디스플레이 설정을 유지하므로 색상 램프 또는 스케일의 변경은 지리적 측정에서 변경할 수 없습니다.
역방향 처리 시퀀스 사용
중간 출력을 가진 명시된 단계에서 워크플로를 구축하고 각 단계에서 사용되는 옵션을 기록합니다. 가장 작은 의미의 하위 세트를 먼저 테스트하고, 유효성 검사를 전체 범위로 적용합니다. 실험 중에 입력을 덮는 것은 피합니다. 작업이 좌표, 해상도, 기하학 또는 숫자 유형의 경우 처리 노트에서 변경되는 상태. Reversibility는 진단을 돕지만, 손실 작업이 원래의 세부 사항을 복구 할 수 있다는 것은 실패하지 않습니다. 그 이유에 대한 비정형 소스를 유지합니다.
의외과 numerically
내부 위치, 경계 및 누락 된 데이터와 영역에서 소스 및 출력 비교. 반대 오류가 취소 될 수 있기 때문에 글로벌 summaries 및 로컬 샘플을 모두 확인하십시오. 벡터를 위해, 특징 조사, 식별자 및 기하학 적 검증을 검사하십시오; 래스터를 위해, 밴드 통계, 가면, 격자 차원 및 표본이 있는 값을 검열합니다. 결과가 다르면 차이가 의도되는지 여부를 분류하고, 둥근 결과 또는 결함. 단일 전체 맵 스크린 샷을 재개하는 대신 대표 위치에 대한 증거를 유지하십시오.
downstream 사용에 대한 불확실성을
저장된 소수점의 수는 저장 선택, 측정 정확도 문이 아닙니다. 인코딩의 정밀도에서 별도로 소스의 불확실성과 해상도를 보존합니다. 작업이 교차할 때, 일반화, 또는 집계, 관찰 사이의 값에 대한 새로운 지원 영역과 모든 가정을 설명합니다. 나중에 분석은 새로 만들어진 vertex 또는 픽셀을 독립적 인 필드 관측으로 취급하지 않아야합니다. 이 구분은 특히 계산 영역, 거리, 표면 차이, 또는 작은 관리 단위에 통계를 계산 할 때.
손전등 각자에게 설명하십시오
concise의 데이터는 소스, 생성 날짜, 좌표계, 단위, 처리 역사 및 알려진 제한을 식별합니다. 소프트웨어 버전과 어떤 보조 리소스를 포함 하 여 그것을 해석 해야 합니다. 별도의 리더에 수출 된 파일을 다시 열고 실제, 그 후에 소스에 대한 몇 가지 이름의 테스트 기능 또는 좌표를 확인합니다. 깨끗한 손수레는 다른 분석가를 재현하여 의도 해석을 재현하고 편리한 응용 프로그램 기본으로 문서화 된 가정을 조용히 대체하여 미래의 변환을 방지합니다.
결정을 테스트, 그냥 파일이 아닙니다
허용 오차를 선택하기 전에 다운스트림 결정 정의. 개요 맵, 반복 조사 비교 및 엔지니어링 측정은 다른 증거를 필요로하는 동안 유사한 찾고 파일을 사용할 수 있습니다. 물리적 단위의 허용 오차를 작성하고 해당 발자국을 주었다. 사용 가능한 체크가 표면 유형 또는 운영 상태를 커버하지 않으면, 그 간격을 명시적으로 식별합니다. 이 조건부 합격을 유용하게 만듭니다: 분석가들은 지원된 부분을 공개할 수 있으며 조사에 대한 조각 부분을 유지하고, 실제로 검사 한 위치보다 침묵적으로 확장하는 증거를 방지합니다.
관찰에서 가정을 구별
측정된 수량, 계산 및 가정을 분리하는 짧은 해석 노트를 유지하십시오. 이 문서의 숫자 예는 메커니즘의 일러스트입니다. 작업 결정을하기 전에 프로젝트 측정과 입력을 대체합니다. uncertain 입력을 위해, defensible 범위에 계산을 반복하고 결론이 변경되는지 확인하십시오. 그 입력에 대한 더 나은 증거를 얻는 것은 관련 처리 설정을 조정하는 것보다 더 가치가있을 수 있습니다. 대안 결과를 유지하므로, 검토자는 선택한 작업 흐름이 적절한 이유를 이해할 수 있습니다.
mapping 프로젝트의 결과 사용
Cloud Photogrammetry Software는 문서 입력 및 체크에 연결될 때 가장 유용합니다. DroneCollab 프로젝트는 하나의 처리 대상으로 간주 될 수 있으며 분석가들은 좌표 해석, 독립적 인 검증 및 소송성에 대한 책임을 유지합니다. 제품명은 지원 또는 정확도를 설정하는 것보다 실제 프로젝트의 유효 수입 및 수출 옵션을 확인합니다.
