측정은 실제로 의미
Digitizing는 이미지 해석을 명시한 기하학으로 변환합니다. 오브젝트 클래스는 tracing 전에 정의되어야한다 : 건물 지붕 개요, 지상 발자국, 소포 경계 및 채권 캐노피는 시각적으로 오버랩이 될 때도 다른 특징입니다. Topology 규칙은 공유 경계, 과도한, 또는 허용된 구멍과 같은 관계를 설명합니다. 기하학 검증 시험을 통과하는 다각형은 여전히 잘못된 객체를 나타냅니다. 품질 검토는 따라서 완료로 성공적인 수출을 대우하는 것보다 엄격한 해석, 조정 정확도 및 기하학적 관계를 검사해야합니다.
재현성 작업 절차
짧은 기능 정의를 작성하고 소스 해상도와 작업에 적합한 보기 스케일을 선택하십시오. 스냅 및 공유 경계 규칙을 설정하고, 그 다음 어려운 가장자리를 포함하는 대표 하위 세트를 디지털화. 안정적인 식별자 및 해석 노트를 보존합니다. Geometry validity 및 topology checks를 실행하지만 각 파쇄 위치에 대한 이미지 컨텍스트를 검사합니다. 지붕 오버행, 그림자, 공증 및 명시되지 않은 경계를 유지하십시오. 법적 또는 cadastral 경계가 요구되는 경우 적절한 권한 증명과 설문 조사 컨텍스트없이 눈에 보이는 이미지에서 제외하지 마십시오.
일러스트 계산 및 해석
12m에서 20m의 시선을 측정하는 시선 직사각형 지붕 개요와 각 측면에 0.5m의 지상 발자국이 놓습니다. 지붕 면적은 240 평방 미터이며, 인셋 풋프린트는 11 ~ 19 또는 209 평방 미터입니다. 다각형 모두 완벽하게 유효한 지질 수 있지만 다른 질문에 응답합니다. 별도의 2 센티미터 스냅 허용 오차는 상세한 데이터셋에 정확히 구별 된 경계를 병합 할 수 있습니다. 이러한 예제는 객체 정의와 공차 선택이 자동화된 정리 또는 지역 보고를 우선적으로 해야 합니다.
품질 검사 및 실패 진단
필요한 독립적 해석 또는 현장 증거와 기능의 샘플 비교. 오버랩, 갭, 자기 교차점, 중복 vertices 및 예상치 못한 multipart 기하학 검사. 적절한 CRS에 측정하고 소스 이미지 날짜와 해상도를 보존합니다. 제대로 주장에 경계를 좁히지 마십시오. 기능 정의, 토폴라 규칙, 공차 및 데이터와 알려진 해석 제한을 제공합니다. 이로 인해 설문 조사 된 물리적 경계에서 카트리프 개요를 구별 할 수 있으며, 의도 된 객체 클래스를 변경하지 않고 편집을 계속할 수 있습니다.
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
Online 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.
