측정은 실제로 의미
점 구름은 눈에 보이는 점의 명부 보다는 더 많은 것을 저장합니다. 좌표, 스케일 및 오프셋 인코딩, 분류, 색상, 인텐스, 타임 스탬프 및 기타 치수는 필수 의미를 수행 할 수 있습니다. LAS 및 압축 LAZ 워크플로우는 프로젝트와 문서에 필요한 크기를 보존해야 합니다. 볼더에서 정확한 구름은 여전히 분류를 잃거나 수치 정밀도를 변경할 수 있습니다. 압축 및 변환은 따라서 렌더링 된 포인트의 외관보다 디코딩 된 데이터와 메타 데이터를 통해 평가해야합니다.
재현성 작업 절차
포인트 형식, 카운트, 경계, 좌표 인코딩, CRS 및 변환 전에 사용 가능한 크기를 검사합니다. 이미지의 속성이 photogrammetry에서 유래하고 의미있는 센서 특정 정의가 있는 속성을 식별합니다. 이미지의 값에 대한 lidar 반환 속성을 발명하지 마십시오. 대표 서브셋을 변환하고 디코딩 좌표와 크기를 비교합니다. 수출업자가 구성을 필요로 하는 곳에 명시된 추가 크기를 변경하고 보존하는 소스 파일을 유지하십시오. 두 번째 리더를 통해 출력을 다시 열고 분류 배포 및 수치 범위뿐만 아니라 전체 클라우드 범위를 검사합니다.
일러스트 계산 및 해석
0.001 미터 규모의 그림과 그림의 일치를 위해 각 저장 된 증가는 디코딩 좌표에서 1 밀리미터에 해당합니다. 그 저장 해결책은 1 밀리미터 측정 정확도가 아닙니다. 나중에 내보내기가 0.01 미터로 줄어들면 좌표가 동일하게 유지될 때보다 더 많은 coarsely를 할당합니다. 지상 클래스 필드를 떨어뜨리는 별도의 변환은 지형 필터링 단계가 재현 할 수 있습니다. 이 예제는 왜 좌표 정밀도와 속성 보존이 명시된 체크를 요구합니다.
품질 검사 및 실패 진단
클래스, 선택된 포인트 레코드, 좌표 차이 및 변환 후 필요한 타임스탬프에 의해 계산 비교. 가능한 CRS, Scale 또는 클라우드를 수동으로 번역하기 전에 오프셋 문제로 예상치 못한 이동을 조사합니다. 원래 참조 시스템 및 수직 규칙을 나타냅니다. 응용 프로그램이 추가 차원을 읽을 수 없다면 아카이브에서 정보를 삭제하는 것보다 호환성 제한을 식별합니다. 깨끗한 점 구름 납품은 원본 관측, 인서트를 구별하기 위하여 충분한 상황에, 및 나중에 분류 결정 포함합니다.
물리적 표면 정의
전달 가능한 상태는 눈에 보이는 표면, 분류 된 지상, 수학 간섭, 또는 이러한 혼합물을 나타냅니다. vegetation, 물, 건물 및 다른 해석 문제를 만들기 때문에 표적으로 한 지상을 설명합니다. 원래의 관측과 분류 된 제품을 별도로 보존합니다. 포인트의 담수는 자동으로 opaque canopy 또는 벽 뒤에 무슨 거짓말을 설정하지 않습니다. 표면 정의는 참조 측정이 적합하며, 다운스트림 계산은 가능한 증거로 지원될 수 있습니다.
재현성 비교 영역을 유지
평평한 지상, 경사, 날카로운 가장자리 및 간격을 포함하는 작은 시험 지역을, 어디에나 적용하기 전에 선택하십시오. 입력 선택, 좌표계, 필터 설정, 간섭 매개 변수 및 출력 그리드 정의 저장. 동일한 유효한 발자국에 대안을 비교하십시오. 1개의 산출이 더 채워진 세포가 있는 경우에, 개량한 측정 질에서 증가된 적용을 구별하십시오. 관찰된 지원과 인페리드 영역을 식별하는 마스크를 유지하므로 나중에 사용자는 특정 결정을 위해 상호 교환 된 위치가 허용된다는 것을 선택할 수 있습니다.
Inspect 섹션과지도를 함께
넓은 패턴과 여러 수직 섹션을 찾아 지역 형상을 검사하는 계획을 사용합니다. 언덕 모양을 놓을 수 있는 획일한 고도 이동을, 숫자 다름 지도가 수직 얼굴의 모양을 놓칠 수 있는 동안. 점 배급, 분류 및 표면 래스터 옆에 관측을 지원하는 거리에서 보십시오. 다른 분석가가가를 사용하여 현장 위치를 저장하면 검사를 반복 할 수 있습니다. 선택된 시각화가 동일한 호의를 베푸는 보기를 반복하는 대신 보완적인 실패 형태를 노출할 때 품질 검토 더 믿을 수 있습니다.
관련 오류의 계정
공유된 참조 오류, 간섭 bias 및 비동기 관련 재구성 효과에서 별도의 임의 포인트 흩어져. 많은 인근 픽셀이 반드시 일반 오프셋 또는 코헤어 돔을 제거하지 않습니다. 지역이나 볼륨에 대한 불확실성을 계산할 때, 가정적인 상관관계 길이를 설명하고 백악관적인 대안을 테스트합니다. 수평 변위가 수직 차이로 나타날 수 있기 때문에 경사면에 수평 불확실한 가시를 지키십시오. 의 구성 요소가 독립적 인 증거로 추정되고, 이는 현장 검증을 필요로 가정의 남아있다.
적당한 독립적인 증거와 비교하십시오
대상 표면과 일치하지 않는 참조 관찰을 사용하여 표면 조정 또는 필터링 결정에 참여하지 않습니다. 설문조사 방법, 높이 시스템, 유통 및 지역 토지 커버를 기록합니다. Inspect는 요약 통계에 대한 감소 전에 재시행을 서명했습니다. 참고 자체가 불확실한 경우 해석에 그 제한이 있습니다. 액세스 도로 근처에 몇 가지 편리한 체크는 가파른, 채권, 또는 전체 사이트에서 가난한 관찰 영역의 동작을 설정할 수 없습니다, 그들의 잔여가 우수하다고 볼 때.
한계로 표면을 풀어 놓습니다
관측 날짜, 표면 정의, 좌표 및 높이 시스템, 포인트 선택, 그리드 간격, 간섭 및 누락 된 데이터 규칙을 문서화하십시오. 표면이 불쾌하거나 신뢰할 수 있는 영역의 유효 분석 풋프린트 및 플래그를 포함하십시오. 실제 검사를 수행하고 충분한 세부 사항을 제공합니다. 목적의 용도와 무해한 제한을 위한 별도의 주의를 지키십시오. 이 제품은 연속, 디자인 심사, 변경 감지 또는 더 까다로운 측정 작업을 지원하는지 결정하는 데 대한 실제적인 기반을 제공합니다.
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
Orthomosaic Mapping Software는 문서화 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.
