측정은 실제로 의미
개요는 효율적인 보고 또는 선택한 액세스 패턴을 지원하기 위해 사용되는 래스터의 해상도 표현입니다. 그들의 픽셀은 더 큰 소스 영역을 요약, 그래서 그들의 값은 샘플링 방법에 따라 달라집니다. 특정 분석에 적합하면서 디스플레이에 대한 개요는 적합 할 수 있습니다. 의학 클래스, 연속 고도 및 사진 색상은 다른 치료가 필요합니다. 선명한 찾고 개요의 존재는 소스에 세부 사항을 추가하지 않으며, 응용 프로그램은지도 스케일 변경으로 자동으로 다른 해상도 레벨을 선택할 수 있습니다.
재현성 작업 절차
raster 의미를 식별하고 개요 수준을 선택하고 이에 따라 재 샘플링을 선택합니다. 개요는 내부 또는 외부이며 필요한 경우 dataset로 보존할 수 있는지 여부를 기록합니다. 경계, 누락된 데이터 및 높은 대비 기능을 포함하는 작은 지역에서 전체 해상도와 개요 값을 비교합니다. 어떤 해상도 수준 분석 도구가 읽기를 확인합니다. categorical 자료에 대 한, 의미 없는 중간 숫자로 평균 클래스 식별자를 방지 합니다. 연속 표면의 경우, 선택된 감소 변경 extrema 또는 부드러운 좁은 기능에 대한 여부를 결정합니다.
일러스트 계산 및 해석
2 고도 구획에 의하여 설명하는 2는 10, 10, 10 및 14 미터를 포함합니다. 평균 개요는 11 미터를 제공하지만 가장 가까운 이웃은 샘플링에 따라 10 또는 14을 반환 할 수 있습니다. Neither는 값이 완전한 로컬 모양을 보존합니다. 식별자 1 및 3을 포함하는 클래스 블록의 경우, 2의 수치 평균은 결코 발생하지 않는 클래스를 명명 할 수 있습니다. 이 예제는 왜 개요 건설을 수행해야 데이터 하수인과 왜 줌 디스플레이를 사용해야 원래 픽셀 측정.
품질 검사 및 실패 진단
NoData contamination에 대한 개요를 검사하고, 의도한 분석 해상도의 통계를 비교합니다. 지도가 사용자 급상승으로 변경되는 경우, 차이점이 개요 샘플링, 스타일링 또는 실제 데이터에서 나온지 결정하십시오. 법적인 소스 변경 후 개요를 재건하고 일관성을 확인합니다. 분석이 명시적으로 집계된 지원 영역에 대한 호출하지 않는 한 측정에 대한 전체 해상도 데이터 권한. 숙련된 분석가가들은 분석가 제품에서 디스플레이의 편의성을 구별할 수 있도록 돕습니다.
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
Drone Mapping 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.
