写真測量セルフキャリブレーションでのドーミングの診断
画像の適合だけで再構成を判断するのではなく、独立したチェック、カメラパラメータのレビュー、およびネットワークジオメトリを使用して、広範な系統的な変形を探します。
広範囲の変形パターンを認識する
ドーム状変形（ドーミング）または椀状変形（ボウリング）は、局所的な詳細が説得力があるように見える場合でも、再構成されたサーフェスに影響を与える可能性がある広範囲の湾曲歪みを表します。これを、本物の丘、間違った高さの基準、または一定の垂直オフセットと混同しないでください。ブロックの中心と端を含むブロック全体の独立した標高を調べ、不一致が孤立したノイズの多い観測ではなく一貫した空間パターンに従っているかどうかを検査します。
オブジェクト空間チェックから画像フィットを分離する
平均再投影誤差が低い場合は、推定モデルに基づく画像空間の一致を示します。正確な地形の高さを単独で証明するものではありません。パラメータとシーン ジオメトリは、弱いネットワーク内で相互に補うことができます。調整から除外されたチェックポイントを使用し、符号付き誤差を場所ごとに比較します。真に独立した評価を保持せずに、表示される残差を減らすためだけに検証用の観測点を基準点に変更しないでください。
カメラパラメータの前提条件を確認する
選択したレンズ モデル、カメラのグループ化、焦点の仮定、パラメータが固定されているか最適化されているかを確認します。別のフォーカス設定または互換性のないモデルからのキャリブレーションは不適切である可能性があります。逆に、あまりにも多くの弱く制約されたパラメータを自由に推定すると、不安定な結果が生じる可能性があります。候補のキャリブレーション ファイルと処理設定を保存しておくと、差異が文書化されていない一連のトライアルではなく、文書化された特定の変更に起因すると考えられます。
取得ジオメトリを検査する
画像ネットワークを検査して、反復的な視線方向、限られた幾何学的多様性、および別個の領域にわたる弱いリンクを調べます。追加の適切な表示ジオメトリは再構成を制限するのに役立ちますが、実際のプラットフォーム、サイト、および必要な観察に合わせて計画する必要があります。本質的に同じ弱いジオメトリを持つより多くの画像が、より適切に制約されたネットワークと自動的に同等になるわけではありません。
制御された処理の代替手段を比較する
仮定の広い緩やかな傾斜の現場で、基準点およびその他の設定を一定に保ちながら、ベースラインの再構成を 1 つの正当なカメラ パラメーターの代替と比較します。独立した高さパターン、パラメータの妥当性、および局所的な詳細を一緒に確認します。既存の画像では曖昧さを解決できない場合は、必要な追加の基準点または取得の証拠を特定します。表面が平坦に見える、または平均画像誤差が小さいという理由だけで結果を選択することは避けてください。
証拠が実際に何を裏付けているかを記録する
診断プロット、独立したチェック分布、カメラの仮定、および地形モデルを使用した選択された処理構成を提供します。残っている不確実性を説明し、有用な場合には拒否された試験を内部トレーサビリティとして保持します。受け入れは、体系的なパターンが調査され、選択された結果が外部証拠によって裏付けられていることを証明する必要があります。ドーミングを軽減するソフトウェア オプションは、検証すべき仮説であり、普遍的な精度を保証するものではありません。
