사진측량 자가 교정의 도밍 진단
이미지 적합만으로 재구성을 판단하는 대신 독립적인 검사, 카메라 매개변수 검토 및 네트워크 형상을 사용하여 광범위하고 체계적인 변형을 찾습니다.
광범위한 변형 패턴 인식
돔형 융기 또는 그릇형 휨은 부분적인 세부 사항이 설득력 있게 보일 때에도 재구성된 표면에 영향을 미칠 수 있는 넓은 곡선 왜곡을 설명합니다. 실제 언덕, 잘못된 높이 기준 또는 일정한 수직 오프셋과 혼동해서는 안 됩니다. 중심과 가장자리를 포함하여 블록 전체의 독립적인 고도를 조사하고 불일치가 고립된 잡음 관측이 아닌 일관된 공간 패턴을 따르는지 여부를 검사합니다.
물체 공간 검사와 별도의 이미지 맞춤
낮은 평균 재투영 오류는 추정된 모델에서 이미지 공간 일치를 나타냅니다. 정확한 지형 높이를 독립적으로 증명하지는 않습니다. 매개변수와 장면 기하학은 약한 네트워크 내에서 서로를 보완할 수 있습니다. 조정에서 제외된 체크포인트를 활용하고, 부호가 있는 오차를 위치별로 비교해 보세요. 진정으로 독립적인 평가를 유지하지 않고 단지 표시된 잔차를 줄이기 위해 검사 관측을 기준점으로 전환하지 마십시오.
카메라 매개변수 가정 검토
선택한 렌즈 모델, 카메라 그룹화, 초점 가정, 매개변수가 고정 또는 최적화되었는지 검토합니다. 다른 초점 설정이나 호환되지 않는 모델의 보정은 부적절할 수 있습니다. 반대로, 약하게 제약된 매개변수를 너무 많이 자유롭게 추정하면 불안정한 결과가 발생할 수 있습니다. 문서화되지 않은 시험 순서가 아닌 특정 문서화된 변경으로 인해 차이가 발생할 수 있도록 후보 보정 파일과 처리 설정을 유지하십시오.
획득 기하학 검사
반복적인 보기 방향, 제한된 기하학적 다양성 및 별도의 영역에 걸친 약한 링크가 있는지 이미지 네트워크를 검사합니다. 추가로 적합한 보기 형상은 재구성을 제한하는 데 도움이 될 수 있지만 실제 플랫폼, 현장 및 필요한 관찰을 위해 계획되어야 합니다. 본질적으로 동일한 약한 형상을 가진 더 많은 이미지는 더 잘 제한된 네트워크와 자동으로 동일하지 않습니다.
통제된 처리 대안 비교
가상의 넓고 완만하게 경사진 부지에서 제어 및 기타 설정을 일정하게 유지하면서 기준 재구성을 정당화된 하나의 카메라 매개변수 대안과 비교합니다. 독립적인 높이 패턴, 매개변수 타당성 및 로컬 세부사항을 함께 검토합니다. 기존 이미지로 모호성을 해결할 수 없는 경우 필요한 추가 기준점 또는 획득 증거를 식별합니다. 표면이 더 평평해 보이거나 평균 이미지 오류가 더 작다는 이유만으로 결과를 선택하지 마세요.
증거가 실제로 뒷받침하는 것을 기록하십시오.
지형 모델을 사용하여 진단 플롯, 독립적인 검사 분포, 카메라 가정 및 선택된 처리 구성을 제공합니다. 남아 있는 불확실성을 설명하고 거부된 시험을 유용한 경우 내부 추적성으로 유지합니다. 승인은 체계적인 패턴이 조사되었으며 선택한 결과가 외부 증거에 의해 뒷받침된다는 것을 입증해야 합니다. 때때로 돔을 줄이는 소프트웨어 옵션은 테스트하기 위한 가설이지 보편적인 정확도 보장이 아닙니다.
