품질 보고서 사양

중요한:

품질 보고서 분석 방법에 대한 자세한 설명은 품질 보고서 도움말을.
품질 보고서 분석 방법에 대한 설명은 4단계 처리 부분을.

품질 보고서는 각 처리 단계가 완료된 후 자동으로 표시됩니다. 자동으로 표시되지 않도록 하려면 품질 보고서 하단의 " 처리 후 자동으로 표시" 확인란을 선택 해제하십시오

1 단계 초기 처리 후 처리가 실패했습니다:

처리 실패

1 단계 초기 처리가 완료된 후:

요약
품질 검사
시사
교정 세부 정보
초기 이미지 위치
컴퓨터 영상/GCP/수동 연결점 위치
카메라의 절대 위치 및 방향 불확실성
겹침
번들 블록 조정 세부 정보
원근 렌즈용 내부 카메라 매개변수
어안 렌즈용 내부 카메라 매개변수
내부 카메라 매개변수 상관관계
2D 키포인트 표
카메라용 2D 키포인트 테이블
카메라 모델 간 일치 횟수(중앙값/75%/최대값)
2D 키포인트 매칭을 통한 3D 포인트 생성
2D 키포인트 매칭
상대적인 카메라 위치 및 방향 불확실성
수동 연결 지점
지상 통제점
규모 제약 조건
방향 제약 조건
절대 지리 위치 분산
지리적 위치 편향
이미지 방향 분산
지리적 위치 좌표계 변환
상대적 지리적 위치 분산
롤링 셔터 통계
초기 처리 세부 정보

시스템 정보
좌표계
처리 옵션

단계 '포인트 클라우드 및 메시' 생성이 완료된 후:

포인트 클라우드 밀집화 세부 정보
결과

3단계 DSM, 정사영상 및 색인 작성이 완료된 후:

처리 옵션

카메라 방사 측정 보정

처리 실패
오류:	처리 실패의 원인이 된 오류에 대한 설명입니다.
하위 단계:	초기 처리 과정 중 처리가 실패하는 하위 단계입니다
원인:	실패 원인에 대한 설명.
해결책:	가능한 해결 방법을 설명하고 단계별 지침 링크를 제공합니다.

요약
프로젝트:	프로젝트 이름.
처리됨:	처리 날짜 및 시간.
카메라 모델명	이미지를 촬영하는 데 사용된 카메라 모델명.
리그 이름(들)	이미지 촬영에 사용된 장비의 이름입니다. 장비가 감지되면 해당 장비에 속한 모든 카메라가 위의 카메라 모델명에 표시됩니다.
평균 지상 샘플링 거리(GSD):	초기 이미지들의 평균 GSD입니다. GSD에 대한 자세한 정보는 Ground sampling distance(GSD)를.
적용 범위:	프로젝트가 포함하는 2D 영역입니다. 더 작은 처리 영역이 그려지더라도 이 영역은 영향을 받지 않습니다.
초기 처리 시간(보고서 제외):	품질 보고서 생성에 필요한 시간을 제외한 초기 처리 시간입니다

품질 검사
이미지:	이미지당 키포인트의 중앙값입니다. 키포인트는 이미지에서 감지할 수 있는 특징적인 지점입니다.
	키포인트 이미지 축척 > 1/4: 이미지당 10,000개 이상의 키포인트가 추출되었습니다. 키포인트 이미지 축척 ≤ 1/4: 이미지당 1,000개 이상의 키포인트가 추출되었습니다.
	키포인트 이미지 축척 > 1/4: 이미지당 500~10,000개의 키포인트가 추출되었습니다. 키포인트 이미지 축척 ≤ 1/4: 이미지당 200~1,000개의 키포인트가 추출되었습니다.
	키포인트 이미지 축척 > 1/4: 이미지당 500개 미만의 키포인트가 추출되었습니다. 키포인트 이미지 축척 ≤ 1/4: 이미지당 200개 미만의 키포인트가 추출되었습니다. 처리 실패 보고서: 정보가 없는 경우 표시됩니다.
데이터셋:	보정된 이미지 수, 즉 모델 재구성에 사용된 이미지 수를 나타냅니다. 재구성 결과 블록이 두 개 이상인 경우 블록 수가 표시됩니다. 이 섹션에는 사용자가 비활성화한 이미지 수도 표시됩니다. 처리가 실패하면 활성화된 이미지 수가 표시됩니다.
	활성화된 이미지의 95% 이상이 한 블록에서 보정됩니다.
	활성화된 이미지의 60%~95%가 보정되었거나, 여러 블록에서 활성화된 이미지의 95% 이상이 보정되었습니다.
	활성화된 이미지 중 60% 미만이 보정되었습니다. 처리 실패 보고서: 정보를 사용할 수 없으므로 항상 표시됩니다.
카메라 최적화:	원근 렌즈: 초기 초점 거리와 최적화된 초점 거리의 차이 비율. 어안 렌즈: 초기 아핀 변환 매개변수 C와 F, 그리고 최적화된 아핀 변환 매개변수 F의 차이 비율.
	원근 렌즈: 초기 초점 거리와 최적화된 초점 거리의 차이가 5% 미만입니다. 어안 렌즈: 초기 아핀 변환 매개변수 C와 F와 최적화된 아핀 변환 매개변수 F의 차이가 5% 미만입니다.
	원근 렌즈: 초기 초점 거리와 최적화된 초점 거리의 차이율은 5%에서 20% 사이입니다. 어안 렌즈: 초기 아핀 변환 매개변수 C와 F와 최적화된 아핀 변환 매개변수 F의 차이율은 5%에서 20% 사이입니다.
	원근 렌즈: 초기 초점 거리와 최적화된 초점 거리의 차이가 20%를 초과합니다. 어안 렌즈: 초기 아핀 변환 매개변수 C와 F와 최적화된 아핀 변환 매개변수 C와 F의 차이가 20%를 초과합니다. 처리 실패 보고서: 정보를 사용할 수 없으므로 항상 표시됩니다.
어울리는:	보정된 이미지당 일치 항목 수의 중앙값.
	키포인트 이미지 배율 > 1/4: 보정된 이미지당 1,000개 이상의 매칭이 계산되었습니다. 키포인트 이미지 배율 ≤ 1/4: 보정된 이미지당 100개 이상의 매칭이 계산되었습니다.
	키포인트 이미지 스케일 > 1/4: 보정된 이미지당 100~1,000개의 매칭이 계산되었습니다. 키포인트 이미지 스케일 ≤ 1/4: 보정된 이미지당 50~100개의 매칭이 계산되었습니다.
	키포인트 이미지 배율 > 1/4: 보정된 이미지당 100개 미만의 매칭이 계산되었습니다. 키포인트 이미지 배율 ≤ 1/4: 보정된 이미지당 50개 미만의 매칭이 계산되었습니다. 처리 실패 보고서: 정보가 없는 경우 표시됩니다.
지리 참조:	프로젝트가 지리적으로 참조되었는지 여부를 표시합니다. 지리 참조된 경우, 프로젝트의 지리 참조에 사용된 정보가 표시됩니다 사이트 보정 변환이 사용된 경우 사이트 보정값이 표시됩니다. 이미지 지리적 위치 정보만 사용한 경우에는 GCP가 표시되지 않습니다 GCP가 사용되는 경우 (X,Y,Z)의 RMS 오차의 개수, 유형 및 평균이 표시됩니다. 처리 과정에 실패하면 프로젝트에 정의된 GCP(지상 기준점)의 수가 표시됩니다.
	이 프로젝트는 지리적으로 참조되어 있습니다 사이트 보정을 사용하여 GCP를 사용하면 GCP 오차가 평균 GSD의 2배 미만입니다.
	GCP가 사용되었고 GCP 오류가 평균 GSD의 2배 이상인 경우 또는 GCP가 사용되지 않는 경우. 처리 실패 보고서: GCP 사용 여부와 관계없이 항상 표시됩니다.
	GCP가 사용되었으며 GCP 오차는 평균 GSD의 4배 이상입니다.

시사

그림 1: 밀집화 전의 정사영상과 해당 희소 디지털 표면 모델(DSM).

교정 세부 정보
보정된 이미지 수:	보정된 이미지 수, 즉 재구성에 사용된 이미지 수를 프로젝트의 전체 이미지 수(활성화된 이미지와 비활성화된 이미지 포함)로 나눈 값입니다
지리적 위치 정보가 포함된 이미지 수:	지리적 위치 정보가 포함된 이미지의 수입니다.

초기 이미지 위치

그림 2: 초기 이미지 위치의 위쪽에서 본 모습. 녹색 선은 큰 파란색 점을 시작으로 시간에 따른 이미지의 위치를 나타낸다.

컴퓨터 영상/GCP/수동 연결점 위치

그림 3: 초기 이미지 위치(파란색 점)와 계산된 이미지 위치(녹색 점) 사이의 오프셋, 그리고 GCP의 초기 위치(파란색 십자)와 계산된 위치(녹색 십자) 사이의 오프셋을 평면도(XY 평면), 정면도(XZ 평면), 측면도(YZ 평면)에서 나타낸 것이다. 짙은 녹색 타원은 번들 블록 조정 결과의 절대 위치 불확실성(N배 확대)을 나타낸다.

카메라의 절대 위치 및 방향 불확실성

평균 X/Y/Z:	카메라 절대 위치의 X/Y/Z 방향 평균 불확실성.
평균 오메가/파이/카파:	절대 카메라 위치의 오메가/파이/카파 방향각에 대한 평균 불확실성.
카메라 평균 변위(X/Y/Z):	선형 롤링 셔터로 처리된 프로젝트에서만 사용 가능합니다. 절대 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 카메라 변위의 평균 불확실성입니다.
시그마 X/Y/Z:	절대 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 불확실성의 시그마 값입니다.
시그마 오메가/파이/카파:	절대 카메라 위치의 오메가/파이/카파 각도 불확실성의 시그마 값.
시그마 카메라 변위 X/Y/Z:	선형 롤링 셔터로 처리된 프로젝트에서만 사용 가능합니다. 절대 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 카메라 변위 불확실성의 시그마 값입니다.

겹침

그림 4: 정사영상 각 픽셀에 대해 계산된 중첩 이미지 수. 빨간색과 노란색 영역은 중첩이 적어 품질이 저하될 수 있는 영역을 나타냅니다. 녹색 영역은 픽셀당 5개 이상의 이미지가 중첩되는 영역을 나타냅니다. 이러한 영역에서 키포인트 매칭 수가 충분하면 양질의 결과가 생성됩니다(키포인트 매칭은 그림 5 참조).

번들 블록 조정 세부 정보
번들 블록 조정을 위한 2D 키포인트 관측 횟수:	AAT/BBA에 사용되는 모든 이미지의 자동 연결점 수입니다. 이는 최소 두 개의 이미지에서 일치할 수 있는 모든 키포인트(특징점)의 수에 해당합니다.
번들 블록 조정을 위한 3D 포인트 개수:	이미지에서 2D 점들을 매칭하여 생성된 모든 3D 점의 개수입니다.
평균 재투영 오차 [픽셀]:	픽셀 단위로 나타낸 재투영 오차의 평균값. 각각의 3D 점은 이미지에서 먼저 검출된 2D 특징점입니다. 검출된 2D 특징점은 각 이미지에서 특정 위치를 가집니다. 계산된 3D 점을 이미지에 다시 투영할 때, 그 위치는 재투영된 값을 갖게 됩니다. 초기 위치와 재투영된 위치 사이의 거리가 재투영 오차입니다. 자세한 내용은 재투영 오차(Reprojection error).

원근 렌즈용 내부 카메라 매개변수
아이콘 + 카메라 모델명 + 센서 크기	이 아이콘은 카메라 모델의 출처를 나타냅니다 소프트웨어 데이터베이스, 소프트웨어 데이터베이스에서 편집된 카메라 모델, 사용자 데이터베이스, 프로젝트 파일, EXIF 데이터) 카메라 모델명과 센서 크기도 함께 표시됩니다.
EXIF ID:	카메라 모델과 연결된 EXIF ID입니다.

초기값:	카메라 모델의 초기값.
최적화된 값:	카메라 보정으로부터 계산되어 처리 과정에 사용되는 최적화된 값입니다.
불확실성(시그마):	초점 거리, 주점 X, 주점 Y, 방사 왜곡 R1, R2 및 접선 왜곡 T1, T2의 불확실성의 시그마 값입니다.
초점 거리:	카메라의 초점 거리는 픽셀 단위와 밀리미터 단위로 표시됩니다. 센서 크기가 실제 크기인 경우 초점 거리도 실제 크기여야 합니다. 예를 들어 센서 크기가 36 x 24 mm로 표시된 경우 초점 거리는 35mm 환산 초점 거리여야 합니다.
주요 지점 x:	주점의 x 좌표는 픽셀 단위와 밀리미터 단위로 표시됩니다. 주점은 이미지의 중심 부근에 위치합니다. 좌표계의 원점은 여기에 표시된 것과 같습니다
주요 지점 y:	주점의 y 좌표는 픽셀 단위와 밀리미터 단위로 표시됩니다. 주점은 이미지의 중심 부근에 위치합니다. 좌표계의 원점은 여기에 표시된 것과 같습니다
R1:	렌즈 R1의 방사형 왜곡.
R2:	렌즈 R2의 방사형 왜곡.
R3:	렌즈 R3의 방사형 왜곡.
T1:	렌즈의 접선 왜곡 T1.
T2:	렌즈의 접선 왜곡 T2.
잔여 렌즈 오차:	이 그림은 잔여 렌즈 오차를 보여줍니다. 카메라 모델의 모든 이미지에 대해 평균화된 픽셀당 자동 연결점(ATP) 개수는 검은색과 흰색으로 색상 구분되어 표시됩니다. 흰색은 해당 픽셀 위치에서 평균적으로 16개 이상의 ATP가 추출되었음을 나타냅니다. 검은색은 해당 픽셀 위치에서 평균적으로 ATP가 0개 추출되었음을 나타냅니다. 이미지를 클릭하면 각 픽셀에 대한 재투영 오차의 평균 방향과 크기를 확인할 수 있습니다. 시각화를 위해 벡터의 크기가 조정되었습니다.

어안 렌즈용 내부 카메라 매개변수
아이콘 + 카메라 모델명 + 센서 크기	이 아이콘은 카메라 모델의 출처를 나타냅니다 소프트웨어 데이터베이스, 소프트웨어 데이터베이스에서 편집된 카메라 모델, 사용자 데이터베이스, 프로젝트 파일, EXIF 데이터) 카메라 모델명과 센서 크기도 함께 표시됩니다.
EXIF ID:	카메라 모델과 연결된 EXIF ID입니다.

초기값:	카메라 모델의 초기값.
최적화된 값:	카메라 보정으로부터 계산되어 처리 과정에 사용되는 최적화된 값입니다.
불확실성(시그마):	다항식 계수 1, 2, 3, 4 및 아핀 변환 매개변수 C, D, E, F의 불확실성의 시그마.
폴리[0]:	다항식 계수 1
폴리[1]:	다항식 계수 2
폴리[2]:	다항식 계수 3
폴리[3]:	다항식 계수 4
기음:	아핀 변환 C
디:	아핀 변환 D
이자형:	아핀 변환 E
에프:	아핀 변환 F
주요 지점 x:	주점의 x 좌표는 픽셀 단위로 표시됩니다. 주점은 이미지의 중심 부근에 위치합니다. 좌표계의 원점은 여기에 표시된 것과 같습니다
주요 지점 y:	주점의 y 좌표(픽셀 단위). 주점은 이미지 중심 부근에 위치합니다. 좌표계의 원점은 여기에 표시된 것과 같습니다
잔여 렌즈 오차:	이 그림은 잔여 렌즈 오차를 보여줍니다. 카메라 모델의 모든 이미지에 대해 평균화된 픽셀당 자동 연결점(ATP) 개수는 검은색과 흰색으로 색상 구분되어 표시됩니다. 흰색은 해당 픽셀 위치에서 평균적으로 16개 이상의 ATP가 추출되었음을 나타냅니다. 검은색은 해당 픽셀 위치에서 평균적으로 ATP가 0개 추출되었음을 나타냅니다. 이미지를 클릭하면 각 픽셀에 대한 재투영 오차의 평균 방향과 크기를 확인할 수 있습니다. 시각화를 위해 벡터의 크기가 조정되었습니다.

내부 카메라 매개변수 상관관계

번들 조정을 통해 결정된 카메라 내부 매개변수 간의 상관 관계입니다. 상관 행렬은 내부 매개변수들이 서로 얼마나 보정하는지를 보여줍니다.
흰색은 매개변수 간의 완전한 상관 관계를 나타내며, 즉 한 매개변수의 변화가 다른 매개변수에 의해 완전히 보정될 수 있음을 의미합니다. 검은색은 해당 매개변수가 완전히 독립적이며 다른 매개변수의 영향을 받지 않음을 나타냅니다.

2D 키포인트 표

이미지당 2D 키포인트 개수:	이미지당 2D 키포인트(특징점)의 개수.
이미지당 일치하는 2D 키포인트 수:	이미지당 일치하는 2D 특징점의 개수입니다. 일치하는 특징점은 최소 두 개의 이미지에서 처음으로 감지된 특징점(이 이미지들에서 2D 특징점)이며, 동일한 특징점으로 식별된 특징점입니다.
중앙값:	이미지당 위에서 언급한 주요 지점의 중앙값 개수.
최소:	이미지당 위에서 언급한 키포인트의 최소 개수.
맥스:	이미지당 위에서 언급한 주요 지점의 최대 개수입니다.
평균:	이미지당 위에서 언급한 주요 지점의 평균 개수.

카메라용 2D 키포인트 테이블
카메라 모델명	두 개 이상의 카메라 모델이 사용되는 경우, 특정 카메라 모델 이름과 연결된 이미지에서 발견된 2D 키포인트의 개수가 표시됩니다.

이미지당 2D 키포인트 개수:	이미지당 2D 키포인트(특징점)의 개수.
이미지당 일치하는 2D 키포인트 수:	이미지당 일치하는 2D 특징점의 개수입니다. 일치하는 특징점은 최소 두 개의 이미지에서 처음으로 감지된 특징점(이 이미지들에서 2D 특징점)이며, 동일한 특징점으로 식별된 특징점입니다.
중앙값:	이미지당 위에서 언급한 주요 지점의 중앙값 개수.
최소:	이미지당 위에서 언급한 키포인트의 최소 개수.
맥스:	이미지당 위에서 언급한 주요 지점의 최대 개수입니다.
평균:	이미지당 위에서 언급한 주요 지점의 평균 개수.

카메라 모델 간 일치 횟수(중앙값/75%/최대값)

중앙값 / 75% / 최댓값:	두 카메라 모델 간의 일치 횟수의 중앙값, 75%(상위 사분위수), 최대값입니다. 셀이 비어 있으면 해당 카메라 간에 일치 항목이 계산되지 않은 것입니다.

2D 키포인트 매칭을 통한 3D 포인트 생성

N개의 이미지에서 관찰된 3D 포인트 수:	각 3D 포인트는 최소 두 개의 이미지에서 관찰된 키포인트로부터 생성됩니다. 이 표의 각 행은 N개의 이미지에서 관찰된 3D 포인트의 개수를 나타냅니다. 3D 포인트가 보이는 이미지 번호가 높을수록 정확도가 높습니다.

2D 키포인트 매칭

그림 5: 이미지 계산 위치를 위에서 본 모습. 일치하는 이미지들 사이의 연결을 보여줍니다. 연결선의 진하기는 이미지들 간에 일치하는 2D 키포인트의 수를 나타냅니다. 밝은 연결선은 연결이 약함을 나타내며, 수동 연결점 지정 또는 추가 이미지가 필요합니다. 짙은 녹색 타원은 번들 블록 조정 결과의 상대적인 카메라 위치 불확실성(N배 확대)을 나타냅니다.

2D 키포인트 매칭 그래프는 각 블록을 서로 다른 색상(다음 예에서는 녹색과 노란색)으로 표시합니다

상대적인 카메라 위치 및 방향 불확실성

평균 X/Y/Z:	상대적인 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 평균 불확실성.
평균 오메가/파이/카파:	상대적인 카메라 위치의 오메가/파이/카파 방향각에 대한 평균 불확실성.
카메라 평균 변위(X/Y/Z):	선형 롤링 셔터로 처리된 프로젝트에서만 사용 가능합니다. 상대적인 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 카메라 변위의 평균 불확실성입니다.
시그마 X/Y/Z:	상대적인 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 불확실성의 시그마 값입니다.
시그마 오메가/파이/카파:	상대적인 카메라 위치의 오메가/파이/카파 각도에 대한 불확실성의 시그마 값.
시그마 카메라 변위 X/Y/Z:	선형 롤링 셔터로 처리된 프로젝트에서만 사용 가능합니다. 상대적인 카메라 위치의 X/Y/Z 방향 카메라 변위 불확실성의 시그마 값입니다.

수동 연결 지점

MTP 이름:	수동 연결 지점의 이름입니다.
투영 오차 [픽셀]:	수동 연결점이 표시되고 재투영된 이미지의 평균 거리입니다.
확인됨/표시됨:	검증됨: 수동 연결점이 표시되어 재구성에 사용된 이미지 수. 표시됨: 수동 연결점이 표시된 이미지 수.

지상 통제점

GCP 이름:	GCP 이름과 GCP 유형을 함께 표시합니다. 유형은 다음과 같습니다 3D GCP 2D GCP
체크포인트 이름:	검문소의 이름.
XY/Z축 정확도 [m]: XY/Z축 정확도 [ft]:	사용자가 제공한 GCP/체크포인트의 XY 방향 정확도 / 사용자가 제공한 GCP/체크포인트의 Z 방향 정확도. 정확도는 각 방향에서의 GCP/체크포인트의 정확도를 나타냅니다.
오류 X [m]: 오류 X [ft]:	계산된 GCP/체크포인트 3D 지점과 원래 위치 간의 X 방향 차이(원래 위치 - 계산된 위치).
오류 Y [m]: 오류 Y [ft]:	계산된 GCP/체크포인트 3D 지점과 원래 위치 간의 Y 방향 차이(원래 위치 - 계산된 위치).
오류 Z [m]: 오류 Z [ft]:	계산된 GCP/체크포인트 3D 지점과 원래 위치 간의 Z축 방향 차이(원래 위치 - 계산된 위치).
투영 오차 [픽셀]:	GCP/체크포인트가 표시된 이미지와 재투영된 이미지에서 평균 거리.
확인됨/표시됨:	검증됨: GCP/체크포인트가 표시되어 재구성에 사용된 이미지 수. 표시됨: GCP/체크포인트가 표시된 이미지 수.
평균 [m]: 평균 [ft]:	각 방향(X, Y, Z)의 평균 오차입니다. 자세한 내용은 품질 보고서에서 GCP 오류는 어떻게 정의되는지.
시그마[m]: 시그마 [ft]:	각 방향(X, Y, Z)의 오차 표준편차입니다. 자세한 내용은 품질 보고서에서 GCP 오류는 어떻게 정의되는지.
RMS 오류 [m]: RMS 오차 [ft]	각 방향(X, Y, Z)의 제곱평균오차(RMSE). 자세한 내용은 품질 보고서에서 GCP 오류는 어떻게 정의되나요?를.

규모 제약 조건

척도 이름:	스케일 제약 조건 의 이름입니다 .
초기 길이 [m]: 초기 길이 [ft]:	현장에서 측정한 길이는 축척 제약 조건의 실제 길이를 나타냅니다.
초기 길이 정확도 [m]: 초기 길이 정확도 [ft]:	현장 측정의 정확도.
계산된 길이 [m]: 계산된 길이 [ft]:	길이는 3D 모델에서 측정되었습니다.
계산된 길이 오차[m]: 계산된 길이 오차[ft]:	계산 된 길이 오차는 계산된 길이 와 초기 길이 의 차이로 나타낼 수 있습니다 .
GCP/MTP 라벨 1:	스케일 제약 조건 과 연결된 첫 번째 수동 연결점의 레이블입니다 .
GCP/MTP 라벨 2:	스케일 제약 조건 과 연결된 두 번째 수동 연결점의 레이블입니다 .
평균 [m]: 평균 [ft]:	평균 계산 길이 오차.
시그마 [m]: 시그마 [ft]:	계산된 길이 오차 의 표준 편차 .

방향 제약 조건

오리엔테이션 이름:	방향 제약 조건 의 이름입니다 .
중심선:	방향 제약 조건이 나타내는 축의 이름입니다.
각도 정확도 [도]:	현장 측정의 각도 정확도.
계산된 각도 오차 [도]	계산된 축과 그려진 축 사이의 각도 차이.
GCP/MTP 라벨 1:	방향 제약 조건 과 연결된 첫 번째 수동 연결점의 레이블입니다 .
GCP/MTP 라벨 2:	방향 제약 조건 과 관련된 두 번째 수동 연결 지점의 레이블입니다 .
평균 [도]:	평균 계산된 각도 오차.
시그마 [도]:	계산된 각도 오차 의 표준 편차 .

절대 지리 위치 분산
최소 오차 와 최대 오차는 모든 이미지의 최대 정확도의 -1.5배에서 1.5배 사이의 위치 오차 범위를 나타냅니다. X, Y, Z 열의 지리적 위치 오차는 미리 정의된 오차 범위 내에 있는 지리적 위치 오차가 있는 이미지의 비율을 나타냅니다. 지리적 위치 오차는 초기 이미지 위치와 계산된 이미지 위치 간의 차이입니다. 이미지의 지리적 위치 오차는 관측된 3D 점의 정확도와는 무관하다는 점에 유의하십시오.
최소 오차 [m] / 최대 오차 [m]: 최소 오차 [ft] / 최대 오차 [ft]:	최소 및 최대 오차는 모든 이미지의 최대 정확도(모든 X, Y, Z 방향)의 -1.5배에서 1.5배 사이의 위치 오차 범위를 나타냅니다.
위치 정보 오류 X [%]:	사전에 정의된 오차 범위 내에 X 방향 위치 오류가 있는 이미지의 비율입니다. 위치 오류는 카메라의 초기 위치와 계산된 위치 간의 차이입니다.
위치 정보 오류 Y [%]:	사전에 정의된 오차 범위 내에 Y축 방향의 위치 오류가 있는 이미지의 비율입니다. 위치 오류는 카메라의 초기 위치와 계산된 위치 간의 차이입니다.
위치 정보 오류 Z [%]:	사전에 정의된 오차 범위 내에 Z축 방향 위치 오류가 있는 이미지의 비율입니다. 위치 오류는 카메라의 초기 위치와 계산된 위치 간의 차이입니다.
평균:	각 방향(X, Y, Z)의 평균 오차.
시그마:	각 방향(X, Y, Z)의 오차에 대한 표준편차.
RMS 오류:	각 방향(X, Y, Z)의 제곱평균오차.

지리적 위치 편향
이 표는 프로젝트에 GCP(지상 기준점)가 사용된 경우에만 표시됩니다. 이 표는 출력 좌표계에서 이미지 초기 위치와 계산된 위치 간의 편차를 나타냅니다.
번역 [m]: 번역 [ft]:	출력 좌표계에서 초기 이미지 위치와 계산된 이미지 위치 간의 변환.
회전 [도]:	출력 좌표계에서 초기 이미지 위치와 계산된 이미지 위치 사이의 회전 값입니다. 출력 좌표계가 임의의 좌표계인 경우에만 표시됩니다.
규모:	출력 좌표계에서 초기 이미지 위치와 계산된 이미지 위치 사이의 스케일입니다. 출력 좌표계가 임의의 좌표계인 경우에만 표시됩니다.

이미지 방향 분산

지리적 위치 방향 변동:	이미지 방향 각도의 제곱평균제곱근(RMS) 오차. 초기 이미지 방향 각도와 계산된 방향 각도 간의 차이.
오메가:	오메가 각도의 RMS 오차(도 단위).
파이:	파이 각도의 RMS 오차(도 단위).
카파:	카파 각도의 RMS 오차(도 단위).

지리적 위치 좌표계 변환

지리적 위치 정보의 변환:	이 표는 현장 보정 변환이 정의되고 활성화되었으며 출력 좌표계가 임의의 좌표계인 경우 에만 표시됩니다 . 이 표는 현장 보정 투영에서 출력 좌표계로의 변환을 정의합니다. 이미지가 알려진 좌표계에 있고 GCP(지상 기준점)를 사용하지 않는 프로젝트에서 임의의 출력 좌표계로의 변환을 정의하는 데 사용할 수 있습니다.
번역 [m]: 번역 [ft]	현장 보정 투영값을 임의의 출력 좌표계로 변환합니다. 출력 좌표계에서 X, Y, Z축이 정의됩니다.
회전 [도]:	사이트 보정 투영면에서 임의의 출력 좌표계로의 회전. 출력 좌표계에서 X, Y, Z축이 정의됩니다.
규모:	현장 보정 투영과 임의의 출력 좌표계 간의 축척 비율. X, Y, Z축은 출력 좌표계에서 정의됩니다.
사이트 보정 예측:	표의 설명에 표시되어 있습니다. 변환은 현장 보정의 투영 시스템에서 임의의 출력 좌표계로의 변환입니다.

상대적 지리적 위치 분산

상대적 위치 오차:

각 방향에 대한 상대적 위치 오차는 다음과 같이 계산됩니다

Rx = (Xi - Xc)/Ax
Ry = (Yi - Yc)/Ay
Rz = (Zi - Zc)/Az

어디

Rx, Ry, Rz = X, Y, Z축의 상대적 위치 오차
Xi, Yi, Zi = 초기 이미지의 X, Y, Z 좌표 (GPS 위치)
Xc, Yc, Zc = 계산된 이미지의 X, Y, Z축 위치
Ax, Ay, Az = 이미지의 지리적 위치 정확도(사용자가 설정하거나 RTK 정확도에서 가져옴)의 X, Y, Z축 방향

목표는 상대적 위치 오차가 가우시안 분포를 따르는지 확인하는 것입니다.

만약 그렇다면:

지리적 위치 정보가 입력되고 보정된 이미지의 68.2%는 X, Y, Z 축의 상대적 지리적 위치 오차가 -1에서 1 사이여야 합니다.
지리적 위치 정보가 입력되고 보정된 이미지의 95.4%는 X, Y, Z 축의 상대적 지리적 위치 오차가 -2에서 2 사이여야 합니다.
지리적 위치 정보가 입력되고 보정된 이미지의 99.6%는 X, Y, Z 축의 상대적 지리적 위치 오차가 -3에서 3 사이여야 합니다.

이미지 X[%]:

지리적 위치 파악 및 보정이 완료된 이미지 중 상대적 지리적 위치 오차가 이미지 지리적 위치 정확도의 1배, 2배, 3배인 이미지의 비율.

이미지 Y[%]:

지리적 위치 파악 및 보정이 완료된 이미지 중 이미지 지리적 위치 정확도의 1배, 2배, 3배에 해당하는 상대적 지리적 위치 오차(Y값)를 갖는 이미지의 비율.

이미지 Z[%]

지리적 위치 파악 및 보정이 완료된 이미지 중, 이미지 지리적 위치 정확도의 1배, 2배, 3배에 해당하는 상대적 지리적 위치 오차(Z값 기준)를 갖는 이미지의 비율.

위치 정확도 평균 [m]:

위치 정확도 평균 [ft]:

각 방향(X, Y, Z)의 평균 정확도.

위치 정확도의 시그마 [m]:

위치 정확도의 시그마 [ft]:

각 방향(X, Y, Z)의 정확도에 대한 표준 편차.

롤링 셔터 통계

그림 6: 롤링 셔터 카메라 모델로 추정한 카메라 움직임. 녹색 선은 계산된 이미지 위치를 나타냅니다. 파란색 점은 노출 시작 시점의 카메라 위치를 나타냅니다. 파란색 선은 롤링 셔터 판독 중 카메라 움직임을 나타내며, 가시성을 높이기 위해 프로젝트에 따라 배율을 조정했습니다.

카메라 속도 중앙값:	드론이 이미지를 촬영할 때의 평균 속도.
센서 판독 중 롤링 셔터 변위 중앙값:	이미지 촬영 중 카메라의 롤링 셔터 변위 중앙값(판독값).
평균 롤링 셔터 시간:	사진 촬영에 소요되는 평균 시간.

초기 처리 세부 정보

시스템 정보

하드웨어:	처리에는 CPU, RAM 및 GPU가 필요합니다.
운영 체제:	처리에 사용되는 운영 체제.

좌표계

이미지 좌표계	이미지 지리적 위치의 좌표계.
지상기준점(GCP) 좌표계	GCP(지상 기준점)를 사용하는 경우, GCP의 좌표계.
출력 좌표계	프로젝트의 출력 좌표계

처리 옵션

감지된 템플릿:	템플릿이 사용된 경우, 처리 옵션 템플릿이 표시됩니다
주요 특징 이미지 크기:	키포인트를 계산하는 이미지 크기입니다. 크기는 세 가지 방법으로 선택할 수 있습니다 전체: 키포인트 이미지 크기를 . 신속성: 키포인트 이미지 크기를 빠른 결과를 제공합니다. 사용자 지정: 사용자가 선택한 키포인트 이미지 크기. 다음과 같은 이미지 배율을 선택할 수 있습니다 이미지 크기: 1: 원본 이미지 크기. 이미지 배율: 2: 이미지 크기가 두 배가 됩니다. 이미지 크기: 0.5: 이미지 크기의 절반. 이미지 배율: 0.25: 이미지 크기의 4분의 1. 이미지 배율: 0.125: 이미지 크기의 8분의 1.
고급: 이미지 쌍 매칭:	어떤 이미지 쌍을 매칭할지 선택하는 방법을 정의합니다. 선택 방법은 세 가지가 있습니다 공중 그리드 또는 회랑: 공중 그리드 또는 회랑 비행 경로에 대한 쌍 매칭을 최적화합니다. 자유 비행 또는 지상 촬영: 자유 비행 경로 또는 지상 이미지에 대한 쌍 매칭을 최적화합니다. 관습: 매칭 매개변수 쌍은 사용자가 선택합니다. 특정 프로젝트 및 고급 사용자에게만 유용합니다. 위의 옵션 중 하나로 원하는 결과를 얻지 못할 경우 권장됩니다. 인접 이미지 수: 쌍을 맞추는 데 사용되는 이미지(시간상 이전과 이후)의 총 개수. 연속된 이미지 간의 상대적 거리: 명시된 거리 내에 있는 모든 이미지가 쌍 매칭에 사용됩니다. 이미지 간의 평균 거리를 1단위 거리로 사용합니다. 이미지 유사도를 기반으로 한 각 이미지 쌍의 최대 개수: 유사한 이미지 콘텐츠를 가진 이미지 쌍의 최대 개수입니다. MTP당 최대 이미지 쌍 수: 주어진 MTP로 연결될 수 있는 최대 이미지 쌍 수입니다. 촬영 시간 사용: 이미지가 촬영된 시간을 고려하여 이미지를 매칭합니다. 이미지 지리 위치 삼각측량 사용: 이미지에 지리 위치 정보가 있는 경우에만 사용 가능합니다. 항공 촬영 이미지에만 유용합니다. 이미지의 지리 위치를 삼각측량하여 각 이미지를 삼각형으로 연결된 다른 이미지와 비교합니다. 거리 활용: 이미지에 지리 위치 정보가 있는 경우에만 사용 가능합니다. 경사 촬영이나 지상 촬영 프로젝트에 유용합니다. 각 이미지는 상대적인 거리 내에 있는 이미지와 매칭됩니다. 이미지 유사도 활용: 이미지 콘텐츠를 사용하여 쌍을 찾습니다. 콘텐츠가 가장 유사한 n개의 이미지를 매칭합니다 MTP 사용: 공유된 수동 연결 지점을 통해 연결된 이미지는 서로 일치합니다. 여러 대의 카메라에 시간 정보 사용: 동일한 비행 계획을 사용하여 동일한 지역에서 지리 위치 정보 없이 여러 번 비행하고, 각 비행마다 다른 카메라 모델을 사용하는 경우, 시간 정보를 사용하여 한 비행의 이미지와 다른 비행의 이미지를 비교합니다.
고급: 매칭 전략:	이미지는 기하학적으로 검증된 매칭을 사용하거나 사용하지 않고 매칭됩니다 .
고급: 키포인트 추출:	추출할 키포인트의 목표 개수입니다. 목표 개수는 다음과 같을 수 있습니다 자동: 목표 키포인트 개수는 소프트웨어에서 정의합니다. 사용자 지정: 키포인트 개수: 추출할 키포인트의 개수를 사용자가 지정합니다.
고급: 보정:	사용된 보정 매개변수: 교정 방법: 사용된 교정 방법. 표준: 대부분의 프로젝트에 적용됩니다. 대안: 정확한 지리 위치 정보와 낮은 텍스처 콘텐츠를 가진 항공 수직 이미지(예: 들판)에 최적화되어 있습니다. 정확한 위치 정보 및 방향: 이미지의 위치 정보와 방향이 매우 정확한 프로젝트에 최적화되어 있습니다. 내부 매개변수 최적화: 전체: 카메라의 모든 내부 매개변수를 최적화합니다. 없음: 카메라 내부 매개변수를 최적화하지 않습니다. 주요 기능: 가장 중요한 내부 카메라 매개변수를 최적화합니다. 모든 사전 정보: 최적의 내부 매개변수가 초기 값에 가깝도록 강제합니다. 외부 매개변수 최적화: 전체: 모든 외부 카메라 매개변수를 최적화합니다. 없음: 외부 카메라 매개변수를 최적화하지 않습니다. 회전: 카메라 방향만 최적화합니다.
고급: 자동 하늘 마스킹	Bebod 2 프로젝트에서만 사용 가능합니다.
리그 프로세싱	리그 프로젝트에만 사용 가능합니다.

포인트 클라우드 밀집화 세부 정보

처리 옵션

이미지 크기:	포인트 클라우드 밀집화에 사용된 이미지 스케일: 1 (원본 이미지 크기, 느린 속도) 1/2 (이미지 크기의 절반, 기본값) 1/4 (이미지 크기의 1/4, 빠른 속도) 1/8 (8 이미지 크기, 허용 오차) 멀티스케일 사용 여부도 표시됩니다
점 밀도:	밀집된 포인트 클라우드의 포인트 밀도. 다음과 같은 형태일 수 있습니다: 높은 최적 낮은
최소 일치 항목 수:	3D 포인트당 최소 매칭 수는 해당 3D 포인트의 이미지에 대한 유효한 재투영의 최소 개수를 나타냅니다. 이 값은 2~6개일 수 있습니다.
3D 텍스처 메시 생성:	3D 텍스처 메시가 생성되었는지 여부를 표시합니다.
3D 텍스처 메시 설정:	3D 텍스처 메시 생성에 대한 처리 설정을 표시합니다. 해상도: 3D 텍스처 메시 생성에 사용할 해상도를 선택합니다. 다음과 같은 옵션이 있습니다. 고해상도 중간 해상도 저해상도 관습사용자 지정 옵션을 선택하면 다음과 같이 표시됩니다 256x256 512x512 1024x1024 2048x2048 4096x4096 8192x 8192 16384x16384 32768x32768 65563x65563 131072x131072 양적 삼각형의 최대 개수는 기하학적 형태와 프로젝트 규모에 따라 달라집니다. 질적 연구. 다음과 같을 수 있습니다: 예민한 공격적인 해상도: 사용자 지정 최대 옥트리 깊이: 5~20 사이일 수 있습니다. 텍스처 크기. 다음과 같을 수 있습니다. 파괴 기준: 다음과 같을 수 있습니다. 색상 균형 조정: 3D 텍스처 메시의 텍스처 생성에 색상 균형 조정 알고리즘이 선택되었을 때 나타납니다.
LOD	생성됨: 예 또는 아니오일 수 있습니다.
고급: 3D 텍스처 메시 설정:	시료 밀도 구분자: 1~5 사이의 값일 수 있습니다.
고급: 창 크기 맞추기:	원본 이미지에서 밀집된 지점과 일치하도록 사용된 그리드의 크기입니다.
고급: 이미지 그룹:	고밀도 포인트 클라우드가 생성된 이미지 그룹입니다. 이미지 그룹당 하나의 고밀도 포인트 클라우드가 생성됩니다.
고급: 처리 영역 사용:	처리 영역을 고려할지 여부 를 표시합니다
고급: 주석 사용:	2단계 포인트 클라우드 및 메시 처리 옵션에서 선택한 대로 주석을 고려할지 여부를 결정합니다 .
고급: 카메라 심도 자동 제한:	카메라 심도 자동 제한 여부를 표시합니다.
포인트 클라우드 밀집화 시간:	고밀도 포인트 클라우드를 생성하는 데 소요된 시간.
포인트 클라우드 분류에 필요한 시간:	분류된 포인트 클라우드를 생성하는 데 소요된 시간.
3D 텍스처 메시 생성 시간:	3D 텍스처 메시 생성에 소요된 시간입니다. 3D 텍스처 메시가 생성되지 않은 경우 NA가 표시됩니다

결과

처리된 클러스터 수:	클러스터가 1개 이상 생성된 경우, 생성된 클러스터 수를 표시합니다.
생성된 타일 수:	밀집된 포인트 클라우드에 대해 생성된 타일 수를 표시합니다.
3D 밀집 포인트 수:	프로젝트에서 얻은 3D 밀집 데이터 포인트의 총 개수입니다.
평균 밀도(m³당):	프로젝트에서 입방미터당 얻은 평균 3D 밀집 포인트 수.

DSM, 정사영상 및 색인 세부 정보

처리 옵션

DSM 및 정사영상 해상도:	DSM 및 정사영상을 생성하는 데 사용된 해상도입니다. 1단계 초기 처리 사용된 경우 해당 값이 표시됩니다.
DSM 필터:	노이즈 필터링 및 표면 평활화 사용 여부를 표시합니다 . 표면 평활화가 사용된 경우 해당 유형도 표시됩니다. 유형은 다음과 같습니다. 매끄러운 중간 날카로운
래스터 DSM:	DSM이 생성된 경우 표시됩니다. DSM 생성에 사용된 방법을 표시합니다. 다음과 같은 방법이 사용될 수 있습니다 역거리 가중법 삼각측량 DSM 타일이 하나의 파일로 병합되었는지 여부를 표시합니다.
정사영상:	정사영상이 생성되었는지 여부를 표시합니다. 정사영상 타일이 하나의 파일로 병합되었는지 여부를 표시합니다. 투명도가 없는 GeoTIFF 파일 과 Google 지도 타일 및 KML 파일이 생성되었는지 여부를 표시합니다.
그리드 DSM:	그리드 DSM이 생성되었는지 여부를 표시합니다. 사용된 그리드 간격을 표시합니다
래스터 DTM:	DTM이 생성된 경우 표시됩니다. 타일이 병합된 경우에도 표시됩니다.
DTM 해상도:	DTM 생성에 사용된 해상도를 표시합니다.
윤곽선 생성:	등고선이 생성되었는지 여부를 표시합니다. 사용된 다음 매개변수 값을 표시합니다 윤곽 베이스 고도 간격 해상도 [cm] 최소 선 크기 [정점]
지수 계산기: 방사 측정 보정:	방사 측정 보정이 사용된 경우 표시됩니다.
굴절률 계산기: 반사율 지도:	반사율 맵이 생성되었을 경우 표시됩니다 . 생성된 해상도 와 반사율 맵 타일이 하나의 파일로 병합되었는지 여부도 표시됩니다
지수 계산기: 지수:	인덱스가 생성된 경우 표시됩니다 . 생성된 인덱스 목록을 표시합니다 .
지수 계산기: 지수 값:	인덱스가 포인트 셰이프파일 그리드 크기 또는 폴리곤 셰이프파일 로 내보내진 경우에 표시됩니다 . 생성된 출력물의 그리드 크기를 표시합니다.
DSM 세대의 시대가 도래했습니다:	DSM을 생성하는 데 소요된 시간.
정사영상 생성 시간:	정사영상을 생성하는 데 소요된 시간.
DTM 생성 시간:	DTM을 생성하는 데 소요된 시간.
윤곽선 생성 시간:	등고선을 생성하는 데 소요된 시간.
반사율 지도 생성 시간:	반사율 지도를 생성하는 데 소요된 시간.
인덱스 맵 생성 시간:	인덱스 맵 생성에 소요된 시간.

카메라 방사 측정 보정
카메라 이름:	카메라 이름을 표시합니다.
밴드:	방사 측정 보정이 적용된 카메라의 밴드를 표시합니다.
방사 측정 보정 유형:	밴드 이미지에 적용된 방사 측정 보정 유형을 표시합니다. 카메라만 사용, 카메라 및 태양 복사량 사용, 또는 카메라, 태양 복사량 및 태양 각도 사용 중에서 선택할 수.

품질 보고서 사양 - PIX4Dmapper