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품질 보고서 도움말 - PIX4Dmapper

동영상: 품질 평가 관련 교육 영상을 시청하세요 .
중요한:

1단계에서 처리에 실패했습니다

1단계에서 처리가 실패하면 처리 실패 보고서에 다음 정보가 표시됩니다.

  • 오류: 처리 실패의 원인이 된 오류에 대한 설명입니다.
  • 하위 단계 : 초기 처리 과정 에서 처리가 실패한 하위 단계입니다
  • 원인: 오류 발생 가능한 원인에 대한 설명.
  • 해결 방법: 가능한 해결 방법을 설명하고 단계별 지침 링크를 제공합니다.

품질 검사

이미지

키포인트 이미지 축척 > 1/4: 이미지당 10,000개 이상의 키포인트가 추출되었습니다.


키포인트 이미지 축척 ≤ 1/4: 이미지당 1,000개 이상의 키포인트가 추출되었습니다.

이미지는 처리하기에 충분한 시각적 콘텐츠를 가지고 있습니다.

키포인트 이미지 축척 > 1/4: 이미지당 500~10,000개의 키포인트가 추출되었습니다.

키포인트 이미지 축척 ≤ 1/4: 이미지당 200~1,000개의 키포인트가 추출되었습니다.

이미지에서 추출할 수 있는 시각적 콘텐츠가 많지 않습니다. 이로 인해 이미지에서 일치하는 부분이 적어지고(자세한 내용은 일치 품질 검사 참조) 재구성이 불완전하거나 결과가 저품질이 될 수 있습니다. 이러한 현상은 여러 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

  • 이미지 내용: 사막, 눈 덮인 지역, 안개 등 넓고 균일한 지역.
    해결 방법: 이러한 경우 높은 중첩도가 필요합니다. 더 높은 고도에서 비행하는 것도 이미지의 시각적 내용에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
  • 이미지 품질: 이미지가 과다/과소 노출되었거나, 흐릿하거나, 노이즈가 많습니다.
    해결 방법: 카메라 매개변수(셔터 속도, 노출 시간)를 조정해야 합니다. 카메라 설정에 대한 자세한 내용은 1단계. 프로젝트 시작 전 > 2단계. 카메라 설정 구성을 참조하세요.
  • 이미지 크기: 이미지 크기가 클수록 더 많은 특징을 추출할 가능성이 높아집니다.
    해결 방법: 1메가픽셀 미만의 이미지는 특징이 매우 적으므로 80% 이상의 넓은 영역이 겹쳐야 합니다. 특징 추출에 사용하는 이미지 크기를 두 배로 늘리는 것도 도움이 될 수 있습니다. 메뉴 [처리] > [처리 옵션] > [1. 초기 처리] > [일반]을 선택하십시오.

키포인트 이미지 배율 > 1/4: 이미지당 500개 미만의 키포인트가 추출되었습니다.

키포인트 이미지 배율 ≤ 1/4: 이미지당 200개 미만의 키포인트가 추출되었습니다.

실행 방법: 위와 동일하게 겹치는 부분을 90% 이상으로 늘립니다.

데이터셋

활성화된 이미지의 95% 이상이 한 블록에서 보정됩니다.

모든 이미지 또는 거의 모든 이미지가 단일 블록에서 보정되었습니다.

활성화된 이미지 중 60%에서 95% 사이가 보정되었습니다

또는

활성화된 이미지의 95% 이상이 여러 블록으로 보정되었습니다.

많은 이미지가 보정되지 않았거나(A) 여러 블록이 생성되었습니다(B).

A) 보정되지 않은 이미지는 처리에 사용되지 않습니다. 이는 여러 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

B) 여러 블록: 블록은 함께 보정된 이미지 집합입니다. 여러 블록이 있다는 것은 서로 다른 블록 간에 충분한 일치 항목이 없어 전역 최적화가 이루어지지 않았음을 의미합니다( 2D 키포인트 일치). 서로 다른 블록들이 지리적으로 완벽하게 참조되지 않았을 수 있습니다.

어떻게 해야 할까요?:

보정된 이미지는 활성화된 이미지 중 60% 미만입니다.

조치 사항: 위와 동일합니다.
이처럼 낮은 점수는 다음과 같은 심각한 문제를 나타낼 수도 있습니다.

  • 지형 유형 : 수면, 바다, 거울 및 유리 표면, 흐르는 용암, 움직이는 풍경 등은 처리에 필요한 시각적 콘텐츠를 포함하지 않습니다. 결과를 얻으려면 이러한 지형을 재구성하기 쉬운 영역과 결합해야 합니다. 수역 근처 지역을 매핑하려면 더 높은 고도에서 비행하는 것이 좋습니다. 1단계. 프로젝트 시작 전 > 1. 이미지 획득 계획 설계 > a . 이미지 획득 계획 유형 선택
  • 이미지 획득 과정: 잘못된 이미지 위치 정보, 부적절한 비행 계획, 불충분한 중첩, 손상된 이미지 등
  • 프로젝트 설정: 좌표계 정의 오류, 이미지 오류 등

카메라 최적화

초기 카메라 모델은 최적값의 5% 이내여야 합니다.

초점 거리/아핀 변환 매개변수는 카메라 센서와 광학계의 특성입니다. 이는 온도, 충격, 고도 및 시간에 따라 변합니다. 보정 과정은 초기 카메라 모델에서 시작하여 매개변수를 최적화합니다. 초점 거리/아핀 변환 매개변수는 프로젝트마다 약간씩 다를 수 있습니다. 빠르고 안정적인 최적화를 위해서는 초기 카메라 모델이 최적화 값의 5% 이내여야 합니다.

원근 렌즈의 초기 초점 거리와 최적화된 초점 거리의 차이 비율, 그리고 어안 렌즈의 아핀 변환 매개변수 C와 F는 5%에서 20% 사이입니다

어떻게 해야 할까요?:

  • 카메라 보정을 최적화하는 데 필요한 시각적 정보가 충분하지 않은 평평하고 균질한 영역.
  • 이미지에는 중요한 의미가 담겨 있습니다 롤링 셔터 왜곡.
  • 흐릿한 이미지, 중복도가 낮은 데이터셋, 손상된 카메라.
    • 이미지 재캡처 데이터셋
    • 카메라에 손상이 있는지 확인하십시오
  • 카메라의 초기 내부 매개변수가 잘못되었습니다. 렌즈 필터 또는 광학계에 영향을 미치는 유사한 액세서리로 카메라가 물리적으로 개조되었습니다.
  • 전처리 또는 자른 이미지.
    • Pix4D로 가져와 처리하기 전에 이미지를 수정하지 마십시오.

원근 렌즈의 초기 초점 거리와 최적화된 초점 거리의 차이, 그리고 어안 렌즈의 아핀 변환 매개변수 C와 F의 차이는 20%를 초과합니다.

해야 할 일: 위와 동일합니다.

어울리는

키포인트 이미지 배율 > 1/4: 보정된 이미지당 1,000개 이상의 매칭이 계산되었습니다.

키포인트 이미지 배율 ≤ 1/4: 보정된 이미지당 100개 이상의 매칭이 계산되었습니다.

이는 보정된 영역에서 결과의 품질이 높을 가능성이 크다는 것을 나타냅니다. 품질 보고서의 그림 5는 일치도의 강도와 품질을 평가하는 데 유용합니다.

키포인트 이미지 스케일 > 1/4: 보정된 이미지당 100~1,000개의 매칭이 계산되었습니다.

키포인트 이미지 스케일 ≤ 1/4: 보정된 이미지당 50~100개의 매칭이 계산되었습니다.

일치하는 항목 수가 적다는 것은 결과의 신뢰도가 낮다는 것을 의미할 수 있습니다. 초기 카메라 모델 매개변수 또는 이미지 세트를 변경하면 결과가 개선될 수 있습니다. 품질 보고서의 그림 5는 일치하는 항목이 매우 적은 영역을 보여줍니다. 일치하는 항목 수가 적은 것은 이미지 간의 겹침이 적기 때문인 경우가 많습니다.

수행 방법 : 결과 개선을 위해 데이터셋 품질 검사 섹션을 참조하십시오. 더 많은 매칭 결과를 얻으려면 카메라 모델, 수동 연결점 설정 등 다양한 설정을 변경하여 보정을 몇 번 다시 시작해야 할 수 있습니다. 이러한 상황을 방지하려면 보다 체계적인 중첩으로 이미지를 획득하는 것이 좋습니다. 비행 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 1단계. 프로젝트 시작 전 > 1. 이미지 획득 계획 설계 > a. 이미지 획득 계획 유형 선택 .

키포인트 이미지 배율이 1/4보다 큰 경우: 보정된 이미지당 100개 미만의 매칭이 계산되었습니다.

키포인트 이미지 배율이 1/4 이하인 경우: 보정된 이미지당 50개 미만의 매칭이 계산되었습니다.

처리 실패 보고서: 정보를 사용할 수 없으므로 항상 표시됩니다.

수행 방법: 위와 동일합니다. 이미지 보정을 위한 최소 일치 개수는 25개입니다.

지리 참조

GCP가 사용되며 GCP
오차는 평균 GSD의 2배 미만입니다.

최적의 결과를 얻으려면 GCP(지상 기준점)를 데이터셋 영역 전체에 고르게 분포시켜야 합니다. 일반적으로 5~10개의 GCP를 사용하면 최적의 정확도를 얻을 수 있습니다. GCP에 대한 자세한 내용은 1단계: 프로젝트 시작 전 > 4단계: 현장 또는 다른 경로를 통한 GCP 확보(선택 사항이지만 권장됨)를 참조하십시오.

GCP가 사용되었으며 GCP
오차는 평균 GSD의 2배 이상입니다.

또는

GCP를 사용하지 않음.

처리 실패 보고서: GCP 사용 여부와 관계없이 항상 표시됩니다.

A) GCP가 사용됩니다

  • GCP가 충분하지 않습니다 프로젝트 규모를 고려하여 이러한 방식이 사용되었습니다.
    • 추가 GCP를 설정하세요. 최소 3개의 GCP가 필요하지만, 5~10개 이상의 GCP를 설정하는 것을 권장합니다. 지형이 복잡한 경우, GCP를 추가하면 더욱 정확한 재구성이 가능할 수 있습니다.
  • GCP의 정확도 값이 제대로 설정되지 않았습니다.
    • GCP의 정확도를 알고 있다면 GCP/MTP 관리자 의 기본값 대신 해당 값을 입력해야 합니다 .
    • 단위가 피트(ft)로 설정된 프로젝트에서 기본 정확도 값을 사용할 경우, GCP 정확도를 0.066으로 조정해야 합니다.
  • GCP 표시가 부실함: GCP 표시의 품질은 품질 보고서에 표시된 각 GCP의 투영 오차를 검토하여 평가할 수 있습니다. 모든 투영 오차 값은 1픽셀 미만이어야 합니다.
  • GCP가 표시된 이미지가 충분하지 않습니다.

B) GCP가 사용되지 않음.
GCP가 표시되지 않는 경우는 두 가지가 있습니다.

  • 기준점(GCP)이 입력되지 않았습니다. 이는 프로젝트가 계산된 이미지 위치를 사용하여 지리적으로 참조되었음을 의미합니다. 원본 이미지의 위치를 ​​​​파악하는 데 사용된 GPS 장치는 전역 오차가 발생할 수 있으며, 이로 인해 프로젝트 위치가 수 미터 정도 전역적으로 어긋날 수 있습니다.
  • GCP( 지상 기준점) 는 GCP 오류(예: 잘못된 GCP 좌표계, 잘못된 GCP 좌표, 이미지에 GCP가 올바르게 표시되지 않음)로 인해 소프트웨어에서 폐기되었습니다 . 자세한 내용은 지상 기준점(GCP)을 참조하십시오 .

GCP가 사용되었으며 GCP 오차는 평균 GSD의 4배 이상입니다.

GCP 오차가 지상 샘플링 거리의 4배를 초과하는 경우 데이터 세트에 심각한 문제가 있거나 GCP를 표시하거나 지정하는 과정에서 오류가 발생했을 가능성이 높습니다.

조치 방법: 위와 동일합니다.

시사

표시된 이미지는 2단계 전의 정사영상과 디지털 표면 모델(DSM)의 저해상도 미리보기입니다. 이를 통해 초기 보정 품질을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 정사영상이 기울어져 있다면 프로젝트 방향에 오류가 있을 수 있으며, 지상 기준점(GCP) 추가가 필요할 수 있습니다. 디지털 표면 모델(DSM)에 큰 이음매나 아티팩트가 있다면 재구성 과정에서 여러 블록이 사용되었기 때문일 수 있습니다. 정사영상과 디지털 표면 모델(DSM)에 구멍이 있다면 품질 검사 섹션과 2D 키포인트 일치 그래프를 확인하십시오.

초기 이미지 위치

이 그래프는 이미지의 지리적 위치 정보를 검토하는 데 유용합니다. 이 그래프가 비행 계획과 일치하지 않으면 매칭 과정, 방향, 축척 및/또는 결과의 지리적 위치 정보에 문제가 있을 수 있습니다. 이미지의 좌표계와 이미지의 좌표가 올바른지 확인하십시오.

컴퓨터 영상/GCP/수동 연결점 위치

이 그래프는 초기 이미지 위치와 계산된 이미지 위치의 차이, 초기 GCP/체크포인트 위치와 계산된 GCP/체크포인트 위치의 차이(있는 경우), MTP 위치(있는 경우) 및 절대 카메라 위치의 불확실성 타원을 보여줍니다.

이미지: 이미지의 지리적 위치 동기화 문제 또는 GPS 노이즈로 인해 초기 이미지 위치와 계산된 이미지 위치 사이에 약간의 오차가 발생할 수 있습니다. 많은 이미지에서 오차가 매우 큰 경우, 재구성 품질에 영향을 미칠 수 있으며 이미지 지리적 위치에 심각한 문제(이미지 누락, 잘못된 좌표계 ​​및/또는 좌표 반전)가 있음을 나타낼 수 있습니다.

측면 및 정면 보기에서 휘어진 모양이 나타나는 것은 카메라 매개변수 최적화에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. 올바른 카메라 모델을 사용하고 있는지 확인하십시오. 카메라 매개변수가 잘못된 경우 수정 후 다시 처리하십시오. 매개변수가 올바른 경우 다음과 같은 방법으로 카메라 보정을 개선할 수 있습니다

  • 겹침/이미지 품질 향상.
  • 모호한 이미지(동일한 위치에서 촬영, 이착륙 장면, 너무 넓은 각도, 낮은 화질 등)를 제거합니다.
  • 지상 기준점(GCP)을 소개합니다.
  • 이미지 속성 편집기 에서 선형 셔터 최적화를 활성화하십시오 .

GCP/체크포인트: 초기 위치와 계산된 위치 간의 차이는 GCP/체크포인트의 초기 위치 오류, 잘못된 좌표계 ​​및/또는 좌표 반전, 이미지상의 잘못된 표시, 포인트 정확도 오류 등으로 인해 지리 위치 정보에 심각한 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.

불확실성 타원: 불확실성 타원의 절대 크기는 절대값을 나타내는 것이 아닙니다. 그림 설명에 명시된 상수 배율로 확대되었기 때문입니다. GCP(지상 기준점)가 있는 프로젝트에서는 GCP 근처의 불확실성 타원이 매우 작고, GCP에서 멀어질수록 타원이 커집니다. 이는 프로젝트 전체에 GCP를 균일하게 분포시킴으로써 개선할 수 있습니다.

이미지 지리 위치 정보만 사용하는 프로젝트에서는 모든 타원의 크기가 비슷해야 합니다. 지나치게 큰 타원은 단일 이미지 또는 프로젝트 영역 내 모든 이미지의 보정 문제를 나타낼 수 있습니다. 이는 다음과 같은 방법으로 개선할 수 있습니다

  • 해당 영역에 수동 연결 지점을 추가합니다.
  • 프로젝트 재매칭 및 최적화.
  • 저화질 이미지를 제거합니다.

카메라의 절대 위치 및 방향 불확실성

이미지 지리 위치 정보만 사용하는 프로젝트의 경우, 카메라의 절대 위치 불확실성은 예상되는 GPS 정확도와 유사해야 합니다. 모든 이미지의 위치가 비슷한 정확도로 지정되므로 표에 보고된 시그마 값은 평균값에 비해 작아야 합니다. 이러한 프로젝트에서는 카메라의 절대 위치 불확실성이 표 "상대 위치 및 방향 불확실성".

GCP를 사용하는 프로젝트에서 시그마 값이 크다는 것은 프로젝트의 일부 영역(일반적으로 GCP에서 멀리 떨어진 영역)이 덜 정확하게 재구성되었으며 추가 GCP를 통해 개선될 수 있음을 의미합니다.

겹침

이 그래프는 정사영상 각 픽셀에 대한 겹치는 이미지 수를 보여줍니다. 보정된 이미지만 고려했습니다. 붉은색 영역은 겹치는 부분이 너무 적음을 나타냅니다. 이러한 영역에서는 3D 재구성 품질이 저하될 수 있습니다. 겹치는 부분은 전체적인 품질에 중요한 요소입니다. 정밀한 3D 모델링 및 매핑 애플리케이션의 경우, 겹치는 부분이 녹색 영역, 즉 각 픽셀이 5개 이상의 이미지에서 보여야 합니다.

내부 카메라 매개변수

원근 렌즈: 주점은 카메라 해상도의 절반 정도여야 하며, 방사 왜곡 값 R1, R2, R3는 각각 1보다 작아야 합니다 . 초점 거리와 주점의 불확실성은 몇 픽셀 정도여야 하며, 왜곡 매개변수의 불확실성은 0에 가까워야 합니다. 초기 카메라 매개변수 편집 방법에 대한 자세한 내용은 "카메라 모델 옵션 편집 방법"을.

어안 렌즈: 주점은 카메라 해상도의 절반 정도여야 합니다. 아핀 변환 매개변수 C와 F의 최적화 값은 서로 가까워야 합니다. 아핀 변환 매개변수 D와 E의 최적화 값은 0에 가까워야 합니다. 아핀 변환 매개변수 C, D, E, F의 불확실성은 몇 픽셀 정도여야 합니다. 다항식 매개변수의 불확실성은 0에 가까워야 합니다. 초기 카메라 매개변수 편집 방법에 대한 자세한 내용은 "카메라 모델 옵션 편집 방법"을.

자세한 내용은 품질 검사 표의 카메라 최적화 섹션을 참조하십시오

매개변수 상관관계: 최고 품질의 보정은 매개변수 간의 상관관계가 없는 것이 특징입니다. 하지만 매개변수 간에 어느 정도의 상관관계가 존재하는 것이 예상되는 경우도 있습니다.

  • 수직 방향 이미지를 사용하는 프로젝트에서는 방사형 왜곡 매개변수와 주점 좌표 사이에 상관관계가 있을 것으로 예상됩니다.
  • 비스듬한 이미지를 사용하는 근거리 프로젝트에서는 초점 거리와 주점 좌표 사이, 그리고 주점 좌표와 접선 왜곡 사이에 상관 관계가 있을 것으로 예상됩니다.

상관관계를 줄이는 데 도움이 되는 것:

  • 정확한 카메라 위치 정보(예: RTK 또는 최소한 GPS)와 GCP를 결합합니다.
  • 경사 투영을 위해 여러 깊이와 이미지 가장자리 근처에서 MTP를 사용합니다.
  • 카메라 방향이 다를 경우(예: 그리드 행의 끝에서 회전하여 이미지가 180°가 되도록 함), 특히 주점의 좌표가 서로 상관관계가 있는 경우 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 내부 매개변수에 대해 모든 사전 설정을 사용하려면: 메뉴 프로세스 > 처리 옵션... > 1. 초기 처리 > 보정을 수행하십시오.

2D 키포인트 표 - 2D 키포인트 일치 그래프

품질 검사의 매칭 및 데이터셋 품질 검사 섹션을 참조하십시오

2D 키포인트 테이블은 프로젝트의 키포인트 및 매칭에 대한 일부 통계를 보여줍니다. 키포인트는 이미지에서 쉽게 식별할 수 있는 관심 지점(높은 대비, 흥미로운 질감)입니다. 키포인트의 개수는 다음과 같은 요소에 따라 달라집니다.

  • 이미지 크기.
  • 시각적 콘텐츠.

14MP 이미지에서는 이미지당 5,000개에서 50,000개 사이의 키포인트가 생성됩니다. 키포인트 수가 1,000개 미만인 경우, 이미지에 보정할 충분한 콘텐츠가 없을 수 있습니다(이미지 섹션 참조). 다음과 같은 경우 매칭 수가 매우 적을 수 있습니다.

  • 주요 특징점의 수가 적습니다.
  • 시각적 콘텐츠가 너무 반복적입니다.
  • 이미지 간의 겹치는 부분이 너무 적습니다.
  • 이미지 촬영 중 장면 변화가 너무 많습니다(움직이는 그림자, 자동차 등).

이미지 보정을 위한 최소 매칭 개수는 25개입니다. 권장 매칭 개수는 이미지당 최소 1,000개입니다. 2D 키포인트 매칭 그래프에서 매칭이 약한 영역을 시각화할 수 있습니다. 이러한 영역에서 이미지 중첩을 높이기 위해 이미지를 다시 촬영해야 할 수도 있습니다.

불확실성 타원은 수동 및 자동 연결점을 사용하여 각 이미지가 다른 이미지에 대해 얼마나 정확하게 위치하는지를 나타냅니다. 일반적으로 프로젝트 중앙의 타원은 바깥쪽 타원보다 작은데, 이는 중앙 이미지가 주변 이미지와 연결되는 연결점이 더 많기 때문입니다. 프로젝트 일부 영역에서 큰 타원이 나타나는 것은 해당 영역의 보정에 문제가 있음을 나타낼 수 있으며, 일반적으로 연결점이 적은 영역에 해당합니다.

상대적인 카메라 위치 및 방향 불확실성

카메라의 상대 위치 불확실성 평균값은 GSD의 몇 배수 이내여야 하며, 방향 불확실성 평균값은 0.1도 미만이어야 합니다. 시그마 값이 크다는 것은 프로젝트의 일부 요소가 제대로 보정되지 않았음을 나타낼 수 있습니다.

RTK-GPS를 사용하거나 여러 개의 GCP를 사용하는 프로젝트에서는 이 표에 보고된 상대적인 카메라 위치 및 방향 불확실성이 "절대적인 카메라 위치 및 방향 불확실성". 이는 이 표가 기준점이 이미지의 정확도를 얼마나 잘 보정하는지에 대한 정보를 제공하기 때문에 예상되는 결과입니다.

카메라용 2D 키포인트 테이블

두 개 이상의 카메라 모델이 사용되는 경우 이 표가 표시됩니다. 각 카메라 모델별 키포인트 및 일치 항목에 대한 일부 통계가 표시됩니다. 위에서 설명한 것과 동일한 분석 방법이 적용됩니다.

카메라 모델 간 일치 횟수(중앙값/75%/최대값)

두 개 이상의 카메라 모델이 사용된 경우 이 표가 표시됩니다. 이 표는 서로 다른 두 카메라 모델 간의 일치 횟수와 동일한 카메라 모델 이미지 간의 일치 횟수의 중앙값, 75% 사분위수, 최댓값을 보여줍니다. 분석 방법은 위와 동일합니다.

2D 키포인트 매칭을 통한 3D 포인트 생성

여러 개의 2D 매칭 키포인트는 카메라 파라미터를 이용하여 삼각측량 방식으로 연결되어 3D 포인트를 생성합니다. 2~3개의 이미지에서 생성된 3D 포인트는 더 많은 이미지에서 생성된 3D 포인트보다 정밀도가 떨어집니다.

수동 연결 지점

이 섹션은 MTP(수동 연결점)가 사용된 경우에 표시됩니다. 정확한 보정을 위해서는 수동 연결점의 오차가 약 1픽셀이어야 합니다. 또한 수동 연결점 이미지의 표시가 검증. 투영 오차가 거나 검증되지 표시가 많은 경우, 표시 또는 보정에 문제가 있을 수 있습니다.

지상 통제점

이 섹션은 GCP(지상 기준점)를 사용한 경우에 표시됩니다. GCP는 프로젝트의 지리적 위치를 평가하고 수정하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 Georeferencing)을 참조하십시오. 프로젝트의 지리적 위치(축척, 방향, 위치)를 설정하려면 최소 3개의 GCP가 필요합니다. 일반적으로 5~10개의 GCP를 사용하면 최적의 정확도를 얻을 수 있습니다. GCP에 대한 자세한 내용은 1단계. 프로젝트 시작 전 > 4. 현장 또는 다른 경로를 통한 GCP 확보(선택 사항이지만 권장)를 참조하십시오.

규모 제약 조건

프로젝트에 축척 제약 조건이 있는 경우 이 표가 표시됩니다. 이 표에는 축척 제약 조건에 대한 계산된 길이 오차가 표시됩니다 . 평균 오차가 0에 가깝고 시그마 오차가 1에 가까운지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 다음 사항을 확인하십시오.

  • 크기 제약 조건에 대한 초기 길이 정확도는 올 바릅니다 .
  • 이미지에 지리적 위치 정보가 포함되어 있으면 이미지의 지리적 위치 정확도가 올바릅니다.
  • 프로젝트에 GCP가 있는 경우 GCP의 정확도는 정확합니다.

방향 제약 조건

프로젝트에 방향 제약 조건이 있는 경우 이 표가 표시됩니다. 이 표에는 방향 제약 조건에 대한 계산된 각도 오차( 도 단위) 가 표시됩니다 . 평균 오차가 0에 가깝고 시그마 오차가 1에 가까운지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 다음 사항을 확인하십시오.

  • 방향 제약 조건에 대한 각도 정확도가 올바릅니다
  • 이미지에 지리적 위치 정보가 포함되어 있으면 이미지의 지리적 위치 정확도가 올바릅니다.
  • 프로젝트에 GCP가 있는 경우 GCP의 정확도는 정확합니다.

절대 지리 위치 분산

이 표는 지리적 위치 지정 및 보정이 완료된 이미지 중 X, Y, Z 좌표 오차가 미리 정의된 오차 범위 내에 있는 이미지의 비율을 보여줍니다. 모든 이미지의 최대 정확도 Amax의 -1.5배부터 1.5배까지 10개의 미리 정의된 오차 범위가 있습니다 . 오차가 -1.5 × Amax보다 작거나 1.5 × Amax보다 큰 이미지의 비율이 높으면 정확도 값 이 올바르게 설정되지 않았을 수 있습니다. 이미지 지리적 위치 및 GCP의 정확도를 조정해야 하는지 확인하십시오

이 표는 이미지 지리 위치 정보의 품질도 평가합니다. 오차가 큰 이미지의 비율이 높다는 것은 다음과 같은 점을 나타낼 수 있습니다

  • GPS 장치에 잡음이 발생합니다.
  • GPS 장치와 카메라 간의 동기화가 제대로 되지 않습니다.
  • 지오태깅 과정에서 오류가 발생했습니다.

지리적 위치 좌표계 변환

이 표는 사이트 보정 변환이 정의되고 활성화되었으며 출력 좌표계가 임의 좌표계인 경우에 표시됩니다 . 이 표는 입력 좌표계에서 출력 임의 좌표계로의 변환을 정의합니다

이 기능은 이미지가 알려진 좌표계에 있고 GCP(지상 기준점)를 사용하지 않는 프로젝트에서 임의의 출력 좌표계로의 변환을 정의하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 " 임의 좌표계에서 GCP에 대한 사이트 보정 계산 방법"을 참조하십시오.

상대적 지리적 위치 분산

이 표는 상대 지리 위치 오차가 -1~1, -2~2, -3~3 사이인 지리 위치 정보 및 보정된 이미지의 비율을 보여줍니다. 상대 지리 위치 오차가 -3보다 작거나 3보다 큰 이미지의 비율이 높으면 이미지 지리 위치 정확도 (사용자 입력) 값이 잘못되었을 가능성이 있습니다 . 이미지 지리 위치 정확도 와 GCP 값을 조정해야 하는지 확인하십시오.

GCP를 사용하지 않는 프로젝트의 경우:

  • 위치 정보가 입력되고 보정된 이미지 중 99.6% 미만이 -3에서 3 사이의 오차 범위를 가질 경우, 위치 정보 정확도가 과대평가되었을 가능성이 있습니다. 위치 정보 정확도 값을 높여 보십시오 .

롤링 셔터 통계

이 섹션은 선형 롤링 셔터 모델이 선택된 경우에 표시됩니다 . 그래프에는 판독 시간(이미지 촬영에 필요한 시간) 동안 초기 카메라 위치와 최종 카메라 위치 사이의 벡터가 포함됩니다. 이 벡터는 비행 방향과 동일해야 하며, 카메라 속도 중앙값은 비행 중 드론 속도와 일치해야 합니다. 그렇지 않은 경우 보정에 문제가 있을 수 있습니다. 매칭 횟수 및 품질, 카메라 매개변수, 프로젝트 중첩 여부를 확인하십시오.

표에는 다음이 표시됩니다

  • 카메라 속도의 중앙값.
  • 센서 판독 중 롤링 셔터 변위의 중앙값.
  • 롤링 셔터 시간 중앙값.