Pix4D 품질 보고서 도움말

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품질 보고서 도움말

품질 보고서 도움말

• 스텝 1에서 프로세싱 실패
• 품질 검사
• - 이미지
• - 데이터 세트
• - 카메라 최적화
• - 매칭
• - 지역 정보
• 미리보기


• 초기 이미지 위치


• 이미지/GCP/수동 타이 포인트 위치 계산


• 오버랩


• 내부 카메라 파라미터


• 2D 키포인트 표 – 2D 키포인트 그래프


• 2D 키 포인트에서 3D 포인트 매치


• 위치 정보 및 그라운드 컨트롤 포인트


• 절대 위치 정보 분산


• 상대 위치 정보 분산


• 그라운드 컨트롤 포인트

스텝 1에서 프로세싱에 실패할 경우, 처리 실패 보고서에는 다음과 같은 정보가 표시됩니다. :

• - 오류 : 프로세싱에 실패한 오류에 대한 설명
• - 하위 단계 : 처리에 실패한 초기 처리의 하위 단계
• - 원인 : 실패의 원인에 대한 설명
• - 해결 방법 : 가능한 해결책에 대한 단계별 지침 링크가 포함된 설명

이미지
	키포인트/이미지가 10,000 이상일 경우	이미지에 시각적 콘텐츠가 충분히 처리됩니다
	키포인트/이미지가 2,000~10,000일 경우	많은 시각적 콘텐츠를 이미지에서 추출할 수 없습니다. 이 경우 적은 숫자의 이미지 매치(매칭 품질 참조) 및 불완전환 재구성 또는 낮은 품질의 결과를 초래합니다. 이는 여러가지 요인이 발생할 수 있습니다. - 이미지 컨텐츠 : 사막, 눈, 안개 등 같은 넓게 균등한 지역 무엇을 해야하는가 : 이러한 경우, 높은 오버랩이 필요합니다. 다른 고도에서 비행할 경우 이미지의 시각적 콘텐츠에 영향을 미칠 수 있습니다. - 이미지 품질 : 이미지는 과노출 혹은 저노출, 블러, 노이즈 입니다 무엇을 해야하는가 : 카메라 파라미터를 조정해야 합니다.(셔터 스피드, 노출 시간)202557419 - 이미지 사이즈 : 이미지 사이즈 크기에 따라 많은 특징을 추출할 가능성이 높아집니다. 무엇을 해야하는가 : 1메가픽셀보다 낮은 이미지는 매우 적은 특징을 가지고 있으며 높은 오버랩을 요구합니다.(80% 이상)202557759
	키포인트/이미지가 2,000 이하일 경우	무엇을 해야하는가 : 상단에 기재된 것과 동일하나, 오버랩이 더 많이 요구됩니다.(90% 이상) 추출된 기능이 낮은 TIFF 이미지를 사용하는 경우, 이미지 파일 포맷을 읽는데 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 사용자는 이미지를 JPG로 변환하여 오류가 지속되는지 확인해야 합니다.

데이터 세트
	95% 이상의 이미지가 한 개의 블록에 보정 되었을 때	전체 혹은 대부분의 이미지가 하나의 블록에 보정되어 있습니다. 보정된 이미지의 정확성을 평가하기 위해 매칭 품질을 확인하십시오
	95%미만의 이미지가 보정되거나 다양한 블록일 경우	많은 이미지가 보정되지 않거나(A) 혹은 다양한 개별 블록이 생성될 때(B) A) 보정되지 않은 이미지는 정사투영과 DSM 생성에 사용되지 않습니다. 이는 여러가지 이유로 발생할 수 있습니다. 낮은 오버랩의 데이터 세트나 이미지는 체계적으로 수행되지 않습니다. 오버랩은 품질 보고서의 그림 4와 그림 5에 평가될 수 있습니다. 무엇을 해야하는가 : 비행 계획은 최소 60%의 다양한 선을 포함한 전면 오버랩으로 구성된 그리드 패턴과, 최소 40%의 측면 오버랩으로 구성된 그리드 패턴을 사용하여 수행되어야 합니다. 비행 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. : 202557459 반복 또는 복잡한 데이터 세트 : (나무, 숲, 필드) 무엇을 해야하는가 : 오버랩이 증가해야 합니다.(>80%) 높은 고도에서 비행할 경우, 특히 숲이나 나무가 있는 지역에서 시각적으로 복잡한 점이 감소되며 더 나은 결과를 가져다 줍니다. 비행 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. : 202557459 충분히 유사하지 않은 이미지 : 의 다중 비행으로부터 만들어진 데이터 세트(다른 시간에 캡쳐, 개체의 이동, 다른 온도, 다른 렌즈) 무엇을 해야하는가 : 비행을 개별적으로 처리해야 하며 스텝 2에서 프로젝트를 함께 결합해야 합니다. 동일한 위치에서 찍은 다중 이미지 혹은 이착륙시 찍은 이미지를 포함하는 데이터 세트 무엇을 해야하는가 : 이미지를 수동으로 삭제해야 합니다. 이미지 품질이 충분하지 않을 경우 : 카메라 파라미터를 조정해야 합니다.(셔터 스피드, 노출 시간) 카메라 세팅에 대한 자세한 정보는 다음을 참조하십시오. : 202557419 B) 다중 블록 : 블록은 함께 보정된 이미지의 집합입니다. 다중 블록은 글로벌 최적화를 제공하기 위해 다른 블록들 사이에 충분히 매칭 되지 않았음을 나타냅니다.(2D 키포인트 그래프 확인) 다른 블록들은 서로 완벽하게 지리되지 않을 수 있습니다. 이 경우 DSM 혹은 정사투영에 큰 자국이 발생할 수 있습니다. 무엇을 해야하는가 - 블록을 재매칭하면 블록 병합을 향상시킬 수 있습니다 - 해당 영역의 좋지 않은 이미지를 삭제하면 보정이 향상될 수 있습니다 - 더욱 높은 오버랩 이미지 캡쳐가 요구될 수 있습니다 - 재 일치 옵션에 대한 자세한 정보는 다음을 참조하세요. : 202557759
	60% 미만의 이미지 보정	무엇을 해야하는가 : 위와 동일합니다. 이러한 낮은 수치는 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. - 지형의 유형 : 수면, 바다, 거울 및 유리 표면, 용암 이동, 풍경의 이동은 보정의 수행 및 DSM과 정사투영 생성에 필요한 시각적 실마리를 포함하지 않습니다. 결과를 얻기 위해, 이러한 지형을 재구성하기 쉬운 영역과 재구성해야 합니다. 높은 고도에서 비행하는 것(혹은 다른 고도에서 비행을 결합하는)은 물에 가까운 영역을 매핑할 수 있는 한 가지 방법입니다 - 이미지 취득 프로세스 : 잘못된 위치 정보 태깅, 부적절한 비행 계획, 오버랩 부족, 손상된 이미지 등 - 프로젝트 설치 : 잘못된 좌표 시스템의 정의, 잘못된 이미지 등

카메라 최적화
	원근 렌즈 : 초기 및 최적화된 초점 거리 차이의 비율은 5% 미만입니다. 어안렌즈 : 초기 및 최적화된 아핀 변환 파라미터 C와 F 간 차이의 비율은 5% 미만입니다.	초점 길이는 카메라 센서 및 광학 속성입니다. 이것은 온도, 충격, 고도, 시간에 따라 달라집니다. 프로세스 보정은 초기 카메라 모델로부터 시작해서 이미지를 최적화 합니다. 초점 길이가 각 프로젝트 마다 약간 다른 것은 정상입니다. 초기 카메라 모델은 빠르고 강력한 최적화를 위해 최적화된 값의 5% 이내여야 합니다
	원근 렌즈 : 초기 및 최적화된 초점 거리 차이의 비율은 5%에서 20% 사이 입니다. 어안렌즈 : 초기 및 최적화된 아핀 변환 파라미터 C와 F 간 차이의 비율은 5%에서 20% 사이 입니다.	무엇을 해야하는가 : 데이터 세트의 완전성이 50% 이상인 경우, 초기 파라미터는 품질 및 속도 향상 처리를 개선하기 위해 초기 파라미터에서 최적화 파라미터를 사용하여, 다시 최적화 해야 합니다. 단계별 지침은 다음을 확인하십시오202560059 완전성이 낮은 경우, 프로젝트(오버랩이 너무 낮거나, 이미지 품질이 너무 낮거나, 잘못된 위치 정보 태그) 또는 초기 카메라 모델이 적절히 입력되지 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 카메라 모델이 실제 카메라 편집에 해당하는 프로젝트를 만들 때, 필요한 경우 초점 길이를 확인하십시오
	원근 렌즈 : 초기 및 최적화된 초점 거리 차이의 비율은 20% 이상입니다. 어안렌즈 : 초기 및 최적화된 아핀 변환 파라미터 C와 F 간 차이의 비율은 20% 이상입니다. 실패 처리 보고서 : 항상 정보를 사용할 수 없는 것으로 표시됩니다.	무엇을 해야하는가 :위와 동일합니다.

매칭
	1,000개 이상 매치/보정된 이미지	이 결과는 보정 영역에서 고품질로 보입니다. 품질 보고서의 그림 5는 매칭의 강도 및 품질을 평가하는데 유용합니다
	100~1000개 사이의 매치/보정된 이미지	교정 이미지에서 매칭되는 수가 낮을 경우, 이 결과는 매우 신뢰할 수 없습니다. : 초기 카메라 모델 파라미터 혹은 이미지 설정의 몇 가지 변화는 결과에 중요한 변화를 야기할 수 있습니다. 품질 보고서의 그림 5는 매우 약한 매칭 영역을 나타냅니다. 낮은 매칭 개수는 이미지들 사이에서 낮은 오버랩과 관련이 있습니다 무엇을 해야하는가 : 결과를 향상시킬 수 있는 데이터 세트 섹션을 참고하십시오. 재구성은 안정적이지 않으며, 이미지의 제거 혹은 추가는 결과에 큰(긍정 혹은 부정적인) 영향을 미칩니다. 사용자는 보정을 모든 이미지를 보정하기 위해 다른 설정(카메라 모델, 이미지 설정)으로 몇 번 재시작 하여야 합니다. 이러한 상황을 미연에 방지하기 위해, 체계적으로 오버랩 이미지를 수집하는 것이 좋습니다. 비행 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. : 202557459
	100개 미만의 매치/보정된 이미지	무엇을 해야하는가 : 위와 동일합니다. 이미지 보정을 위한 최소 매칭 수는 25입니다.

지역 정보
	GCP가 사용되고 GSD보다 낮게 오류가 발생할 때	최소 3 그라운드 컨트롤 포인트를 사용한 지역 정보. 최적의 결과를 위해, 데이터 세트 영역에 걸쳐 잘 분포 되어야 합니다. 최적의 정확도는 일반적으로 각 5개의 이미지가 기록된 5개의 GCP를 얻습니다. 더 많은 GCP 혹은 클릭은 일반적으로 필요하지 않습니다
	GCP는 사용되며 GCP 에러는 평균 GSD보다 2배 이하로 발생합니다. 혹은 GCP가 사용되지 않습니다. 실패 보고서 : GCP가 사용되거나 사용되지 않는것을 항상 표시합니다.	GCP가 사용될 때 GCP가 매우 정확하게 표시되지 않을 수 있습니다. GCP 기록을 확인하고 필요한 경우, 이미지에 더 많은 기록을 추가하십시오. 다른 화면 각도의 이미지를 선택하는 것이 가능할 경우 GCP 3D 위치를 더 정확하게 계산하는데 도움이 됩니다. GCP가 사용되지 않을 때 GCP가 표시되지 않을 때는 두 가지의 경우가 있습니다 교정 이미지에서 매칭되는 수가 낮을 경우, 이 결과는 매우 신뢰할 수 없습니다. : 초기 카메라 모델 파라미터 혹은 이미지 설정의 몇 가지 변화는 결과에 중요한 변화를 야기할 수 있습니다. 품질 보고서의 그림 5는 매우 약한 매칭 영역을 나타냅니다. 낮은 매칭 개수는 이미지들 사이에서 낮은 오버랩과 관련이 있습니다 무엇을 해야하는가 : 결과를 향상시킬 수 있는 데이터 세트 섹션을 참고하십시오. 재구성은 안정적이지 않으며, 이미지의 제거 혹은 추가는 결과에 큰(긍정 혹은 부정적인) 영향을 미칩니다. 사용자는 보정을 모든 이미지를 보정하기 위해 다른 설정(카메라 모델, 이미지 설정)으로 몇 번 재시작 하여야 합니다. 이러한 상황을 미연에 방지하기 위해, 체계적으로 오버랩 이미지를 수집하는 것이 좋습니다. 비행 계획에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. : 202557459
	GCP는 사용되며 GCP 에러는 평균 GSD보다 2배 이상 발생합니다.	만약 그라운드 샘플링 거리보다 GCP 에러가 2배 이상 발생할 경우, 데이터 세트에 심각한 오류가 나타나거나 마킹 혹은 GCP를 명시할 때 이와같은 오류가 발생할 가능성이 있습니다. GCP 검사를 시각적으로 하기 위해 위치 정보 섹션을 참조하십시오.

정사투영의 낮은 해상도 미리보기 및 포인트 밀집화 전 DSM 이미지가 표시됩니다. 그들은 초기 보정의 육안 검사를 허용합니다. 정사투영이 기울어진 경우, 프로젝트의 방향에 오류가 있을 수 있으며 GCP가 요구될 수 있습니다. DSM가 큰 경계선과 인공물을 포함하는 경우, 재건의 개별 클러스터링의 원인이 될 수 있습니다. 정사투영과 DSM에 구멍이 있을 경우, 품질 검사 및 2D 키워드 그래프를 확인하십시오

이 그래프는 이미지의 정확한 위치 정보 태그 지정을 검토하는 데 유용합니다. 만약 그래프가 비행 계획과 일치하지 않을 경우 결과의 매칭 및 방향, 스케일 및/혹은 위치 정보에 문제가 발생할 수 있습니다.

이 그래프는 정보 태그 및 최적화된 카메라 위치의 차이를 나타냅니다. 위치 태깅 동기화 문제 혹은 GPS 노이즈로 인해 작은 오프셋이 발생할 수 있습니다. 많은 이미지에 매우 높은 오프셋이 발생할 경우, 재구성 품질에 영향을 미칠 수 있으며 위치 정보 태그에 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.(이미지 누락, 잘못된 좌표 시스템 및/혹은 좌표 도치)

측면 및 전면이 굽어지거나 커브 모양이 발생할 경우, 카메라 파라미터의 최적화에 문제가 있는 것으로 표시될 수 있습니다. 이것은 다음과 같이 향상될 수 있습니다. :

• - 오버랩/이미지 품질의 증가
• - 모호한 이미지를 제거(같은 위치에서 찍거나, 이륙 혹은 착륙시, 너무 많은 각도, 이미지 품질이 너무 낮을 경우)
• - 그라운드 컨트롤 포인트의 소개

이 그래프는 정사투영 픽셀마다 오버랩 되는 이미지의 개수를 나타냅니다. 이것은 단지 보정된 이미지만을 고려합니다. 적색 영역은 오버랩이 너무 적음을 나타냅니다. 이 경우 이 영역에서 낮은 품질의 3D가 재구성 될 수 있습니다. 오버랩은 전체 품질에 대한 중요한 파라미터 입니다. 정확한 3D모델링을 위해 오버랩이 녹색으로 되어야 하며 각 픽셀은 5개 이상의 이미지를 볼 수 있어야 합니다

품질 검사 테이블에서 카메라 최적화 품질을 참조하십시오. 또한, 주요 포인트는 카메라 해상도의 절반 정도여야 하며, RD1-3 값은 각각 1보다 작아야 합니다. 이렇지 않으면, 이는 글로벌 왜곡을 야기할 수 있습니다.(카메라 최적화 확인) 초기 카메라 파라미터를 업데이트 하는 방법에 대해 소프트웨어 설명서를 참조하십시오. 초기 카메라 파라미터를 편집하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. : 202560169

품질 검사에서 일치하는 품질을 확인하십시오. 이 표는 키 포인트와 매칭의 평균 개수의 개요를 제공합니다. 키 포인트는 쉽게 컴퓨터가 인식할 수 있는 이미지의 관심 분야입니다. 키 포인트의 수는 다음에 따라 달라집니다. :

• - 이미지의 사이즈
• - 시각 콘텐츠

보통 14MP 이미지는 이미지 당 5,000에서 50,000개의 키 포인트가 생성됩니다. 키 포인트의 개수가 1,000개 미만이면 이미지가 충분히 컨텐츠를 보정할 필요가 없을 수 있습니다.(품질 확인에서 이미지 섹션을 참조하십시오.) 다음과 같을 경우 검증된 매칭 개수가 매우 낮을 것입니다. :

• - 키 포인트의 개수가 적을 때
• - 시각 컨텐츠가 매우 반복적일 때
• - 이미지 사이의 오버랩이 매우 낮을 때
• - 수집시 너무 많은 장면의 변화가 있을 대(그림자, 차 등이 움직일 때)

보정하기 위한 검증된 이미지의 최소 매칭 개수는 25개 입니다. 권장하는 검증된 이미지 개수는 최소 1,000개 입니다. 2D 키 포인트 그래프는, 약한 매칭 영역을 시각화 할 수 있습니다. 이미지들간의 오버랩을 높이기 위해 이 지역의 이미지를 다시 수집할 필요가 있습니다.

다중 2D 매칭 키 포인트는 3D 포인트를 생성하기 위해 카메라 파라미터를 사용하여 삼각으로 만듭니다. 2-3개의 이미지로부터 생성된 3D 포인트는 높은 개수의 이미지로부터 생성된 3D 포인트보다 정확도가 낮습니다

GCP는 프로젝트의 위치 정보를 보정할 수 있는 유일한 방법입니다. 품질 검사표의 지역 정보 섹션을 참조하십시오. 3개의 GCP는 프로젝트 지리 위치 코드(규모, 방향, 위치)의 최소 개수입니다. GCP 마킹 가능한 오류를 감지하기 위해 5개의 GCP를 권장합니다. 그것들은 데이터 세트의 지역에 잘 분포됩니다. 최적화된 정확성은 일반적으로 5개의 GCP를 얻으며, 각각 5개의 이미지가 식별됩니다. 일반적으로 더 많은 GCP 혹은 마크는 필요하지 않습니다. 그림 7에는 GCP의 시각적 품질을 검사하기 위함 및 오류를 감지하기 위해 사용자에게 허용합니다. 파란 원은 이미지에서 GCP가 클릭된 위치를 나타냅니다. 녹색 원은 이미지의 3D 재투영을 나타냅니다. 녹색 원이 파란색 원 안에 이는 경우, GCP는 검증된 GCP 테이블 안에 계산됩니다. 그렇지 않다면, 마킹의 GCP 중에 에러가 발생했음을 나타낼 수 있습니다.

만약 GCP가 파란 원 안에 표시되지 않을 경우 다음을 의미할 수 있습니다. :

• - GCP가 보이는 이미지는 보정되지 않습니다.
• - GCP 좌표 시스템이 올바르지 않습니다.
• - GCP가 올바르게 기록되지 않았습니다

확인 사항 :

• - GCP 좌표 시스템과 좌표 시스템
• - GCP 마크

프로젝트에서 GCP를 포함하는 방법에 대한 자세한 정보는 다음을 참조하십시오. : 202560239

이 테이블은 지오 태깅 및 미리 정의된 오류 사이의 X,Y,Z의 위치 정보 태그 오류 이미지 보정을 나타냅니다. 총 이미지의 최대 오차 Tmax 의 -1.5에서 1.5배 사이의 10개의 미리 정의된 간격이 있습니다. 몇 개의 이미지가 1.5 × Tmax이하의 오류가 있거나 1.5 × Tmax,이상의 오류가 있으면 부정확한 오차 값이 표시될 수 있습니다. 이미지 오차 혹은 GCP가 더 이상 필요 없는지 확인하십시오

또한 이 테이블은 이미지의 위치 정보 태그의 품질을 나타냅니다. 높은 값은 다음을 나타냅니다. :

• - GPS 장치의 높은 노이즈
• - 카메라의 낮은 동기화
• - 지오 태그 프로세스 오류

심지어 매우 낮은 값으로도 이 프로젝트의 지리 참조 연산과 관계 없이, 지리 참조 연산에 큰 글로벌 변화가 있을 수 있습니다. 이것은 그라운드 컨트롤 포인트를 이용해서만 감지되며 올바르게 보정될 수 있습니다.

이 표는 지오 태그의 비율 및 그것과 일치하는 허용 오차의 비율보다 낮은 위치 정보 오류를 포함한 보정 이미지를 나타냅니다. 100%보다 높은 위치 정보 오류가 포함된 이미지는 부정확한 허용 오차를 표시할 수 있습니다. 이미지의 허용 오차 혹은 GCP가 적용될 필요가 있다면 확인하십시오.

측정된 GCP(노란색 원) 및 측정된 3D 포인트 이미지는 예측됩니다.(녹색 원) 노란색 원 밖에 있는 녹색 원은 정확성의 문제 혹은 GCP의 문제를 나타냅니다.