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품질보고에서 GCP에러를 정의하는 방법
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Pix4Dmapper 품질 보고서는 GCP에 대한 다음과 같은 오류가 포함되어 있습니다 :
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• Mean : 각 방향 (X, Y, Z)에서의 평균 오차.
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• Sigma : 각 방향 (X, Y, Z)에서의 표준 편차.
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• RMS : 각 방향 (X, Y, Z)에서의 제곱 평균 오차.
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참고 : 오류의 유닛은 GCP의 유닛과 동일합니다. (단위, m 또는 0.9144m)
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Mean
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주어진 방향 (X, Y 또는 Z)에 대해 평균은 다음과 같이 정의됩니다. :
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ei 위치 : 주어진 방향에 대한 각 에러
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평균 Z 오류는 안좋은 GCP 습득에 대한 조직적인 오류를 인식하는 데 도움이됩니다.
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예제 : 모든 GCP의 Z에서 5cm의 조직적인 오류가 있는 경우, 평균 Z 오류는 5cm 될 것입니다.
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시그마
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주어진 방향 (X, Y 또는 Z)에 대해 시그마는 다음과 같이 정의됩니다 :
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시그마 = σ = sqrt(Σ (ei - μ) ^ 2) / N)
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ei 위치 : 주어진 방향에 대한 각 지점의 오류
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μ : 주어진 방향에 대한 평균 오차
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N : GCP의 수
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오류가 정규곡선이라고 가정한다면, 시그마 오차는 평균오차 주변에 신뢰구간을 형성합니다.
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프로젝트의 68.2% 지점은 ±σ 오차를 가질 것입니다.
프로젝트의 95.4% 지점은 ±2σ 오차를 가질 것입니다.
프로젝트의 99.6% 지점은 ±3σ 오차를 가질 것입니다.
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예제 : 모든 GCP의 Z에서 5cm의 조직적인 오류가 있는 경우, 평균 Z 오류는 5cm가 될 것입니다. 시그마 Z 오류가 1cm라면, [5,7]구간에서의 오류 지점은 68.2%의 개연성을 가진다.
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RMS
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주어진 방향 (X, Y, Z)에 대해 RMS는 다음과 같이 정의된다 :
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RMS = sqrt(Σ (ei ^ 2) / N)
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ei 위치 : 주어진 방향에 대한 각 지점의 오류
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RMS 오차는 조직적인 오류의 계정을 취할 것입니다. 평균오차=0일때, RMS 오류와 시그마 Z 오류는 동일하게 발생할것입니다. RMS 오류와 시그마 오류의 차이는 조직적인 오류를 나타냅니다.
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3가지 지표 중, RMS오류는 평균과 분산 오차와 관계되기 때문에프로젝트에서 가장 대표적인 오차입니다.
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예제 : 모든 GCP가 Z에서 5cm의 조직적인 오류를 가질 경우, 평균 Z 오류는 5cm 될 것입니다. 시그마 오류가 1cm일 경우(조직적 오류가 없다는 가정하에) 시그마 Z 오류는 프로젝트가 ±1cm, ±2cm, ±3cm에서 오류를 가질 가능성을 보여줍니다. RMS 오류는 조직적인 오류를 제거하지 않으면 5cm보다 커질 것입니다.
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