Tôi đang phát triển bản đồ vectơ với các tính năng chi tiết như lề đường, đường đi bộ, đèn giao thông, đèn đường, v.v., bằng cách sử dụng các điểm 3D (x, y, z) mà không cần tham chiếu địa lý, được tạo từ camera stereo. Nhưng tôi không biết độ phân giải của các bản đồ tôi đang tạo.
Làm thế nào tôi có thể đo độ phân giải của bản đồ vector tôi đang phát triển?
Câu trả lời:
Thuật ngữ giải quyết đề cập đến các chi tiết nhỏ nhất có thể được phân biệt. Nó chủ yếu được sử dụng cho dữ liệu raster (độ phân giải trong thời gian, trong không gian hoặc trong miền phổ).
Đối với bản đồ vector, hai khái niệm khác được sử dụng rộng rãi hơn: tỷ lệ và đơn vị ánh xạ tối thiểu.
Thang đo có liên quan đến độ chính xác không gian của các ranh giới của các thực thể của bạn. Nó xuất phát từ thời của bản đồ giấy, nơi các ranh giới được vẽ và chiều rộng của bút chì là giới hạn độ chính xác của biểu diễn của các thực thể trên bản đồ giấy. Giả sử rằng bút chì khoảng 0,2 mm, độ chính xác của đường kẻ gần bằng với hệ số tỷ lệ nhân với 0,1 đến 0,3 mm (trung bình 0,2 mm). Ví dụ, tỷ lệ 1:10 000 tương ứng với độ chính xác tối đa khoảng 1 đến 3 m. Với dữ liệu vectơ, bạn có thể phóng to hoặc thu nhỏ tùy ý, do đó, "tỷ lệ" của dữ liệu không có cùng ý nghĩa. Tuy nhiên, bạn cần xác định thang đo tham chiếu (được lưu trữ trong siêu dữ liệu) để dữ liệu của bạn được sử dụng theo cách thích hợp (bạn phải cẩn thận để kết hợp các thực thể từ các thang đo khác nhau).
Đơn vị ánh xạ tối thiểu là kích thước đại diện tối thiểu của một đối tượng. Chẳng hạn, bạn có thể ánh xạ tất cả các khoảng trống trong một khu rừng hoặc chỉ ánh xạ các khoảng trống lớn để tránh các đa giác phức tạp. Đối với các tỷ lệ rất khác nhau, hình dạng của đối tượng của bạn cũng có thể thay đổi (ví dụ: một dòng sông sẽ là một đa giác có các yếu tố tỷ lệ nhỏ và một đường có các yếu tố quy mô lớn). Điều này cũng liên quan đến độ phân giải của sản phẩm của bạn (Đối tượng phân biệt nhỏ nhất là gì), nhưng không liên quan đến độ chính xác của mặt phẳng.
Vì vậy, trong trường hợp của bạn, độ phân giải có hai thành phần:
MMU của bạn đáng kinh ngạc là một vài cm (một số cực nhỏ để được ánh xạ?)
Độ chính xác của bạn là một hàm của mật độ điểm của bạn (bạn có thể giả định khoảng cách trung bình giữa các điểm gần nhất của đám mây điểm xyz bằng với độ phân giải của bạn).
Cuối cùng, để có thông tin đầy đủ về chất lượng dữ liệu, bạn cũng nên xem xét tính chính xác của dữ liệu này. Thật vậy, vì bạn không có GCP, nên có nguy cơ tất cả các tập dữ liệu của bạn bị dịch chuyển hoặc xoay ra khỏi vị trí "thật" hoặc nó không có cùng tỷ lệ.
Từ camera âm thanh nổi, độ chính xác sẽ phụ thuộc vào độ chính xác của vị trí của camera, độ chính xác của góc nhìn của camera (được gọi là hướng ngoài) và độ chính xác của việc điều chỉnh biến dạng của ống kính. Có giải pháp phần cứng (RTK DGPS, INS chất lượng cao để định hướng bên ngoài chính xác) cũng như quy trình hiệu chuẩn cho hướng bên trong (ống kính camera được hiệu chỉnh hoặc cấu trúc từ thuật toán chuyển động cho nhiều lớp phủ), do đó giờ đây có thể có kết quả tốt mà không cần GCP . Tuy nhiên, tôi khuyên bạn nên có một số GCP trong mọi trường hợp (để tính toán lỗi tuyệt đối của bạn, ngay cả khi rất khó tìm thấy GCP cho độ phân giải này).
Hừm .... tôi đến từ đâu, độ phân giải trong ngữ cảnh của dữ liệu vectơ thường có nghĩa là dữ liệu có cùng mức độ chi tiết như một raster tương đương hoặc trong một số bản đồ được trình bày trước khác. Ví dụ: chúng tôi có cơ sở dữ liệu vectơ với độ phân giải 1: 5000, có nghĩa là cơ sở dữ liệu này bao gồm các tính năng và mức độ chi tiết như vậy, có thể được tìm thấy trên bản đồ raster điển hình của tỷ lệ đó. Vì vậy, bạn có thể có ví dụ như một đường sắt bị vi khuẩn bởi một đa tuyến, không phải 2 đa tuyến cho mỗi đường ray, bởi vì trên tỷ lệ 1: 5000, sẽ không có ý nghĩa gì khi làm điều đó.
Xin lưu ý như tôi đã nói, đây là cách chúng tôi đôi khi diễn giải "độ phân giải véc tơ" ở nước ta. Nó cũng có thể là một cái gì đó hoàn toàn khác (ví dụ, độ chính xác của phối hợp, hoặc một cái gì đó tương tự)
Không phải là một nhà địa lý nhưng tôi tin rằng bạn có thể đánh giá những gì đám mây điểm ban đầu của bạn có thể phân biệt. Chẳng hạn, đám mây điểm của bạn có thể xác định độ dày của cột đèn không? Nó có thể xác định các đối tượng tốt hơn?
Sau đó, vào thời xa xưa của bản đồ giấy, tính năng nhỏ nhất có thể được biểu thị bằng 0,2mm (dưới đây mà chúng ta không thể nhìn thấy). Vì vậy, nếu tính năng nhỏ nhất của đám mây điểm của bạn có 20 cm và được biểu thị là 0,2mm, tỷ lệ sẽ là 0,2 mm / 200 mm = 0,001 hoặc tỷ lệ 1: 1000. Nhưng điều này là cho bản đồ giấy và có thể không áp dụng được.
Một lựa chọn khác là xem xét một quy tắc từ Waldo Tobler về tỷ lệ và độ phân giải bản đồ . Điều đó có thể cho bạn một số gợi ý. Theo quy tắc của anh ấy, nếu bạn cần kích thước có thể phát hiện là 10cm, bạn sẽ cần tỷ lệ 1: 100 và độ phân giải raster là 5 cm.
Nó không phải là độ phân giải mà là thang đo cho vector. Tỷ lệ càng lớn, chi tiết hơn là bản đồ vectơ Độ phân giải là một số điều liên quan đến dữ liệu raster
Làm lạnh