ओवरलैप रिपोर्ट्स

2 जनवरी, 2016 से सभी जियोरेफरेंस्ड मैप्स मेड ईज़ी जॉब्स के लिए प्रोसेसिंग के समय एक ओवरलैप रिपोर्ट छवि उत्पन्न होगी। ओवरलैप रिपोर्ट मैप डिटेल पेज के नीचे उपलब्ध होती है।

ओवरलैप रिपोर्ट्स का उपयोग 95% समस्याओं का निदान करने के लिए किया जा सकता है जो उपयोगकर्ता अपने परिणामों से असंतुष्ट होने पर अनुभव करते हैं।

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ओवरलैप रिपोर्ट एक ऐसी छवि है जो उपयोगकर्ता को दिखाती है कि प्रोसेस किए गए सर्वेक्षण क्षेत्र के किसी भी स्थान का दृश्य कितनी छवियों में शामिल है। सामान्यतः, किसी वस्तु को देखने की संख्या जितनी अधिक होगी, सिस्टम के लिए आउटपुट उतने ही बेहतर होंगे (संसाधन सीमा के भीतर)। ओवरलैप रिपोर्ट इन संख्याओं को रंग कोड के माध्यम से दिखाती है ताकि उपयोगकर्ताओं को पता चले कि सिस्टम किसे अच्छा या खराब ओवरलैप कवरेज मानता है और यह उन्हें लगातार ओवरलैप संग्रह को प्रभावित करने वाली चीजों को समझने में मदद करता है।

1, 2, 3, 4 या 5 दृश्य (लाल) किसी क्षेत्र के लिए 3D दृश्य पुनर्निर्माण के उद्देश्य से पूरी तरह अपर्याप्त माने जाते हैं। 6, 7 या 8 दृश्य (हरे) सरल वस्तुओं जैसे खेत, बुनियादी संरचनाएं या स्टॉकपाइल्स के पुनर्निर्माण के लिए पर्याप्त माने जाते हैं। जटिल दृश्यों को पुनर्निर्मित करने के लिए 9 या अधिक दृश्य (नीले) आवश्यक होते हैं ताकि इमारतें, पेड़ या अन्य वनस्पति जैसी जटिल वस्तुओं का विस्तार से पुनर्निर्माण किया जा सके।

किसी इमेजिंग स्थान पर लाल बिंदु यह दर्शाता है कि उस स्थान की छवि प्रोसेस की गई थी लेकिन उसमें पर्याप्त ओवरलैप और/या मिलान योग्य विशेषताएँ नहीं थीं, इसलिए इसे आउटपुट में शामिल नहीं किया गया।

निम्न उदाहरण उपयोगकर्ताओं को दिखाने के लिए प्रदान किए गए हैं कि विभिन्न दृश्यों का ओवरलैप पर क्या प्रभाव पड़ता है। जैसा कि हमेशा होता है, हमारा iOS के लिए मैप पायलट एप्लिकेशन मूल बातें प्रबंधित करने में मदद करेगा, लेकिन अपने सर्वेक्षण क्षेत्र की भौगोलिक स्थिति और सामग्री को जानना उचित डेटा संग्रह के लिए बहुत मददगार होगा।

अच्छा ओवरलैप

यह अच्छा और लगातार ओवरलैप का उदाहरण है। आमतौर पर किनारों के आसपास कुछ लाल क्षेत्र हो सकते हैं जो पूरी तरह से सही नहीं निकलेंगे, लेकिन सर्वेक्षण क्षेत्र के अंदरूनी हिस्से का परिणाम बहुत अच्छा होगा क्योंकि वह मुख्यतः गहरे नीले और नीले रंग में छाया हुआ है।

ओवरलैप सेटिंग्स

जितना अधिक ओवरलैप होगा, ओवरलैप रिपोर्ट के गहरे नीले हिस्सों में उतनी ही कम खामियाँ होंगी। पूरी तरह से गहरे नीले रंग की ओवरलैप रिपोर्ट एक अच्छा लक्ष्य है। हम आमतौर पर 80% ओवरलैप को प्रारंभिक बिंदु के रूप में सुझाते हैं। मैप पायलट प्रो में 80% डिफ़ॉल्ट मान है।

60% ओवरलैप - हर जगह 5-8 दृश्य - कोई नीला नहीं, सबसे सरल दृश्यों पर काम कर सकता है। शायद।

70% ओवरलैप - हर जगह 8 से 15 दृश्य - नीले क्षेत्र हैं लेकिन असंगत।

80% ओवरलैप - हर जगह 18 से 20 दृश्य - लगातार कवरेज जो सफल मानचित्र बनाता है।

खराब ओवरलैप

50% ओवरलैप काम करने के लिए लगभग न्यूनतम है। इसे न्यूनतम मानें। यह एक सपाट और विशेषताओं से भरपूर क्षेत्र में लिया गया था जिसमें कोई पेड़ नहीं थे। इस सर्वेक्षण क्षेत्र की किसी भी जटिल विशेषता को नुकसान पहुँचा।

यह मुफ्त उड़ान और कैमरा इंटरवलोमीटर का उपयोग करके एकत्रित अपर्याप्त और असंगत ओवरलैप का उदाहरण है। इस तरह का ओवरलैप खराब किनारों, बड़े अंतराल, विकृत छवियों और हरे व नीले क्षेत्रों को छोड़कर सपाट 3D मॉडल पुनर्निर्माण का कारण बनेगा।

इमेजिंग में अंतराल

यह दिखाता है कि ओवरलैप अधिकांशतः अच्छा है लेकिन विभिन्न क्षेत्रों में काले बिंदुओं की कमी, जो इमेजिंग स्थानों का प्रतिनिधित्व करते हैं, उन क्षेत्रों में खराब पुनर्निर्माण का कारण बनेगी। इमेजिंग अंतराल मैप पायलट ऐप का उपयोग करते समय दृश्य रेखा खोने के कारण होते हैं।

संरचनाओं में ऊंचाई के अंतर के कारण ओवरलैप में कमी

ऊपर रंगीन DEM में दिखाए गए संरचनाएं लगभग 17 मीटर ऊँची हैं। इस सर्वेक्षण के लिए 40 मीटर की अपेक्षाकृत कम ऊंचाई से उड़ान भरने पर, संरचना की छतों पर प्राप्त ओवरलैप में महत्वपूर्ण कमी होगी। चूंकि ये संरचनाएं सर्वेक्षण का लक्ष्य थीं, यह अच्छा नहीं है... यह छतों पर "घुमावदार" छवियों का मुख्य कारण है। यह उदाहरण ठीक रहा क्योंकि यह विशेषता से भरपूर था। सपाट छतें इतनी भाग्यशाली नहीं होंगी।

भूभाग में ऊंचाई के अंतर के कारण ओवरलैप में कमी 

दाएँ तरफ का भूभाग बाएँ तरफ के भूभाग से लगभग 50 फीट ऊँचा था। इस उदाहरण में, क्रूजिंग ऊंचाई प्रारंभिक बिंदु से 130 फीट थी, जो उच्चतम बिंदु से लगभग 30 फीट नीचे था। इससे ऊँचे भूभाग के कारण ओवरलैप में महत्वपूर्ण कमी हुई क्योंकि वह विमान की क्रूजिंग ऊंचाई के करीब आ गया।

अत्यधिक ओवरलैप अकार्यक्षम है

जबकि बहुत कम ओवरलैप औसत से कम परिणाम देगा, अत्यधिक ओवरलैप हमारे सिस्टम संसाधनों और उपयोगकर्ता के प्रोसेसिंग पॉइंट्स के लिए अकार्यक्षम है। इस अधिक ओवरलैप से उच्च गुणवत्ता के आउटपुट प्राप्त होने का कोई प्रमाण नहीं है।

ओवरलैप रिपोर्ट्स उपयोगकर्ताओं के लिए 3D पुनर्निर्माण प्रक्रिया को सीखने और अपने डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को डिबग करने के लिए एक शानदार उपकरण हैं।