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대형 데이터셋 처리
Pix4Dmapper는 동시에 수많은 이미지 프로세싱이 가능합니다. 그러나, 데이터 세트 및 처리 리소스에 따라 2000개 이상의 이미지의 데이터 세트를 사용할 경우 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 이미지의 해상도, 이미지 콘텐츠, 이미지 사이의 오버랩, 선택된 출력 해상도와 사용하는 컴퓨터에 따라 수치가 표시됩니다.
비행 전
프로젝트 요구 사항 및 맵핑 지형에 따라 비행/영상 수집 계획을 주의 깊게 설계합니다. 비행/영상 수집 계획에 대한 자세한 사항은 다음을 참조하십시오. : 202557459
비행 후
대형 데이터 세트는 다음과 같이 취할 수 있습니다.
- - 공중 프로젝트에 대한 단일 비행
- - 공중 프로젝트에 대한 다중 비행
- - 지상파 프로젝트를 위한 자동차 사용(모바일 맵핑)
- - 삼각대 혹은 손을 이용한 지상파 프로젝트
데이터 세트가 2000개 이상의 이미지로 구성되었을 경우, 데이터 세트를 분할한 후 병합에 의해 처리 하는 것을 권장합니다. 그러므로
- 1. 충분히 오버랩 되도록 데이터 세트를 분할하십시오. 필요한 만큼 하위 데이터 세트에 데이터 집합을 나누십시오
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예시 : 공중 프로젝트에 대한 단일 비행의 경우, 비행 라인 사이의 거리 등을 고려하십시오. 하위 데이터 세트간의 중첩을 최대화 하기 위해, 매우 낮은 거리의 라인 사이의 비행 데이터 세트를 분할하는 것이 좋습니다
이 예시는 단일 비행에 의해 촬영된 데이터 세트 입니다
서브 데이터 세트가 너무 클 경우, 서브 데이터 세트가 하드웨어에 의해 처리 될 수 있는 크기에 도달 할 때까지, 그들은 다시 분할 될 수 있다.두 번째 이미지는 각각의 서브 프로젝트에서 다루는 영역을 나타냅니다. 녹색 영역은 모두 하위 프로젝트에 의해 커버 되는 영역을 나타냅니다.
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팁 : 이미지의 위치 정보(즉, 고프로 프로젝트)가 없는 경우, 하위 프로젝트에 데이터 집합을 분할하면 일반적인 이미지가 될 것입니다
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중요 : 다중 비행을 취급할 때 다중 이미지는 세션을 취급하거나 또는 같은 이름을 가진 이미지들을 취급할 경우 하나의 폴더에 각 비행/이미지 획득 세션을 저장합니다.
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팁 : 두 개 이상의 서브 데이터 세트가 있는 경우, 병합된 데이터 세트는 병합된 서로 이웃하는 데이터 세트와 모든 하위 데이터 세트가 추가된 데이터 세트를 획득할 수 있습니다.
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예시: 4개의 서브 데이터 세트의 결과를 분할하십시오. 우리는 이러한 하위 데이터 세트를 EastNorth, EastSouth, WestNorth, WestSouth라고 부릅니다.
- 1. EastNorth 와 EastSouth를 병합하면, 프로젝트의 결과는 East입니다
- 2. WestNorth 와 WestSouth를 병합하면, 프로젝트의 결과는 West입니다
- 3. East와 West를 병합할 수 있습니다
- 2. 각 하위 프로젝트에 대한 새로운 프로젝트를 생성하고 각각에 대해 전체 프로세싱 모드에서 초기 프로세싱을 실행합니다. GPC(202560239) 혹은 수동 타이 포인트(202560349)를 각 하위 프로젝트에 추가한 후 최적화 하십시오. GCP와 MTP는 최소한 3가지가 공통된 GCP 혹은 MTP가 기록된 하위 프로젝트의 공통 영역에 맞게 각 프로젝트에 균일하게 분산되어야 합니다
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중요: 프로젝트는 다음과 같은 상황에서 병합되어야 합니다
- - 이미지의 좌표 시스템이 동일해야 합니다. 예외의 경우 : 프로젝트에 위치 정보가 없는 경우 공지된 좌표 시스템을 사용하여 다른 프로젝트와 병합될 수 있습니다
- - 다른 프로젝트에 정의된 GCP는 동일한 좌표 시스템에 있어야 합니다
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예시: 단일 기체의 공중 프로젝트
- 3. 각 하위 프로젝트에 대한 품질 보고서를 확인하십시오. 품질 보고서를 분석하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. : 202557339
- - 재건의 품질이 양호하고 하나의 블록으로 구성되어 있는 경우, 스텝 4로 이동하십시오.
- - 품질 보고서에 재건에 문제가 있음이 나타난다면, 품질 보고서 도움말을 참조하십시오. : 202558689
- 4. 병합된 프로젝트 생성은 다음을 참조하십시오. :202558529
