- 品質レポートの分析方法の説明については、 ステップ 4. 処理を。
- 品質レポートに記載されている各パラメータの詳細については、 品質レポート仕様を。
- ステップ1の処理中にエラーが発生しました。
- 品質チェック
- プレビュー
- 初期画像位置
- コンピュータ画像/GCP/手動タイポイントの位置
- カメラの絶対位置と向きの不確実性
- 重複
- 内部カメラパラメータ
- 2Dキーポイントテーブル - 2Dキーポイントの一致
- カメラの相対位置と向きの不確実性
- カメラ用2Dキーポイントテーブル
- カメラモデル間の一致数の中央値 / 75% / 最大値
- 2Dキーポイントマッチングからの3Dポイント
- 手動タイポイント
- 地上管制ポイント
- 規模の制約
- 方向制約
- 絶対位置偏差
- 地理位置情報座標系の変換
- 相対的な地理的位置のばらつき
- ローリングシャッターの統計
ステップ1で処理が失敗した場合、「 処理失敗レポート」 は以下の情報が表示されます。
- エラー：処理が失敗した原因となったエラーの説明。
- サブステップのサブステップの 初期処理 うち、処理が失敗した箇所。
- 原因：故障の考えられる原因の説明。
- 解決策：考えられる解決策の説明と、手順を追った説明へのリンク。
キーポイント画像スケール > 1/4: 画像ごとに10,000個以上のキーポイントが抽出されています。
キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 画像ごとに 1,000 個以上のキーポイントが抽出されています。
キーポイント画像スケール > 1/4: 画像ごとに500～10,000個のキーポイントが抽出されています。
キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 画像ごとに200～1,000個のキーポイントが抽出されています。
画像から抽出できる視覚的なコンテンツは多くありませんでした。そのため、画像内のマッチング数が少なくなり（詳細については 「マッチング品質チェック）、不完全な再構築や低品質の結果につながる可能性があります。これは、いくつかの要因によって発生する可能性があります。
- 画像の内容：砂漠、雪原、霧など、広範囲にわたる均一な領域。
対処法：このような場合は、高いオーバーラップ率が必要です。また、より高い高度で飛行することも、画像の視覚的な内容に良い影響を与える可能性があります。 - 画像品質：画像が露出過多/露出不足、ぼやけている、またはノイズが多い。
対処方法：カメラのパラメーター（シャッタースピード、露出時間）を調整する必要があります。カメラ設定の詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前に > 2. カメラ設定の構成を参照してください。 - 画像サイズ: 画像サイズが大きいほど、多くの特徴を抽出できる可能性が高くなります。
対処法: 1メガピクセル未満の画像には特徴が非常に少なく、大きな重なり (>80%) が必要です。特徴抽出に使用する画像サイズを2倍にすることも有効です: メニュー プロセス > 処理オプション... > 1. 初期処理 > 一般。
キーポイント画像スケール > 1/4: 画像あたり500個未満のキーポイントが抽出されています。
キーポイント画像スケール ≤ 1/4: 画像あたり200個未満のキーポイントが抽出されています。
有効化された画像の95%以上は、1つのブロックでキャリブレーションされます。.
ほぼすべての画像が単一のブロック内でキャリブレーションされています。.
有効になっている画像の60%から95%がキャリブレーション済みです。
または
有効化されている画像の95%以上は、複数のブロックでキャリブレーションされています。.
多くの画像はキャリブレーションされていない（A）か、複数のブロックが生成されている（B）。.
A) キャリブレーションされていない画像 は処理に使用されません。これは、いくつかの要因によって発生する可能性があります。
- 重複が少ないデータセット 、または体系的に撮影されていない画像。重複は、品質レポートの図 4 および図 5 で評価できます。
対処方法: 重複を増やします。フライトプランの詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前 > 1. 画像取得プランの設計 > a. 画像取得プランタイプの選択 を参照してください。 - 反復的または複雑なデータセット （木々、森、野原）.
何をするか:- 重複率を上げる（80%以上）。.
- 高度を高く飛行すると、特に森林や密集した植生環境では、視覚的な複雑さが軽減され、結果が改善されることがよくあります。飛行計画の詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前に > 1. 画像取得計画の設計 > a. 画像取得計画タイプの選択 を参照してください。
- キーポイント画像スケールを低くして処理します: この処理オプションでは、デフォルトの元のキーポイント画像スケールよりも多くのキャリブレーション済み画像が生成される可能性があります。詳細については、 [メニュー] > [処理] > [処理オプション...] > [1. 初期処理] > [一般] を。
- データセットは、 画像が十分に類似していない複数のフライトから作成されています（撮影時間、動いている物体、温度、レンズが異なるなど）。
対処方法：各フライトを個別に処理し、2番目のステップでプロジェクトを結合します。プロジェクトの結合方法の詳細については、 「プロジェクトの結合」を参照してください。 - 複数の画像 、または離陸時や着陸時に撮影された画像を含むデータセット。
対処方法：これらの画像は手動で削除する必要があります。 - 画像品質が不十分です。カメラのパラメーター（シャッタースピード、露出時間）を調整する必要があります。カメラ設定の詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前 > 2. カメラ設定の構成を参照してください。
B) 複数のブロック：ブロックとは、一緒にキャリブレーションされた画像の集合です。複数のブロックが存在する場合、異なるブロック間で十分な一致が得られず、全体的な最適化ができなかったことを示します（ 「2Dキーポイントの一致」）。異なるブロックは、互いに完全に地理的に参照されていない可能性があります。
何をするか:
- オプションを有効にすると 「再マッチング」 の詳細については 「再マッチング」 、 メニュー「処理」>「処理オプション...」>「1. 初期処理」>「キャリブレーション」を参照してください。
- ブロック間に手動タイポイントを追加して再最適化することで、ブロック同士を接続できます。詳細については、 「手動タイポイント（MTP）のインポートとマーク方法」を参照してください。
- より多くの重なり部分を含む新たな画像を撮影する必要があるかもしれません。.
有効になっている画像のうち、キャリブレーションされているのは60%未満である。.
対処法：上記と同じ。
このような低いスコアは、以下の深刻な問題を示している可能性もあります。
- 地形の種類: 水面、海洋、鏡やガラス面、流れる溶岩、動く風景には、処理に必要な視覚コンテンツが含まれていません。結果を得るには、これらの地形を再構築しやすい領域と組み合わせる必要があります。水に近い領域をマッピングするには、より高い高度で飛行することをお勧めします。 ステップ 1. プロジェクトを開始する前 > 1. 画像取得計画の設計 > a. 画像取得計画タイプの選択。
- 画像取得プロセス：画像の位置情報の誤り、不適切な飛行計画、オーバーラップ不足、画像の破損など。
- プロジェクト設定：座標系定義の誤り、画像の誤りなど。
初期カメラモデルは、最適化値の5%以内の範囲に収まるべきです。.
焦点距離／アフィン変換パラメータは、カメラのセンサーと光学系の特性です。これは温度、衝撃、高度、時間によって変化します。キャリブレーションプロセスは、初期カメラモデルから開始し、パラメータを最適化します。焦点距離／アフィン変換パラメータはプロジェクトごとに若干異なるのが一般的です。迅速かつ堅牢な最適化を保証するために、初期カメラモデルは最適化値の5%以内である必要があります。.
透視レンズの初期焦点距離と最適化された焦点距離の差、および魚眼レンズのアフィン変換パラメータCとFの差の割合は、5%から20%の間です。
何をするか:
- 平坦で均質な領域は、最適なカメラキャリブレーションに必要な視覚情報が不足している。.
- キーポイント画像スケールを低くして処理します: この処理オプションでは、デフォルトの元のキーポイント画像スケールよりも多くのキャリブレーション済み画像が生成される可能性があります。詳細については、 [メニュー] > [処理] > [処理オプション...] > [1. 初期処理] > [一般] を。
- を有効にする 幾何学的に検証されたマッチング。
- 「内部校正パラメータ」を 「すべて以前 ステップ1の処理オプションで、
- 画像には重要な ローリングシャッター歪み.
- を計算し 垂直方向のピクセル変位 で線形シャッター最適化を有効にします 画像プロパティエディタ 。
- ぼやけた画像、重複の少ないデータセット、故障したカメラ。.
- 再キャプチャ画像データセット
- カメラに損傷がないか確認してください。
- カメラ内部の初期設定が間違っています。レンズフィルターなどの光学特性に影響を与えるアクセサリーが取り付けられ、カメラが物理的に改造されています。.
- を確認してください 定義されているカメラモデルが プロジェクトで使用されている画像に対して、
- カメラがPix4Dデータベースに登録されていない場合は、以下の手順に従ってこれらの値を生成する必要がある場合があります。
- 前処理済みまたはトリミング済みの画像。.
- Pix4Dにインポートして処理する前に、画像を変更しないでください。.
透視レンズの初期焦点距離と最適化された焦点距離の差、および魚眼レンズのアフィン変換パラメータCとFの差の割合は、20%を超えています。.
キーポイント画像スケール > 1/4: キャリブレーション済み画像1枚あたり、1,000個以上のマッチングが計算されています。
キーポイント画像スケール ≤ 1/4: キャリブレーション済み画像1枚あたり、100個以上のマッチングが計算されています。
これは、較正された領域では結果の質が高い可能性が高いことを示しています。品質レポートの図5は、マッチングの強度と品質を評価するのに役立ちます。.
キーポイント画像スケール > 1/4: キャリブレーション済み画像ごとに 100 ～ 1,000 個の一致が計算されています。
キーポイント画像スケール ≤ 1/4: キャリブレーション済み画像ごとに 50 ～ 100 個の一致が計算されています。
一致数が少ない場合は、結果の信頼性が低い可能性があります。初期カメラモデルのパラメータや画像セットを変更することで、結果が改善される場合があります。品質レポートの図5は、一致度が非常に低い領域を示しています。 一致数が少ないのは、多くの場合、画像間の重なりが少ないことに関連しています。
対処方法： 「データセット品質チェック」 セクションを参照してください。より多くのマッチングを得るために、異なる設定（カメラモデル、手動タイポイント）でキャリブレーションを数回再起動する必要がある場合があります。この状況を回避するには、より体系的なオーバーラップのある画像を取得することをお勧めします。フライトプランの詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前 > 1. 画像取得プランの設計 > a. 画像取得プランタイプの選択を参照してください。
キーポイント画像スケール > 1/4: キャリブレーション済み画像1枚あたり、100個未満の一致が計算されています。
キーポイント画像スケール ≤ 1/4: キャリブレーション済み画像1枚あたり、50個未満の一致が計算されています。
処理失敗レポート：情報が利用できないため、常に表示されます。.
誤差は平均GSDの2倍未満です。
最適な結果を得るには、GCP をデータセット領域全体に均等に分布させる必要があります。通常、5 ～ 10 個の GCP で最適な精度が得られます。GCP の詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前に > 4. フィールドまたは他のソースから GCP を取得する (オプションですが推奨) を参照してください。
GCPが使用されており、GCP
誤差は平均GSDの2倍以上である。
または
GCPは使用されていません。
処理失敗レポート：GCPが使用されているかどうかにかかわらず、常に表示されます。
A) GCPは
- GCPが不足している プロジェクトの規模を考慮して使用された。.
- 追加のGCP（地上基準点）を設置してください。最低3つのGCPが必要ですが、5～10個以上設置することをお勧めします。地形が複雑な地域では、GCPを追加することでより正確な復元が可能になります。
- GCPの精度値が適切に設定されていません.
- GCPの精度が分かっている場合は、 GCP/MTPマネージャー。
- ヤード・ポンド法（フィート）に設定されたプロジェクトでデフォルトの精度値を使用する場合、 GCPの精度は 0.066に調整する必要があります。
- GCPマーキングの不備： GCPマークの品質は、品質レポートに示されている各GCPの投影誤差を確認することで推定できます。すべての投影誤差値は1ピクセル未満である必要があります。.
- 報告された値が 1 ピクセルより大きい場合は、 画像に注意深く注釈を付けてください。
- GCP（地上基準点）が十分な数の画像に表示されていない。.
- プロジェクト画像にGCPマークを追加してください。各GCPは少なくとも2枚の画像にマークする必要がありますが、より多くのプロジェクト画像にマークすることをお勧めします。
B) GCPは使用されません。GCP
が表示されないケースは2つあります。
- GCP（地上基準点）は入力されていません。これは、プロジェクトのジオレファレンスが、計算された画像の位置に基づいて行われることを意味します。元の画像のジオロケーションに使用されたGPS機器は、グローバルシフトの影響を受ける可能性があり、その結果、プロジェクトに数メートルのグローバルシフトが生じる可能性があります。
- GCPが破棄されました GCPにエラーがあったため（例：GCP座標系の誤り、GCP座標の誤り、画像上でのGCPのマークの誤りなど）、ソフトウェアによって 「地上基準点」を。
GCPが使用されており、GCP誤差は平均GSDの4倍以上である。.
GCP誤差が地上サンプリング距離の4倍を超える場合は、データセットに重大な問題があるか、あるいはGCPのマーキングまたは指定時にエラーが発生している可能性が高い。.
対処法：上記と同じ。
表示されている画像は、ステップ2実行前のオルソモザイクとDSMの低解像度プレビューです。これらにより、初期キャリブレーションの品質を視覚的に確認できます。オルソモザイクが歪んでいる場合は、プロジェクトの向きにエラーがある可能性があり、GCPが必要になる場合があります。DSMに大きな継ぎ目やアーティファクトがある場合は、再構築時に複数のブロックが使用されていることが原因である可能性があります。オルソモザイクとDSMに穴がある場合は、「 品質チェック」 セクションと「 2Dキーポイントマッチ」 グラフを確認してください。
このグラフは、画像の位置情報を確認するのに役立ちます。このグラフが飛行計画と一致しない場合、マッチング、結果の向き、縮尺、および/または位置情報に問題がある可能性があります。画像の座標系と画像の座標が正しいことを確認してください。.
このグラフは、初期画像位置と計算された画像位置の差、初期GCP/チェックポイント位置と計算されたGCP/チェックポイント位置の差（存在する場合）、MTP位置（存在する場合）、および絶対カメラ位置の不確実性楕円を示しています。.
画像：画像の位置情報同期の問題やGPSノイズにより、初期画像位置と計算された画像位置にわずかなずれが生じる場合があります。多くの画像でずれが非常に大きい場合、再構成の品質に影響する可能性があり、画像の位置情報に深刻な問題（画像の欠落、座標系の誤り、座標の反転など）があることを示している可能性があります。
側面図と正面図で形状が歪んでいる場合は、カメラパラメータの最適化に問題がある可能性があります。正しいカメラモデルが使用されていることを確認してください。カメラパラメータが間違っている場合は、修正して再処理してください。パラメータが正しい場合は、以下の方法でカメラキャリブレーションを改善できます。
- 重なり具合／画像品質の向上。.
- 曖昧な画像（同じ位置から撮影されたもの、離陸または着陸、角度が大きすぎるもの、画質が低すぎるもの）を削除する。.
- 地上管制ポイントの導入について.
- でリニアシャッター最適化を有効にします 画像プロパティエディタ。
GCP/チェックポイント：初期位置と計算された位置の間にずれがある場合、GCP/チェックポイントの初期位置の誤り、座標系の誤り、座標の反転、画像上のマークの誤り、ポイント精度の誤りなどにより、ジオロケーションに深刻な問題がある可能性があります。
不確実性楕円：不確実性楕円の絶対サイズは、図の説明に記載されている定数倍で拡大されているため、その絶対値を示すものではありません。GCP（地上基準点）を含むプロジェクトでは、GCPに近い不確実性楕円は非常に小さく、GCPから遠い画像では大きくなるはずです。これは、プロジェクト内でGCPを均等に配置することで改善できます。
画像位置情報のみを使用するプロジェクトでは、すべての楕円のサイズはほぼ同じである必要があります。極端に大きな楕円は、単一の画像、またはプロジェクト領域内のすべての画像のキャリブレーションに問題があることを示している可能性があります。これは、以下の方法で改善できます。
- 当該エリアに手動接続ポイントを追加する。.
- プロジェクトの再マッチングと最適化。.
- 低品質の画像を削除します。.
画像による位置情報取得のみを行うプロジェクトでは、カメラの絶対位置の不確実性は、予想されるGPS精度と同程度であるべきです。すべての画像が同様の精度で位置決めされるため、表に示されている標準偏差は平均値に比べて小さくなるはずです。このようなプロジェクトでは、カメラの絶対位置の不確実性は、 「相対位置と向きの不確実性」の。
GCP（地上基準点）を用いたプロジェクトにおいて、シグマ値が大きい場合、プロジェクトの一部の領域（通常はGCPから遠く離れた領域）の再構築精度が低く、追加のGCPを用いることで改善される可能性があることを示している。.
このグラフは、オルソモザイクの各ピクセルにおける重複画像の数を示しています。これは、キャリブレーション済みの画像のみを対象としています。赤色の領域は重複が少なすぎることを示しています。このため、これらの領域では3D再構成の品質が低下する可能性があります。重複は、全体的な品質にとって重要なパラメータです。高精度な3Dモデリングおよびマッピングアプリケーションでは、重複は緑色で示されるべきです。つまり、各ピクセルが5枚以上の画像で視認できる必要があります。.
透視レンズ：主点はカメラの解像度の約半分である必要があり、放射状歪み値R1、R2、R3はそれぞれ1より小さくなければなりません。 焦点距離と主点の不確実性は数ピクセル程度である必要があります。歪みパラメータの不確実性はゼロに近い必要があります。 初期カメラパラメータの編集方法の詳細については、 「カメラモデルオプションの編集方法」を参照してください。
魚眼レンズ: 主点はカメラの解像度の約半分である必要があります。アフィン変換パラメータ C と F の最適化値は互いに近い値である必要があります。アフィン変換パラメータ D と E の最適化値は 0 に近い値である必要があります。 アフィン変換パラメータ C、D、E、および F の不確実性は、わずか数ピクセルである必要があります。多項式パラメータの不確実性は、ゼロに近い値である必要があります。初期カメラパラメータの編集方法の詳細については、 「カメラモデルオプションの編集方法」を参照してください。
詳細については、 「カメラ最適化」 品質チェック表の
パラメータ間の相関：最高品質のキャリブレーションは、パラメータ間の相関が低いことが特徴です。しかし、パラメータ間に何らかの相関関係が存在することが想定される場合もあります。
- 天底画像を用いたプロジェクトでは、放射状歪みパラメータと主点の座標との間に相関関係が期待される。.
- 近距離での斜め画像を用いたプロジェクトでは、焦点距離と主点の座標、および主点の座標と接線方向の歪みの間に相関関係が期待される。.
相関の低減に役立つもの：
- 正確なカメラ位置情報（RTK、または少なくともGPS）とGCP（地上基準点）の組み合わせ。.
- 斜めプロジェクト向けに、複数の深度および画像端付近にMTPを配置します。.
- カメラの向きが異なる場合（例えば、グリッド行の端で回転して画像が180°になる場合）、特に主点の座標が相関している場合。.
- 内部パラメータにすべての事前設定を使用する: メニュー プロセス > 処理オプション... > 1. 初期処理 > キャリブレーション。
を参照してください 「マッチング」 および 「データセット品質チェック 品質チェックの
2D キーポイントテーブルには、 プロジェクトのキーポイントとマッチに関する統計情報が表示されます。キーポイントとは、画像上で容易に認識できる注目点（高コントラスト、興味深いテクスチャ）のことです。キーポイントの数は、以下の要素によって決まります。
- 画像のサイズ。.
- 視覚的なコンテンツ。.
14MPの画像では、画像1枚あたり5,000～50,000個のキーポイントが生成されます。キーポイントの数が1,000個未満の場合、画像にはキャリブレーションに必要なコンテンツが不足している可能性があります（画像 セクションを参照）。以下の場合は、一致数が非常に少なくなります。
- キーポイントの数が少ない。.
- 視覚的なコンテンツが繰り返しすぎている。.
- 画像間の重なりが少なすぎる。.
- 画像取得中にシーンに変化が多すぎる（動く影、車など）。.
画像を較正するために必要な最小一致数は25です。推奨される一致数は、画像1枚あたり最低1,000です。2D キーポイント一致 グラフでは、一致が弱い領域を視覚化できます。これらの領域では、画像の重なりを増やすために、再度画像を取得する必要がある場合があります。
不確実性楕円は、手動および自動のタイポイントを使用して、各画像が他の画像に対してどの程度正確に位置付けられているかを示します。通常、プロジェクトの中心にある楕円は外側にある楕円よりも小さくなります。これは、これらの画像が周囲の画像とより多くのマッチング関係にあるためです。プロジェクトの一部にある大きな楕円は、その部分のキャリブレーションに問題があることを示している可能性があり、通常はマッチング関係が少ない領域に対応します。.
カメラの相対位置の平均不確実性は、GSDの数倍の範囲内であるべきであり、方位の平均不確実性は0.1度未満であるべきである。シグマ値が大きい場合は、プロジェクトの一部が適切に較正されていないことを示している可能性がある。.
RTK-GPSを使用するプロジェクトや、多数のGCP（地上基準点）を使用するプロジェクトでは、この表に示されているカメラの相対的な位置と向きの不確実性は、 「カメラの絶対的な位置と向きの不確実性」ます。これは、この表がタイポイントが画像をどの程度制約しているかに関する情報を提供しているため、想定されることです。
複数のカメラモデルが使用されている場合、この表が表示されます。各カメラモデルにおけるキーポイントとマッチング結果の統計情報が表示されます。上記と同様の分析が適用されます。.
複数のカメラモデルが使用されている場合、この表が表示されます。この表には、2つの異なるカメラモデル間、および同一カメラモデルの画像間における、一致数の中央値、75パーセンタイル値、最大値が示されています。上記と同様の分析が適用されます。.
複数の2Dマッチングキーポイントをカメラパラメータを用いて三角測量し、3Dポイントを生成します。2～3枚の画像から生成された3Dポイントは、より多くの画像から生成された3Dポイントよりも精度が低くなります。.
このセクションは、MTP（手動タイポイント）が使用されている場合に表示されます。適切なキャリブレーションを行うには、手動タイポイントの誤差が約1ピクセルである必要があります。また、手動タイポイントの画像マークも 検証済み大きい場合 投影誤差が 、または 検証されて マークが多い場合は、マーキングまたはキャリブレーションに問題がある可能性があります。
このセクションは、GCP が使用されている場合に表示されます。GCP は、プロジェクトのジオレファレンスを評価および修正するために使用されます。詳細については、 「ジオレファレンシング」を参照してください。プロジェクトのジオロケーション (スケール、方向、位置) を行うには、最低 3 つの GCP が必要です。通常、5 ～ 10 個の GCP を使用すると最適な精度が得られます。GCP の詳細については、 「ステップ 1. プロジェクトを開始する前 > 4. フィールドまたは他のソースから GCP を取得する (オプションですが推奨)」を参照してください。
この表は、プロジェクトに スケール制約。 計算された長さ誤差 。平均誤差が0に近く、標準偏差誤差が1に近いことを確認してください。そうでない場合は、以下を確認してください。
- です 。 スケール制約における初期長さの精度は正しい
- 画像に位置情報が付与されている場合、画像の位置情報精度は正しいと言えます。.
- プロジェクトにGCP（地上基準点）が存在する場合、GCPの精度は正しい。.
この表は、プロジェクトに 方向制約が。 計算された角度誤差 （度）が表示されます。平均誤差が0に近く、標準偏差誤差が1に近いことを確認してください。そうでない場合は、以下を確認してください。
- です 。 方向制約の角度精度は正しい
- 画像に位置情報が付与されている場合、画像の位置情報精度は正しいと言えます。.
- プロジェクトにGCP（地上基準点）が存在する場合、GCPの精度は正しい。.
この表は、位置情報が確定され較正された画像のうち、X、Y、Z座標における位置情報誤差が所定の誤差範囲内にある画像の割合を示しています。誤差範囲は、-1.5から全画像の最大精度Amax 。誤差が-1.5 × Amax より大きいmax が大きい場合は、 精度 かどうかを確認してください 精度を 画像の位置情報とGCPの
この表は、画像の位置情報精度も評価しています。エラー率の高い画像の割合が高い場合は、以下の可能性が考えられます。
- GPS機器のノイズ。.
- GPS機器とカメラ間の同期が不十分です。.
- ジオタグ処理におけるエラー。.
この表は、 サイトキャリブレーション 変換が定義され有効になっており、かつ出力座標系が任意座標系である場合に表示されます。入力座標系から出力任意座標系への変換を定義します。
この方法は、画像が既知の座標系にあり、任意の出力座標系への変換を定義するためにGCPを使用しないプロジェクトで使用できます。詳細については、「 任意の座標系におけるGCPのサイトキャリブレーションの計算方法」を。
この表は、 相対位置誤差 が-1～1、-2～2、-3～3の範囲 。相対位置誤差 が-3未満または3を超える 精度 （ユーザーが指定した値）が誤っている可能性があります。 精度 とGCP（地上基準点）を調整する必要があるかどうかを確認してください。
GCPを使用しないプロジェクトの場合：
- 位置情報が付与され、キャリブレーションされた画像のうち、誤差が-3から3の範囲内にあるものが99.6%未満の場合、位置情報の 精度が の値を上げてみてください 精度。
このセクションは、 リニアローリングシャッター モデルが選択されている場合に表示されます。グラフには、読み出し時間（画像取得に必要な時間）中の初期カメラ位置と最終カメラ位置間のベクトルが表示されます。ベクトルの方向は飛行方向と同じである必要があり、 カメラ速度の中央値 は飛行中のドローン速度と一致する必要があります。そうでない場合は、キャリブレーションに問題がある可能性があります。一致の数と品質、カメラパラメータ、プロジェクトの重複を確認してください。
表には以下が表示されます
- カメラの平均速度。.
- ローリングシャッターの変位の中央値（センサー読み取り時）。.
- シャッター作動時間の平均値。.