RoutScene的量化准确性的改进方法
本文最初发表在地理学世界。
LIDAR社区的持续谈话有关准确性，这意味着什么，它真正的重要性以及如何量化它。通常，任何调查中的一个重要目标是确保高度的准确性，通常是绝对的准确性，以实现与其他数据集比的比较。但是你如何真正量化调查的准确性水平？这里，outrescene.概述了一种改进的方法。
首先，让我们看看硬件。许多不同的组件构成完全集成的LIDAR系统，每个组件都具有自己的精度值，其表示为距离或一定角度。LIDAR传感器具有范围误差;GNSS具有水平和垂直位置误差;INS具有角度滚动，间距和前线误差;GNSS天线的INS偏移具有3D偏移误差。由INS（具有角度误差）引起的位置误差将随着传感器的距离而增加。通过考虑所有这些错误，实现准确性是复杂且耗时的量化。
高精度需要高质量的组件，如内部激光二极管，微芯片以及复杂的软件算法和高制造标准。高品质昂贵。质量最终反映在集成激光雷达系统的最终用户价格中。
在RERESCENE中，他们认识到精度和成本之间必须实现的平衡。我们已经应用了智能思考，以解决最具成本效益的准确性收益，以开发UAV LIDAR系统的硬件。
确定每次调查的准确性
从我们自己的实地经验，我们已经设计了一个解决方案。我们开发了一种严格的质量保证方法，可以量化每一个UAV激光雷达调查的准确性。使用这些质量保证工具，程序和报告内置于RoutScene集成系统中，用户可以充满信心地确定调查的准确性，并符合行业标准。
该方法的基础是一个6步工作流程，它跨越解决方案的整个利用 - 从调查和项目规划，数据采集，数据处理到最终输出或“可操作信息”。此工作流程是一组策划和可重复的程序和流程，因此每个调查和随后的数据分析都以系统，简化的方式进行;每次确保最佳结果。
例如，作为标准质量保证过程的一部分，RoutScene倡导每个调查都有地面控制，在地面控制点（GCP）中进行准确测量，并将ruSceNe Lidar目标放在这些点上。在高度复古反光的材料中覆盖，它们易于识别所得点云。
