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Enregistrement W2415624988 · doi:10.5623/cig2016-102

Spatial Accuracy of UAV-Derived Orthoimagery and Topography: Comparing Photogrammetric Models Processed with Direct Geo-Referencing and Ground Control Points

2016· article· en· W2415624988 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueGEOMATICA · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNSS applicationsOrthophotoRemote sensingReal Time KinematicPhotogrammetryGlobal Positioning SystemGeoreferenceGeodesySatelliteComputer scienceMean squared errorGeographyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping with unmanned aerial vehicles (UAVs) typically involves the deployment of ground control points (GCPs) to georeference the images and topographic model. An alternative approach is direct geo ref er encing, whereby the onboard Global Navigation Satellite System (GNSS) and inertial measurement unit are used without GCPs to locate and orient the data. This study compares the spatial accuracy of these approaches using two nearly identical UAVs. The onboard GNSS is the one difference between them, as one vehicle uses a survey-grade GNSS/RTK receiver (RTK UAV), while the other uses a lower-grade GPS receiver (non-RTK UAV). Field testing was performed at a gravel pit , with all ground measurements and aerial sur vey ing completed on the same day. Three sets of orthoimages and DSMs were produced for comparing spa tial accuracies: two sets were created by direct georeferencing images from the RTK UAV and non-RTK UAV and one set was created by using GCPs during the external orientation of the non-RTK UAV images. Spatial accuracy was determined from the horizontal (X,Y) and vertical (Z) residuals and root-mean-square-errors (RMSE) relative to 17 horizontal and 180 vertical check points measured with a GNSS/RTK base station and rover. For the two direct georeferencing datasets, the horizontal and vertical accuracy improved substantially with the survey-grade GNSS/RTK receiver onboard the RTK UAV, effectively reducing the RMSE values in X, Y and Z by 1 to 2 orders of magnitude compared to the lower grade GPS receiver onboard the non-RTK UAV. Importantly, the horizontal accuracy of the RTK UAV data processed via direct georeferencing was equivalent to the horizontal accuracy of the non-RTK UAV data processed with GCPs, but the vertical error of the DSM from the RTK UAV data was 2 to 3 times greater than the DSM from the non-RTK data with GCPs. Overall, results suggest that direct georeferencing with the RTK UAV can achieve horizontal accuracy comparable to that obtained with a network of GCPs, but for topographic meas urements requiring the highest achievable accuracy, researchers and practitioners should use GCPs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle