El término resolución se refiere a los detalles más pequeños que se pueden distinguir. Se utiliza principalmente para datos ráster (resolución en el tiempo, en el espacio o en el dominio espectral).
Para un mapa vectorial, otros dos conceptos se usan más ampliamente: la escala y la unidad mínima de mapeo.
La escala está relacionada con la precisión espacial de los límites de sus entidades. Proviene de la época de los mapas en papel, donde se dibujaron los límites y el ancho del lápiz era el límite de la precisión de la representación de las entidades en el mapa en papel. Suponiendo que el lápiz mide aproximadamente 0.2 mm, la precisión de la línea fue aproximadamente igual al factor de escala multiplicado por 0.1 a 0.3 mm (0.2 mm en promedio). Por ejemplo, una escala de 1:10 000 corresponde a aproximadamente 1 a 3 m de precisión máxima. Con los datos vectoriales, puede acercar o alejar como desee, por lo que la "escala" de los datos no tiene el mismo significado. Sin embargo, debe definir una escala de referencia (almacenada en los metadatos) para que sus datos se usen de manera adecuada (debe tener cuidado de combinar entidades de diferentes escalas).
La unidad de mapeo mínima es el tamaño mínimo de representación de un objeto. Por ejemplo, puede mapear todos los huecos en un bosque, o solo mapear huecos grandes para evitar polígonos complejos. Para escalas muy diferentes, la geometría de su objeto también podría cambiar (por ejemplo, un río sería un polígono con factores de escala pequeña y una línea con factores de escala grande). Esto también está relacionado con la resolución de su producto (¿Cuál es el objeto distinguible más pequeño?), Pero no en términos de precisión planimétrica.
Entonces, en su caso, la resolución tiene dos componentes:
- ¿Cuál es la entidad más pequeña que puedes mapear?
- ¿Cuál es la precisión de la delineación de sus entidades?
Su MMU tiene probablemente unos pocos cm (¿algunos polos son pequeños para mapear?
Su precisión es una función de su densidad de puntos (puede suponer aproximadamente que el espacio promedio entre los puntos más cercanos de su nube de puntos xyz es igual a su resolución).
Finalmente, para obtener una información completa sobre la calidad de los datos, también debe considerar la precisión de estos datos. De hecho, debido a que no tiene GCP, existe el riesgo de que todo su conjunto de datos se desplace o se aleje de la ubicación "verdadera", o que no tenga la misma escala.
Desde la cámara estéreo, la precisión dependerá de la precisión de la posición de la cámara, la precisión de los ángulos de visión de la cámara (llamada orientación externa) y la precisión de las correcciones de las deformaciones de la lente. Hay una solución de hardware (RTK DGPS, INS de alta calidad para una orientación exterior precisa), así como un procedimiento de calibración para la orientación interior (lentes de cámara calibrados o estructura del algoritmo de movimiento para superposición múltiple), de modo que ahora es posible obtener buenos resultados sin GCP . Sin embargo, le recomendaría que tenga algún GCP en cualquier caso (para calcular su error absoluto, incluso si es difícil encontrar GCP para esta resolución).
Hm ... de donde vengo, la resolución en el contexto de los datos vectoriales generalmente significa que los datos tienen el mismo nivel de detalle que un ráster equivalente o en algún otro mapa previamente reprendido. Por ejemplo, tenemos una base de datos de vectores con resolución 1: 5000, lo que significa que esta base de datos incluye tales características y nivel de detalle, que se pueden encontrar en un mapa ráster típico de tal escala. Por lo tanto, probablemente tendría, por ejemplo, un ferrocarril caracterizado por una sola polilínea, no 2 polilíneas para cada carril, porque en la escala 1: 5000 no tendría sentido hacerlo.
Tenga en cuenta que, como dije, así es como a veces interpretamos la "resolución vectorial" en nuestro país. También podría ser algo completamente diferente (por ejemplo, precisión de coordinación, o algo así)
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No soy geógrafo, pero creo que podrías evaluar lo que tu nube de puntos original puede distinguir. Por ejemplo, ¿puede su nube de puntos identificar el grosor del poste de la lámpara? ¿Puede identificar objetos más finos?
Luego, en los viejos tiempos de los mapas en papel, la característica más pequeña podría estar representada por 0.2 mm (debajo de lo que simplemente no podemos ver). Entonces, si la característica más pequeña de su nube de puntos tiene 20 cm y eso se representa como 0.2 mm, la escala sería de 0.2 mm / 200 mm = 0.001 o escala 1: 1000. Pero esto era para mapas en papel y podría no ser aplicable.
Otra opción es echar un vistazo a una regla de Waldo Tobler en escala y resolución de mapas . Eso podría darte algunas pistas. Según su regla, si necesita un tamaño detectable de 10 cm, necesitaría una escala de 1: 100 y una resolución de trama de 5 cm.
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No es la resolución, sino la escala del vector. cuanto más grande es la escala, más detallado es el mapa vectorial La resolución es algo relacionado con los datos ráster
Frío
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