All swath-centre GCPs wereassigned

All swath-centre GCPs were
assigned standard errors of ±0.5m in x, y (Optech, 2005)
and ±0.25min z. This estimate was based on a residual rootmean-
square (RMS) error of 0.14m between lidar elevations
and check data on the ice (Table 1) and takes account of
the expected lower accuracy of GCPs extracted from steeper
sloping rock terrain surrounding the glacier surface. Swath
edge GCPs were first assigned the same standard error as
swath-centre GCPs, but were then increased to 0.5m z
to account for expected lower accuracy at swath edges.
Photogrammetric model solutions were processed using
both of these standard error configurations for swath-edge
control points.

The effects of the addition of lidar point-derived ground
control to the block adjustment were examined by setting
up and then adjusting an initial block consisting of the
19 scanned images from four flight-line strips with 90 evenly
distributed tie points (Fig. 2) and five GCPs (Fig. 4, model 1).
The first five GCPs provided an initial solution and were
positioned to include control in photos at either end of
the longest image strip (photos 3041–3049, Fig. 2) and at
least one GCP in each of the four strips (Fig. 4, model 1).
Subsequent model solutions were derived by keeping the
block and tie-point set-up constant and adding the remaining
GCPs in groups of five. Each set of five additional control
points were distributed evenly throughout the block where
possible, and resulted in 10 individual models controlled by
between 5 and 50 GCPs (Fig. 4, models 1, 2, 4, 6, 8 and 10
with 5, 10, 20, 30, 40 and 50 GCPs, respectively).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

GCPs swath ศูนย์ทั้งหมดได้ข้อผิดพลาดมาตรฐานกำหนดของ± 0.5 m x, y (Optech, 2005)และ z ±0.25 นาที ประมาณนี้เป็นไปตามเหลือ rootmean-ข้อผิดพลาดสแควร์ (RMS) 0.14 เมตรระหว่าง lidar elevationsและตรวจสอบข้อมูลบนน้ำแข็ง (ตาราง 1) และใช้เวลาบัญชีของความถูกต้องต่ำกว่าที่คาดไว้ของ GCPs สกัดจากชันภูมิประเทศหินลาดที่ธารน้ำแข็งพื้นผิวโดยรอบ SwathGCPs ขอบได้รับข้อผิดพลาดมาตรฐานเดียวกันเป็นครั้งแรกศูนย์ swath GCPs แต่ถูกแล้วเพิ่มขึ้น 0.5m zการบัญชีสำหรับความถูกต้องต่ำกว่าที่คาดไว้ที่ขอบ swathโซลูชั่นรุ่นสมกับที่ถูกประมวลผลโดยใช้กำหนดค่ามาตรฐานข้อผิดพลาดเหล่านี้สำหรับ swath ขอบทั้งสองควบคุมจุดผลกระทบของการเพิ่มของ lidar มาจุดล่างควบคุมปรับปรุงบล็อกถูกตรวจสอบ โดยการตั้งค่าขึ้นแล้ว ปรับบล็อคการเริ่มต้นประกอบด้วยการ19 ภาพสแกนจาก 4 เที่ยวบินสายแถบกับ 90 อย่างสม่ำเสมอกระจายผูก GCPs ห้า (Fig. 4 รูปแบบ 1) และจุด (Fig. 2)GCPs แรกห้าให้ในโซลูชันเริ่มต้น และมีให้มีการควบคุมในภาพถ่ายที่บันทึกของรูปแถบยาวที่สุด (3041-3049 ภาพ Fig. 2) และGCP หนึ่งอย่างน้อยในแต่ละแถบสี่ (Fig. 4 รุ่น 1)โซลูชั่นรุ่นต่อมาได้มา โดยการรักษาบล็อก และค่าคงการตั้งค่าจุดผูก และเพิ่มเหลือGCPs ในกลุ่มที่ห้า แต่ละชุดควบคุม 5 เพิ่มเติมจุดที่กระจายอย่างสม่ำเสมอตลอดช่วงที่เป็นไปได้ และผลในแต่ละรุ่น 10 ที่ควบคุมโดยระหว่าง 5 และ 50 GCPs (Fig. 4 รุ่น 1, 2, 4, 6, 8 และ 10มี 5, 10, 20, 30, 40 และ 50 GCPs ตามลำดับ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทุกแนวศูนย์ภาคพื้นถูก
กำหนดให้ความผิดพลาดมาตรฐานของ± 0.5 ใน x, y (Optech, 2005)
และ± 0.25min ซี ประมาณนี้ก็ขึ้นอยู่กับ rootmean- เหลือ
ตาราง (RMS) ข้อผิดพลาดของ 0.14m ระหว่างเอนไซม์ LIDAR
และตรวจสอบข้อมูลบนน้ำแข็ง (ตารางที่ 1) และใช้เวลาบัญชี
ที่คาดว่าจะลดลงของความถูกต้องภาคพื้นสกัดจากชัน
ภูมิประเทศหินลาดโดยรอบพื้นผิวน้ำแข็ง . แนว
ขอบภาคพื้นแรกที่ได้รับมอบหมายข้อผิดพลาดมาตรฐานเดียวกับ
แนวศูนย์ภาคพื้น แต่แล้วเพิ่มขึ้นถึง 0.5mz
บัญชีเพื่อความถูกต้องต่ำกว่าที่คาดไว้ที่ขอบแนว.
Photogrammetric รูปแบบการแก้ปัญหาที่ถูกประมวลผลโดยใช้
ทั้งการกำหนดค่าความผิดพลาดเหล่ามาตรฐานแนวขอบ
ควบคุม จุด. ผลกระทบของการเพิ่มขึ้นของจุดที่ได้มาจากพื้นดิน LIDAR การควบคุมการปรับบล็อกมีการตรวจสอบโดยการตั้งค่าขึ้นมาแล้วปรับบล็อกเริ่มต้นที่ประกอบด้วย19 ภาพที่สแกนจากสี่แถบเที่ยวบินสายพร้อม 90 เท่ากันกระจายจุดผูก (รูปที่ 2) และห้าภาคพื้น (รูปที่ 4. รุ่น 1). ครั้งแรกห้าภาคพื้นให้การแก้ปัญหาเบื้องต้นและตำแหน่งที่จะรวมถึงการควบคุมในภาพถ่ายที่ทั้งท้ายของแถบภาพที่ยาวที่สุด (3041-3049 ภาพ, รูป. 2) และอย่างน้อยหนึ่ง GCP ในแต่ละสี่แถบ (รูปที่ 4. รุ่น 1). การแก้ปัญหารูปแบบที่เกิดขึ้นภายหลังที่ได้มาโดยการเก็บรักษาบล็อกและผูกจุดตั้งขึ้นอย่างต่อเนื่องและเพิ่มส่วนที่เหลือในกลุ่มภาคพื้นห้า ชุดของห้าควบคุมเพิ่มเติมในแต่ละจุดที่มีการกระจายอย่างสม่ำเสมอตลอดทั้งบล็อกที่เป็นไปได้และส่งผลให้ในแต่ละรุ่น 10 ควบคุมโดยระหว่างวันที่ 5 และ 50 ภาคพื้น (รูปที่ 4. รุ่น 1, 2, 4, 6, 8 และ 10 กับ 5, 10 , 20, 30, 40 และ 50 ภาคพื้นตามลำดับ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งหมด gcps ศูนย์แนวถูก
มอบหมายมาตรฐานข้อผิดพลาดของ± 0.5 ใน X , Y ( optech , 2005 ) และ 0.25min Z
±นี้ประมาณการขึ้นอยู่กับที่เหลือ rootmean -
ตาราง ( RMS ) ข้อผิดพลาดของ 0.14m ระหว่าง LIDAR elevations
และตรวจสอบข้อมูลบนน้ำแข็ง ( ตารางที่ 1 ) และใช้บัญชีของ
คาดว่า ลดความแม่นยำของ gcps สกัดจากชัน
ลาดหินภูมิประเทศรอบพื้นผิวธารน้ำแข็ง แนว
ขอบ gcps ครั้งแรกกำหนดความคลาดเคลื่อนมาตรฐานเดียวกับ
gcps ศูนย์แนว แต่ก็เพิ่มขึ้น 0.5 Z
บัญชีคาดล่างความถูกต้องที่ขอบแนว .
โซลูชั่นแบบ photogrammetric ถูกประมวลผลโดยใช้
ทั้งสองมาตรฐานข้อผิดพลาดการกำหนดค่าสำหรับจุดควบคุมแนวขอบ


ผลนอกจากนี้ LIDAR จุด ได้มาพื้นดิน
การควบคุมเพื่อป้องกันการตรวจร่างกายโดยการตั้งค่า
ขึ้นแล้วปรับเริ่มต้นบล็อกประกอบด้วย
19 สแกนภาพจากสี่เที่ยวบินสายรางกับ 90 อย่างเท่าเทียมกัน
กระจายจุดผูก ( รูปที่ 2 ) และห้า gcps ( รูปที่ 4 , รุ่น 1 )
5 gcps แรกให้สารละลายเริ่มต้นและ
วาง รวมถึงการควบคุมในรูปถ่ายที่สิ้นสุด
แถบภาพยาว ( ภาพถ่าย ) 3049 3095 ,รูปที่ 2 ) และที่
อย่างน้อยหนึ่ง GCP ในแต่ละสี่แถบ ( ภาพที่ 4 แบบ 1 ) .
โซลูชั่นแบบตามมาได้ โดยการรักษา
บล็อก และผูกจุดตั้งค่าคงที่และเพิ่มอีก
gcps ในกลุ่มห้า แต่ละชุดของห้าจุดควบคุม
เพิ่มเติมกระจายทั่วบล็อกที่
เป็นไปได้และผลใน 10 แต่ละรุ่นที่ควบคุมโดย
ระหว่าง 5 และ 50 gcps ( ฟิค4 , รุ่นที่ 1 , 2 , 4 , 6 , 8 และ 10
5 , 10 , 20 , 30 , 40 และ 50 gcps ตามลำดับ )