Lidar GCPs were manually identify,

Lidar GCPs were manually identify, extracted and measured in the following manner. First, we identiy distinctive terrain points throughout all of the frames comprising the photo block, at elevation ranging from sea level at the fjord edge to the highest peaks within the imagery and at as many points adjacent to the ice surface as possible. From this initial selection we were able to identify more than 200 potential GCP locations situated on stable topography such as bed-rock, rock outcrops and moraine structures.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Lidar GCPs ที่ระบุด้วยตนเอง สกัด และวัดในลักษณะต่อไปนี้ ครั้งแรก เรา identiy จุดภูมิประเทศที่โดดเด่นตลอดทั้งหมดของเฟรมที่ประกอบด้วยรูปถ่ายบล็อก ที่ระดับความสูงตั้งแต่ระดับน้ำทะเลริมฟยอร์ดให้ยอดสูงสุดในการถ่าย และที่เป็นหลายจุดน้ำแข็งติดกับพื้นผิวที่สุด จากตัวเลือกนี้เริ่มต้น เราก็สามารถระบุมากกว่า 200 อาจ GCP สถานที่ตั้งอยู่บนภูมิประเทศที่มั่นคงเช่นเบดร็อค outcrops หิน และโครงสร้างหินพัดพามา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Lidar ภาคพื้นตนเองถูกระบุสกัดและวัดในลักษณะดังต่อไปนี้ ครั้งแรกที่เรา identiy จุดภูมิประเทศที่โดดเด่นทั่วทุกเฟรมประกอบด้วยบล็อกภาพที่ระดับความสูงตั้งแต่ระดับน้ำทะเลที่ขอบฟยอร์กับยอดเขาที่สูงที่สุดในภาพและคะแนนเป็นจำนวนมากที่อยู่ติดกับพื้นผิวน้ำแข็งที่เป็นไปได้ จากนี้เลือกเริ่มต้นเราสามารถที่จะระบุมากกว่า 200 สถานที่ GCP ที่อาจเกิดขึ้นตั้งอยู่บนภูมิประเทศที่มีเสถียรภาพเช่นเตียงหินก้อนหินและโครงสร้างจาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

gcps LIDAR ถูกด้วยตนเองระบุ สกัด และวัดได้ในลักษณะต่อไปนี้ ก่อนอื่น เรา identiy จุดภูมิประเทศที่โดดเด่นตลอดทั้งหมดของเฟรมประกอบด้วยรูปถ่ายบล็อก ที่ระดับความสูงตั้งแต่ระดับน้ำทะเลในฟยอร์ดขอบยอดเขาที่สูงที่สุดภายในภาพ และเป็นจุดที่ติดกับพื้นผิวน้ำแข็งที่เป็นไปได้หลายจากการเลือกเริ่มต้นนี้เราสามารถระบุมากกว่า 200 GCP สถานที่ตั้งอยู่บนภูมิประเทศที่มีเสถียรภาพ เช่น เตียงหิน ก้อนหินหินและโครงสร้างจาร .