Informe de procesamiento

Todos los proyectos de ArcGIS Drone2Map incluyen un informe de procesamiento detallado que muestra los resultados. Para acceder al informe una vez completado el paso inicial del procesamiento, en la pestaña Inicio, en la sección Procesamiento, haga clic en Informe. También puede acceder al informe de procesamiento en cualquier momento en la carpeta del proyecto en formato PDF y HTML. El informe de procesamiento incluye las siguientes secciones:

Resumen

Proyecto	Nombre del proyecto.
Procesado	Fecha y hora del procesamiento.
Nombre del modelo de cámara	Nombre del modelo de cámara utilizado para capturar las imágenes.
Distancia de muestreo del terreno (GSD) media	GSD media de las imágenes iniciales.
Área cubierta	Área 2D cubierta por el proyecto. Esta área no se ve afectada si se ha dibujado una área de ortomosaico más pequeña.
Tiempo de procesamiento inicial (sin informe)	Tiempo de procesamiento inicial sin tener en cuenta el tiempo necesario para generar el informe de procesamiento.

Control de calidad

Imágenes

Mediana de puntos clave por imagen. Los puntos clave son puntos característicos que se pueden detectar en las imágenes.
	Escala de imagen de puntos clave > 1/4: se han extraído más de 10.000 puntos clave por imagen. Escala de imagen de puntos clave ≤ 1/4: se han extraído más de 1.000 puntos clave por imagen.	Las imágenes tienen suficiente contenido visual para procesarlas.
	Escala de imagen de puntos clave > 1/4: se han extraído entre 500 y 10.000 puntos clave por imagen. Escala de imagen de puntos clave ≤ 1/4: se han extraído entre 200 y 1.000 puntos clave por imagen.	No se pudo extraer mucho contenido visual de las imágenes. Esto puede dar lugar a un número bajo de coincidencias en las imágenes y a reconstrucciones incompletas o resultados de baja calidad. Esto puede ocurrir debido a los siguientes factores: Contenido de la imagen: grandes áreas uniformes, como desiertos, nieve, niebla, etc. Qué hacer: en estos casos, se requiere una superposición alta. Volar a una altitud diferente también puede tener un efecto positivo en el contenido visual de las imágenes. Calidad de imagen: las imágenes están sobreexpuestas o subexpuestas, o bien son borrosas o ruidosas. Qué hacer: es necesario ajustar los parámetros de la cámara (velocidad del obturador o tiempo de exposición). Tamaño de imagen: la probabilidad de extraer muchas entidades aumenta con el tamaño de la imagen. Qué hacer: las imágenes más pequeñas que un megapíxel tienen muy pocas entidades y requieren una gran cantidad de superposición (>80%). También puede ayudar doblar el tamaño de la imagen que se utiliza para extraer las entidades.
	Escala de imagen de puntos clave > 1/4: se han extraído menos de 500 puntos clave por imagen. Escala de imagen de puntos clave ≤ 1/4: se han extraído menos de 200 puntos clave por imagen. Error al procesar informe: se muestra si la información no está disponible.	Qué hacer: lo mismo que se indica más arriba, aumentar la superposición (>90%).

Dataset

Número de imágenes habilitadas que se han calibrado, es decir, el número de imágenes que se han utilizado para reconstruir el modelo. Si la reconstrucción da como resultado más de un bloque, se muestra el número de bloques. En esta sección también se muestra el número de imágenes que el usuario ha deshabilitado. Si el procesamiento falla, se muestra el número de imágenes habilitadas.
	Más del 95 por ciento de las imágenes habilitadas se han calibrado en un bloque.	Todas o casi todas las imágenes se han calibrado en un solo bloque.
	Entre el 60 y el 95 por ciento de las imágenes habilitadas se han calibrado, o más del 95 por ciento de las imágenes habilitadas se han calibrado en varios bloques.	Muchas imágenes no se han calibrado (A) o se han generado varios bloques (B). Las imágenes no calibradas no se utilizan para el procesamiento. Esto puede ocurrir debido a los siguientes factores: Dataset con una superposición baja o imágenes que no se han tomado de forma sistemática. La superposición se puede evaluar en la figura 4 y en la figura 5 del informe de calidad. Qué hacer: aumente la superposición. Dataset repetitivo o complejo (árboles, bosque o campos). Qué hacer: es posible que sea necesario aumentar la superposición (>80%). Volar a una altitud más alta a menudo reduce la complejidad visual y mejora los resultados, especialmente en entornos forestales y de vegetación densa. Dataset creado a partir de varios vuelos con imágenes que no son lo suficientemente similares (hora de captura distinta, objetos en movimiento, temperatura diferente u objetivo distinto). Qué hacer: procese cada vuelo individualmente y combine los proyectos en un segundo paso. Dataset que contiene varias imágenes capturadas desde la misma posición o imágenes tomadas durante la fase de despegue o aterrizaje. Qué hacer: estas imágenes se deben eliminar manualmente. La calidad de la imagen no es suficiente: es necesario ajustar los parámetros de la cámara (velocidad del obturador o tiempo de exposición). Varios bloques: un bloque es un conjunto de imágenes que se calibraron juntas. Si hay varios bloques, significa que no había suficientes coincidencias entre los distintos bloques para proporcionar una optimización global. Es posible que los diferentes bloques no estén perfectamente georreferenciados entre sí. Puede que haga falta capturar nuevas imágenes con más superposición.
	Se han calibrado menos del 60 por ciento de las imágenes habilitadas. Error al procesar informe: se muestra siempre, ya que la información no está disponible.	Qué hacer: lo mismo que se indica más arriba. Una puntuación tan baja también puede indicar un problema grave en las siguientes áreas: El tipo de terreno: la superficie del agua, los océanos, los espejos y las superficies de vidrio, la lava en movimiento y los paisajes en movimiento no incluyen el contenido visual necesario para el procesamiento. Para obtener resultados, estos terrenos se deben combinar con áreas fáciles de reconstruir. Para representar cartográficamente áreas cercanas al agua, se recomienda volar a una altitud más alta. Proceso de adquisición de imágenes: geolocalización de imágenes incorrecta, plan de vuelo inadecuado, superposición insuficiente, imágenes dañadas, etc. Configuración del proyecto: definición incorrecta del sistema de coordenadas, imágenes incorrectas, etc.

Optimización de cámara

Objetivo de perspectiva: porcentaje de la diferencia entre la longitud focal inicial y la optimizada. Objetivo ojo de pez: porcentaje de la diferencia entre los parámetros de transformación afín iniciales y optimizados C y F. El software puede leer en los datos EXIF la longitud focal y el número de píxeles del sensor (píxel*píxel), pero no siempre puede leer el tamaño de píxel correcto para calcular el tamaño del sensor (mm*mm). Por esta razón, el software supone que el tamaño del sensor es 36*24 mm. Asume que las imágenes tienen el tamaño de sensor equivalente de 35 mm. A partir del valor inicial, la longitud focal que se lee en el EXIF o que proporciona el usuario, recalcula la más apropiada para el tamaño del sensor de 36*24 mm.
	Objetivo de perspectiva: porcentaje de la diferencia entre la longitud focal inicial y la optimizada. Objetivo ojo de pez: porcentaje de la diferencia entre los parámetros de transformación afín iniciales y optimizados C y F.	Los parámetros de longitud focal y transformación afín son una propiedad del sensor y la óptica de la cámara. Varían con la temperatura, las sacudidas, la altitud y el tiempo. El proceso de calibración comienza a partir de un modelo de cámara inicial y optimiza los parámetros. Es normal que los parámetros de longitud focal y transformación afín sean ligeramente diferentes para cada proyecto. Para garantizar una optimización rápida y sólida, un modelo de cámara inicial debe estar dentro del 5% del valor optimizado.
	Objetivo de perspectiva: porcentaje de la diferencia entre la longitud focal inicial y la optimizada. Objetivo ojo de pez: porcentaje de la diferencia entre los parámetros de transformación afín iniciales y optimizados C y F.	Qué hacer: Si la integridad es baja, puede significar que hay un problema en el proyecto (superposición demasiado baja, calidad de imagen demasiado baja o geolocalización incorrecta de la imagen).
	Objetivo de perspectiva: el porcentaje de la diferencia entre la longitud focal inicial y la optimizada es superior al 20 por ciento. Objetivo ojo de pez: el porcentaje de la diferencia entre los parámetros de transformación afín iniciales y optimizados C y F es superior al 20 por ciento. Error al procesar informe: se muestra siempre, ya que la información no está disponible.	Qué hacer: lo mismo que se indica más arriba.

Coincidencia

Mediana de las coincidencias por imagen calibrada.
	Escala de imagen de puntos clave > 1/4: se han calculado más de 1.000 coincidencias por imagen calibrada. Escala de imagen de puntos clave ≤ 1/4: se han calculado más de 100 coincidencias por imagen calibrada.	Esto indica que es probable que los resultados sean de alta calidad en las áreas calibradas. La figura 5 del informe de calidad resulta útil para evaluar la solidez y la calidad de las coincidencias.
	Escala de imagen de puntos clave > 1/4: se han calculado entre 100 y 1.000 coincidencias por imagen calibrada. Escala de imagen de puntos clave ≤ 1/4: se han calculado entre 50 y 100 coincidencias por imagen calibrada.	Un número bajo de coincidencias en las imágenes calibradas puede indicar que los resultados no son muy fiables: modificar los parámetros iniciales del modelo de cámara o el conjunto de imágenes puede mejorar los resultados. La figura 5 del informe de calidad muestra las áreas con coincidencias muy débiles. Un número bajo de coincidencias suele estar relacionado con una superposición baja entre las imágenes. Qué hacer: consulte la sección Control de calidad de dataset para mejorar los resultados. Es posible que deba reiniciar la calibración varias veces con diferentes configuraciones (modelo de cámara o puntos de enlace manuales) para obtener más coincidencias. Para evitar esta situación, se recomienda adquirir imágenes con una superposición más sistemática.
	Escala de imagen de puntos clave > 1/4: se han calculado menos de 100 coincidencias por imagen calibrada. Escala de imagen de puntos clave ≤ 1/4: se han calculado menos de 50 coincidencias por imagen calibrada. Error al procesar informe: se muestra si la información no está disponible.	Qué hacer: lo mismo que se indica más arriba. El número mínimo de coincidencias para calibrar una imagen es 25.

Georreferenciación

Indica si el proyecto está georreferenciado o no. Si está georreferenciado, indica lo que se ha utilizado para georreferenciar el proyecto: Si se ha utilizado la transformación de calibración del sitio, se muestra la calibración del sitio. Si se ha utilizado la geolocalización de imágenes, no se muestra ningún GCP. Si se utilizan GCP, se muestran el número, el tipo y el valor medio del error RMS en (x,y,z). Si el procesamiento falla, se muestra el número de GCP definidos en el proyecto.
	Se utilizan GCP y el error de GCP es menor que la media de GSD.	Para obtener unos resultados óptimos, los GCP deben estar bien distribuidos en el área del dataset. La precisión óptima se obtiene normalmente con entre 5 y 10 GCP.
	Se utilizan GCP y el error de GCP es menor que dos veces la media de GSD. o No se utilizan GCP. Error al procesar informe: siempre muestra si se utilizan GCP o no.	Se utilizan GCP: es posible que los GCP no se hayan marcado con mucha precisión. Verifique las marcas de GCP y, si es necesario, agregue más marcas en más imágenes. Si es posible, seleccione imágenes con una gran base (distancia), ya que ayuda a calcular la posición 3D de los GCP con más precisión. No se utilizan GCP: Hay dos casos en los que no se muestran GCP: No se introdujeron GCP. Esto significa que el proyecto se ha georreferenciado a partir de la posición de las posiciones de imagen calculadas. Los dispositivos GPS utilizados para geolocalizar las imágenes originales pueden verse afectados por un cambio global que provoca un cambio global en el proyecto de varios metros. El software descartó los GCP porque contenían errores (por ejemplo, un sistema de coordenadas de GCP incorrecto, coordenadas de GCP incorrectas o GCP no marcados correctamente en las imágenes).
	Se utilizan GCP y el error de GCP es mayor que dos veces la media de GSD.	Un error de GCP dos veces superior a la distancia de muestreo del terreno puede indicar un problema grave con el dataset o, más probablemente, un error al marcar o especificar los GCP.

Previsualización

Muestra una vista previa del ortomosaico y el modelo de superficie digital disperso correspondiente antes de la densificación.

Detalles de calibración

Número de imágenes calibradas	Número de imágenes que se han calibrado. Estas son las imágenes que se han utilizado para la reconstrucción, con respecto al número total de imágenes del proyecto (imágenes habilitadas y deshabilitadas).
Número de imágenes geolocalizadas	Número de imágenes que se han geolocalizado.

Posiciones iniciales de las imágenes

Muestra una representación gráfica de la vista superior de la posición inicial de las imágenes. El gráfico debe corresponderse con el plan de vuelo.

Imagen calculada / posiciones de GCP

Muestra una representación gráfica del desplazamiento entre las posiciones de imagen iniciales (puntos azules) y las calculadas (puntos verdes), así como el desplazamiento entre las posiciones iniciales de los GCP (cruces azules) y sus posiciones calculadas (cruces verdes) en la vista superior (plano XY), la vista frontal (plano XZ) y la vista lateral (plano YZ). Las elipses de color verde oscuro indican la incertidumbre posicional absoluta (Nx ampliada) del resultado del ajuste de bloques de paquete.

Imágenes

Puede haber un pequeño desplazamiento entre las posiciones de la imagen iniciales y las calculadas debido a problemas de sincronización de la geolocalización de las imágenes o al ruido de GPS. Si el desplazamiento es muy elevado para muchas imágenes, puede afectar a la calidad de la reconstrucción y puede indicar problemas graves con la geolocalización de las imágenes (imágenes que faltan, sistema de coordenadas incorrecto o inversiones de coordenadas).

Una forma torcida o curvada en la vista lateral y frontal puede indicar un problema en la optimización de los parámetros de la cámara. Asegúrese de utilizar el modelo de cámara correcto. Si los parámetros de la cámara son incorrectos, corríjalos y vuelva a procesarlos. Si son correctos, la calibración de la cámara se puede mejorar haciendo lo siguiente:

• Aumentar la calidad de la superposición o las imágenes.
• Quitar imágenes ambiguas (tomadas desde la misma posición, durante el despegue o el aterrizaje, con demasiado ángulo o con una calidad de imagen demasiado baja).
• Introducir puntos de control del terreno.

GCP / puntos de verificación

Un desplazamiento entre la posición inicial y la calculada puede indicar problemas graves con la geolocalización debido a posiciones iniciales incorrectas de los GCP o los puntos de verificación, un sistema de coordenadas incorrecto o inversiones de coordenadas, marcas incorrectas en las imágenes o una precisión de los puntos incorrecta.

Elipses de incertidumbre

El tamaño absoluto de las elipses de incertidumbre no indica su valor absoluto, ya que se han ampliado por un factor constante indicado en el título de la figura. En proyectos con GCP, las elipses de incertidumbre cercanas a los GCP deben ser muy pequeñas y ampliarse para las imágenes más alejadas. Esto se puede mejorar distribuyendo los GCP de forma homogénea en el proyecto.

En proyectos que solo tienen la geolocalización de imágenes, todas las elipses deben tener un tamaño similar. Las elipses especialmente grandes pueden indicar problemas de calibración de una sola imagen o de todas las imágenes de un área del proyecto. Para mejorarlo, puede hacer lo siguiente:

• Repetir la geocodificación y optimizar el proyecto.
• Quitar imágenes de baja calidad.

Incertidumbres posicionales y de orientación absolutas de la cámara

En proyectos con solo geolocalización de imágenes, la incertidumbre posicional absoluta de la cámara debe ser similar a la precisión de GPS esperada. Cuando todas las imágenes se posicionen con una precisión similar, el sigma que se indique en la tabla debe ser pequeño en comparación con el valor medio. En estos proyectos, las incertidumbres posicionales absolutas de la cámara pueden ser mayores que las relativas en la tabla Incertidumbres posicionales y de orientación relativas.

En proyectos con GCP, un sigma grande puede indicar que algunas áreas del proyecto (normalmente aquellas que están alejadas de los GCP) se reconstruyen con menor precisión y pueden beneficiarse de GCP adicionales.

Valor medio de X/Y/Z:	Valor medio de incertidumbre en la dirección X/Y/Z de las posiciones absolutas de la cámara.
Valor medio de omega/fi/kappa:	Valor medio de incertidumbre en el ángulo de orientación omega/fi/kappa de las posiciones absolutas de la cámara.
Sigma X/Y/Z:	Sigma de las incertidumbres en la dirección X/Y/Z de las posiciones absolutas de la cámara.
Sigma omega/fi/kappa:	Sigma de las incertidumbres en el ángulo omega/fi/kappa de las posiciones absolutas de la cámara.

Superponer

Muestra el número de imágenes de superposición calculadas para cada píxel del ortomosaico. Las áreas rojas y amarillas indican una superposición baja para la que se pueden generar malos resultados. Las áreas verdes indican una superposición de más de cinco imágenes por cada píxel. Se generarán resultados de buena calidad siempre que el número de coincidencias de puntos clave también sea suficiente para estas áreas (consulte las coincidencias de puntos clave).

Detalles de ajuste de bloques de paquete

Número de observaciones de puntos clave 2D para el ajuste de bloques de paquete	Número de puntos de enlace automáticos en todas las imágenes que se utilizan para la triangulación aérea automática (AAT) o el ajuste de bloques de paquete (BBA). Corresponde al número de todos los puntos clave (puntos característicos) que se podrían hacer coincidir en al menos dos imágenes.
Número de puntos 3D para el ajuste de bloques de paquete	Número de todos los puntos 3D generados por puntos 2D coincidentes en las imágenes iniciales.
Error de reproyección de valor medio	Promedio del error de reproyección en píxeles. Cada punto 3D calculado se ha detectado inicialmente en las imágenes (punto clave 2D). En cada imagen, el punto clave 2D detectado tiene una posición específica. Cuando el punto 3D calculado se proyecta de nuevo en las imágenes, su posición está reproyectada. La distancia entre la posición inicial y la reproyectada supone el error de reproyección.

Parámetros internos de cámara para objetivos de perspectiva

Nombre del modelo de cámara + dimensiones del sensor	También se muestra el nombre del modelo de cámara, así como las dimensiones del sensor.
Id. de EXIF	Id. de EXIF al que está asociado el modelo de cámara.
Valores iniciales	Valores iniciales del modelo de cámara.
Valores optimizados	Valores optimizados que se calculan a partir de la calibración de la cámara y que se utilizan para el procesamiento.
Incertidumbres (sigma)	Sigma de las incertidumbres de la longitud focal, el punto principal X, el punto principal Y, las distorsiones radiales R1, R2 y las distorsiones tangenciales T1, T2.
Longitud focal	Longitud focal de la cámara en píxeles y milímetros. Si el tamaño del sensor es el real, la longitud focal debería ser la real. Si se proporciona un tamaño del sensor de 36 por 24 mm, la longitud focal debería ser la longitud focal equivalente de 35 mm.
Punto principal X	Coordenada x de la imagen del punto principal en píxeles y en milímetros. El punto principal se encuentra alrededor del centro de la imagen.
Punto principal Y	Coordenada y de la imagen del punto principal en píxeles y en milímetros. El punto principal se encuentra alrededor del centro de la imagen.
R1	Distorsión radial de la lente R1.
R2	Distorsión radial de la lente R2.
R3	Distorsión radial de la lente R3.
T1	Distorsión tangencial de la lente T1.
T2	Distorsión tangencial de la lente T2.
Error residual de la lente	Esta figura muestra el error residual de la lente. El número de puntos de enlace automáticos (ATP) por píxel como promedio en todas las imágenes del modelo de cámara está codificado por colores entre negro y blanco. El color blanco indica que, de media, se extraen más de 16 ATP en esta ubicación de píxel. El color negro indica que, de media, no se extrajo ningún ATP en esta ubicación de píxel. Haga clic en la imagen para ver la dirección y la magnitud medias del error de reproyección de cada píxel. Tenga en cuenta que los vectores se escalan para mejorar la visualización.

Parámetros internos de cámara para objetivos ojo de pez

Nombre del modelo de cámara + dimensiones del sensor	También se muestra el nombre del modelo de cámara, así como las dimensiones del sensor.
Id. de EXIF	Id. de EXIF al que está asociado el modelo de cámara.
Valores iniciales	Valores iniciales del modelo de cámara.
Valores optimizados	Valores optimizados que se calculan a partir de la calibración de la cámara y que se utilizan para el procesamiento.
Incertidumbres (Sigma)	Sigma de las incertidumbres de los coeficientes polinómicos 1, 2, 3 y 4, y los parámetros de transformación afín C, D, E y F.
Poly[0]	Coeficiente polinómico 1
Poly[1]	Coeficiente polinómico 2
Poly[2]	Coeficiente polinómico 3
Poly[3]	Coeficiente polinómico 4
c	Transformación afín C
d:	Transformación afín D
e:	Transformación afín E
f:	Transformación afín F
Punto principal X	Coordenada x de la imagen del punto principal en píxeles. El punto principal se encuentra alrededor del centro de la imagen.
Punto principal Y	Coordenada y de la imagen del punto principal en píxeles. El punto principal se encuentra alrededor del centro de la imagen.
Error residual de la lente	Esta figura muestra el error residual de la lente. El número de puntos de enlace automáticos (ATP) por píxel como promedio en todas las imágenes del modelo de cámara está codificado por colores entre negro y blanco. El color blanco indica que, de media, se extraen más de 16 ATP en esta ubicación de píxel. El color negro indica que, de media, no se extrajo ningún ATP en esta ubicación de píxel. Haga clic en la imagen para ver la dirección y la magnitud medias del error de reproyección de cada píxel. Tenga en cuenta que los vectores se escalan para mejorar la visualización.

Correlación de parámetros internos de cámara

Correlación entre los parámetros internos de la cámara determinada por el ajuste de paquete. La matriz de correlación muestra en qué medida los parámetros internos se compensan entre sí.

El color blanco indica una correlación completa entre los parámetros, es decir, cualquier cambio puede compensarlo totalmente el otro. El color negro indica que el parámetro es completamente independiente y no se ve afectado por otros parámetros.

Nota:

El gráfico solo está disponible en la versión PDF del informe de procesamiento.

Tabla de puntos clave 2D

Número de puntos clave 2D por imagen	Número de puntos clave 2D (puntos característicos) por imagen.
Número de puntos clave 2D coincidentes por imagen	Número de puntos clave 2D coincidentes por imagen. Un punto coincidente es un punto característico que se ha detectado inicialmente en al menos dos imágenes (un punto clave 2D en estas imágenes) y se ha identificado como el mismo punto característico.
Mediana	Número de la mediana de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.
Mín.	Número mínimo de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.
Máx.	Número máximo de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.
Valor medio	Número medio de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.

Tabla de puntos clave 2D de cámara

Nombre del modelo de cámara	Si se utiliza más de un modelo de cámara, se muestra el número de puntos clave 2D que se encuentran en las imágenes asociadas a un nombre de modelo de cámara determinado.
Número de puntos clave 2D por imagen	Número de puntos clave 2D (puntos característicos) por imagen.
Número de puntos clave 2D coincidentes por imagen	Número de puntos clave 2D coincidentes por imagen. Un punto coincidente es un punto característico que se ha detectado inicialmente en al menos dos imágenes (un punto clave 2D en estas imágenes) y se ha identificado como el mismo punto característico.
Mediana	Número de la mediana de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.
Mín.	Número mínimo de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.
Máx.	Número máximo de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.
Valor medio	Número medio de los puntos clave mencionados anteriormente por imagen.

Puntos 3D a partir de coincidencias de puntos clave 2D

Número de puntos 3D observados en n imágenes

Cada punto 3D se genera a partir de puntos clave que se han observado en al menos dos imágenes. Cada fila de esta tabla muestra el número de puntos 3D que se han observado en n imágenes. Cuanto mayor sea el número de imágenes en las que esté visible un punto 3D, mayor será su precisión.

Coincidencias de puntos clave 2D

Muestra una representación gráfica de la vista superior de las posiciones calculadas a partir de las imágenes con un vínculo entre las imágenes coincidentes. La oscuridad de los vínculos indica el número de puntos clave 2D coincidentes entre las imágenes. Los vínculos claros indican vínculos débiles y requieren puntos de enlace manuales o más imágenes.

Incertidumbres posicionales y de orientación relativas de la cámara

Valor medio de X/Y/Z	Valor medio de incertidumbre en la dirección X/Y/Z de las posiciones relativas de la cámara.
Valor medio de omega/fi/kappa	Valor medio de incertidumbre en el ángulo de orientación omega/fi/kappa de las posiciones relativas de la cámara.
Sigma X/Y/Z	Sigma de las incertidumbres en la dirección X/Y/Z de las posiciones relativas de la cámara.
Sigma omega/fi/kappa	Sima de las incertidumbres en el ángulo omega/fi/kappa de las posiciones relativas de la cámara.

Detalles de geolocalización

Puntos de control del terreno

Esta sección muestra si se han utilizado GCP. Los GCP se utilizan para evaluar y corregir la georreferenciación de un proyecto.

Si algunos de los puntos de control se han designado como puntos de verificación, verá dos tablas. La primera tabla tendrá Nombre de GCP en la primera columna, como se muestra en la tabla siguiente. La segunda tabla tendrá Nombre de punto de verificación en la primera columna y contendrá la misma información que la tabla de GCP.

Nombre de GCP	Nombre del GCP junto con el tipo de GCP. Puede ser uno de los siguientes: GCP 3D GCP 2D
Precisión X/Y/Z [m]	Porcentaje de imágenes con errores de geolocalización en la dirección x dentro de los intervalos de error predefinidos. El error de geolocalización es la diferencia entre las geolocalizaciones iniciales de la cámara y sus posiciones calculadas.
Error X [m]	Porcentaje de imágenes con errores de geolocalización en la dirección y dentro de los intervalos de error predefinidos. El error de geolocalización es la diferencia entre las geolocalizaciones iniciales de la cámara y sus posiciones calculadas.
Error Y [m]	Porcentaje de imágenes con errores de geolocalización en la dirección z dentro de los intervalos de error predefinidos. El error de geolocalización es la diferencia entre las geolocalizaciones iniciales de la cámara y sus posiciones calculadas.
Error Z [m]	Error medio en cada dirección (X,Y,Z).
Error de proyección [píxel]	Distancia media en las imágenes en las que se ha marcado y se ha vuelto a proyectar el GCP o el punto de verificación.
Verificado/Marcado	Verificado: número de imágenes en las que se ha marcado el GCP o el punto de verificación y que se tienen en cuenta para la reconstrucción. Marcado: imágenes en las que se ha marcado el GCP o el punto de verificación.
Valor medio [m]	Error medio en cada dirección (X,Y,Z).
Sigma [m]	Desviación estándar del error en cada dirección (X,Y,Z).
Error RMS [m]	Error cuadrático medio en cada dirección (X,Y,Z).

Varianza de geolocalización absoluta

Número de imágenes geolocalizadas y calibradas que se han etiquetado como imprecisas. Las coordenadas de entrada de estas imágenes se consideran inexactos. Se encontraron sus posiciones optimizadas correctas, pero no se tienen en cuenta para las siguientes tablas de varianza de geolocalización.
Error mínimo [m] / error máximo [m]	El error mínimo y el máximo representan los intervalos de error de geolocalización entre -1,5 y 1,5 veces la precisión máxima (de todas las direcciones X,Y,Z) de todas las imágenes.
Error de geolocalización X [%]	Porcentaje de imágenes con errores de geolocalización en la dirección x dentro de los intervalos de error predefinidos. El error de geolocalización es la diferencia entre las geolocalizaciones iniciales de la cámara y sus posiciones calculadas.
Error de geolocalización Y [%]	Porcentaje de imágenes con errores de geolocalización en la dirección y dentro de los intervalos de error predefinidos. El error de geolocalización es la diferencia entre las geolocalizaciones iniciales de la cámara y sus posiciones calculadas.
Error de geolocalización Z [%]	Porcentaje de imágenes con errores de geolocalización en la dirección z dentro de los intervalos de error predefinidos. El error de geolocalización es la diferencia entre las geolocalizaciones iniciales de la cámara y sus posiciones calculadas.
Valor medio	Error medio en cada dirección (X,Y,Z).
Sigma	Desviación estándar del error en cada dirección (X,Y,Z).
Error RMS	Error cuadrático medio (RMS) en cada dirección (X,Y,Z).

Varianza de geolocalización relativa

Error de geolocalización relativo	El error de geolocalización relativo para cada dirección se calcula de la siguiente manera: Rx = (Xi - Xc)/Ax Ry = (Yi - Yc)/Ay Rz = (Zi - Zc)/Az Dónde: Rx, Ry, Rz = error de geolocalización relativo en X,Y,Z Xi, Yi, Zi = posición inicial de la imagen en X,Y,Z (posición GPS) Xc, Yc, Zc = posición de imagen calculada en X,Y,Z AX, Ay, Az = precisión de geolocalización de imagen (establecida por el usuario u obtenida de la precisión de RTK) en X,Y,Z El objetivo es verificar si el error de geolocalización relativo sigue una distribución gaussiana. Si es así, se cumple lo siguiente: El 68,2 por ciento de las imágenes geolocalizadas y calibradas deben tener un error de geolocalización relativo en X,Y,Z entre -1 y 1. El 95,4 por ciento de las imágenes geolocalizadas y calibradas deben tener un error de geolocalización relativo en X,Y,Z entre -2 y 2. El 99,6 por ciento de las imágenes geolocalizadas y calibradas deben tener un error de geolocalización relativo en X,Y,Z entre -3 y 3.
Imágenes de X [%]	Porcentaje de imágenes geolocalizadas y calibradas con un error de geolocalización relativo en X entre -1 y 1, -2 y 2, y -3 y 3.
Imágenes de Y [%]	Porcentaje de imágenes geolocalizadas y calibradas con un error de geolocalización relativo en Y entre -1 y 1, -2 y 2, y -3 y 3.
Imágenes de Z [%]	Porcentaje de imágenes geolocalizadas y calibradas con un error de geolocalización relativo en Z entre -1 y 1, -2 y 2, y -3 y 3.
Valor medio de precisión de geolocalización [m]	Precisión media definida por el usuario en cada dirección (X,Y,Z).
Sigma de precisión de geolocalización [m]	Desviación estándar de la precisión definida por el usuario en cada dirección (X,Y,Z).

Detalles del procesamiento inicial

Información del sistema

Hardware	CPU, RAM y GPU utilizadas para el procesamiento.
Sistema operativo	Sistema operativo utilizado para el procesamiento.

Sistemas de coordenadas

Sistema de coordenadas de imagen	Sistema de coordenadas de la geolocalización de imágenes.
Sistema de coordenadas de puntos de control del terreno (GCP)	Sistema de coordenadas de los GCP, si se utilizan GCP.
Sistema de coordenadas de salida	Sistema de coordenadas de salida del proyecto.

Opciones de procesamiento

Plantilla detectada	Plantilla de opción de procesamiento, si se ha utilizado una plantilla.
Escala de imagen de puntos clave	Escala de imagen en la que se calculan los puntos clave. La escala se puede elegir de tres maneras: Completa: ajusta automáticamente la escala de imagen de puntos clave para obtener unos resultados óptimos. Rápida: ajusta automáticamente la escala de imagen de puntos clave para obtener resultados rápidos. Personalizada: escala de imagen de puntos clave seleccionada por el usuario. Se pueden seleccionar las siguientes escalas de imagen: Escala de imagen: 1: tamaño de imagen original. Escala de imagen: 2: tamaño de imagen doble. Escala de imagen: 0,5: mitad del tamaño de imagen. Escala de imagen: 0,25: una cuarta parte del tamaño de imagen. Escala de imagen: 0,125: una octava parte del tamaño de imagen.
Avanzado: pares de imágenes coincidentes	Define cómo se seleccionan los pares de imágenes que se deben hacer coincidir. Hay tres formas de seleccionarlos: Cuadrícula o corredor aéreo: se optimiza la coincidencia de pares para rutas de vuelo de cuadrícula o corredor aéreo. Vuelo libre o terrestre: se optimiza la coincidencia de pares para rutas de vuelo libre o imágenes terrestres. Personalizado: los usuarios seleccionan parámetros de coincidencia de pares útiles en proyectos concretos y solo para usuarios avanzados. Se recomienda si una de las opciones anteriores no proporciona los resultados deseados. Utilizar hora de captura: hace coincidir las imágenes teniendo en cuenta la hora en que se han tomado. Número de imágenes vecinas: cuántas imágenes (antes y después en el tiempo) se utilizan para la coincidencia de pares. Utilizar triangulación de geolocalizaciones de imágenes: solo está disponible si las imágenes tienen geolocalización. Solo es útil para los vuelos aéreos. La posición de geolocalización de las imágenes se triangula. A continuación, cada imagen se hace coincidir con imágenes con las que está conectada mediante un triángulo. Utilizar distancia: solo está disponible si las imágenes tienen geolocalización. Resulta útil para proyectos oblicuos o terrestres. Cada imagen se hace coincidir con imágenes dentro de una distancia relativa. Distancia relativa entre imágenes consecutivas: todas las imágenes dentro de la distancia mencionada se utilizarán en la coincidencia de pares. Utiliza la distancia media entre imágenes como una unidad de distancia. Utilizar similitud de imagen: utiliza el contenido de la imagen para la coincidencia de pares. Hace coincidir las n imágenes con el contenido más similar. Número máximo de pares para cada imagen basada en similitud: número máximo de pares de imagen con un contenido de imagen parecido. Utilizar hora para varias cámaras: si se tienen varios vuelos sin geolocalización que utilizan el mismo plan de vuelo en la misma área con distintos modelos de cámara para cada vuelo, hace coincidir las imágenes de un vuelo con el otro utilizando la información de tiempo.
Avanzado: estrategia de coincidencia	Las imágenes se hacen coincidir tanto si se utiliza la coincidencia verificada geométricamente como si no.
Avanzado: extracción de puntos clave	Número objetivo de puntos clave que se extraerán. Para el número objetivo, se pueden seleccionar las siguientes opciones: Automático: el software define el número de puntos clave objetivo. Personalizado: número de puntos clave: número definido por el usuario de puntos clave que se extraerán.
Avanzado: calibración	Parámetros de calibración utilizados: Método de calibración: método de calibración utilizado. Estándar: opción predeterminada. Alternativo: optimizado para imágenes de nadir aéreas con una geolocalización precisa y un contenido con poca textura, como campos. Geolocalización y orientación precisas: optimizada para proyectos con geolocalización y orientación de imágenes muy precisas. Optimización de parámetros internos: Todos: se optimizan todos los parámetros internos de la cámara. Principales: se optimizan los parámetros internos más importantes de la cámara. Ninguno: no se optimiza ninguno de los parámetros internos de la cámara. Optimización de parámetros externos: Todo: se optimizan todos los parámetros externos de la cámara. Todos los de rotación: se optimiza solo la orientación de la cámara. Ninguno: no se optimiza ninguno de los parámetros externos de la cámara.

Detalles de densificación de nube de puntos

Opciones de procesamiento

Escala de imagen	Escala de imagen utilizada para la densificación de nube de puntos. También se muestra si se utilizan varias escalas. Escala de imagen utilizada para la densificación de nube de puntos: 1 (tamaño de imagen Original, lento) 1/2 (tamaño de imagen Mitad, predeterminado) 1/4 (tamaño de imagen Cuarto, rápido) 1/8 (tamaño de imagen Octavo, tolerante) También se muestra si se utilizan varias escalas.
Densidad de puntos	Densidad de puntos de la nube de puntos densificada. Se pueden seleccionar las siguientes opciones: Alto Óptimo Bajo
Número mínimo de coincidencias	El número mínimo de coincidencias por punto 3D representa el número mínimo de reproyecciones válidas de este punto 3D en las imágenes. Puede ser de 2 a 6.
Generación de malla con textura 3D	Indica si se ha generado o no la malla con textura 3D.
Configuración de malla con textura 3D	Muestra la configuración de procesamiento de la generación de malla con textura 3D. Resolución: la resolución seleccionada para la generación de malla con textura 3D. Se pueden seleccionar las siguientes opciones: Resolución alta. Resolución media. Resolución baja. Personalizada: si la opción personalizada está seleccionada, se muestra de la siguiente manera: Resolución: personalizada. Profundidad máxima de árbol octal: puede ser entre 5 y 20. Tamaño de textura. Se pueden seleccionar las siguientes opciones: 256x256 512x512 1.024x1.024 2.048x2.048 4.096x4.096 8.192x8.192 16.384x16.384 Criterio de diezmo: puede ser una de las siguientes opciones: Cuantitativo. Número máximo de triángulos: el número depende de la geometría y el tamaño del proyecto. Cualitativo. Se pueden seleccionar las siguientes opciones: Sensible Agresiva Balance de color: aparece cuando se selecciona el algoritmo de balance de color para generar la textura de la malla con textura 3D.
LOD	Indica si se ha generado el nivel de detalle.
Avanzado: configuración de malla con textura 3D:	Divisor de densidad de muestra: puede ser entre 1 y 5.
Avanzado: coincide con el tamaño de la ventana	Tamaño de la cuadrícula utilizada para hacer coincidir los puntos densificados en las imágenes originales.
Avanzado: grupos de imágenes	Grupos de imágenes para los que se ha generado una nube de puntos densificada. Se genera una nube de puntos densificada por grupo de imágenes.
Avanzado: utilizar área de procesamiento	Indica si se tiene en cuenta un área de procesamiento.
Avanzado: utilizar anotaciones	Si se tienen en cuenta las anotaciones o no, según se haya seleccionado en las opciones de procesamiento del paso densificación de nube de puntos.
Avanzado: limitar profundidad de cámara automáticamente	Indica si la profundidad de la cámara se limita automáticamente.
Tiempo de densificación de nube de puntos	Tiempo dedicado a generar la nube de puntos densificada.
Tiempo de generación de malla con textura 3D	Tiempo dedicado a generar la malla con textura 3D. Muestra NA si no se ha generado ninguna malla con textura 3D.

Resultados

Número de teselas generadas	Muestra el número de teselas generadas para la nube de puntos densificada.
Número de puntos densificados 3D	Número total de puntos densificados 3D obtenidos para el proyecto.
Densidad media (por m^3)	Número medio de puntos densificados 3D obtenidos para el proyecto por metro cuadrado.

DSM, ortomosaico y detalles del índice

Opciones de procesamiento

DSM y resolución de ortomosaico	Resolución utilizada para generar el DSM y el ortomosaico. Si se utiliza el valor medio de GSD calculado en el paso 1. inicial, se indica su valor.
Filtros de DSM	Indica si se utiliza el filtrado de ruido, así como el suavizado de superficie. Si se utiliza el suavizado de superficie, también se indica su tipo. Se pueden seleccionar las siguientes opciones: Suavizar Mediana Puntiagudo
DSM de ráster	Indica si se ha generado el DSM. Indica qué método se ha utilizado para generar el DSM. Se pueden seleccionar las siguientes opciones: Ponderación de distancia inversa Triangulación Indica si las teselas del DSM se han fusionado en un archivo.
Ortomosaico	Indica si se ha generado el ortomosaico. Indica si las teselas del ortomosaico se han fusionado en un archivo.
DTM de ráster	Indica la resolución con la que se ha generado, así como si las teselas del mapa de reflectancia se han fusionado en un archivo.
Resolución de DTM	Indica la resolución utilizada para generar el DTM.
Calculadora de índices: índices	Indica si se han generado índices. Muestra la lista de índices generados.
Generación de líneas de curvas de nivel	Indica si se han generado las líneas de curvas de nivel. Muestra los valores de los siguientes parámetros que se han utilizado: Base de curva de nivel Intervalo de elevación Resolución [cm] Tamaño mínimo de línea [vértices]
Calculadora de índices: índices	Indica si se han generado índices. Muestra la lista de índices generados.
Calculadora de índices: valores de índice	Indica si los índices se han exportado como Tamaño de cuadrícula de shapefile de punto o como Shapefile de polígono. Indica el tamaño de cuadrícula para las salidas generadas.
Tiempo de generación del DSM	Tiempo dedicado a generar el DSM.
Tiempo de generación del ortomosaico	Tiempo dedicado a generar el ortomosaico.
Tiempo de generación del DTM	Tiempo dedicado a generar el DTM.
Tiempo de generación de las líneas de curvas de nivel	Tiempo dedicado a generar las líneas de curvas de nivel.
Tiempo de generación del mapa de reflectancia	Tiempo dedicado a generar el mapa de reflectancia.
Tiempo de generación del mapa de índice	Tiempo dedicado a generar el mapa de índice.