Quản lý chất lượng trong thu thập dữ liệu địa hình Cũng giống như sản xuất công nghiệp, có phải là một số thủ tục, phương pháp quản lý chất lượng và kiểm soát trong mô hình địa hình kỹ thuật số. KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG: KHÁI NIỆM VÀ CHIẾN LƯỢC Một chiến lược đơn giản cho quản lý chất lượng trong mô hình hóa địa hình kỹ thuật số Chất lượng của DTM dữ liệu thường được đo bằng tính chính xác của vị trí và chiều cao. Tuy nhiên, updatedness (tiền tệ) cũng đã trở thành một vấn đề quan trọng | CHAPTER 7 Quality Control in Terrain Data Acquisition Like industrial production there must be some procedures or methodology for quality management and control in digital terrain modeling. QUALITY CONTROL CONCEPTS AND STRATEGY A Simple Strategy for Quality Control in Digital Terrain Modeling The quality of DTM data is usually measured by the accuracy of position and height. However updatedness or currency has also become an important issue. This importance can be illustrated by the generation of DTM from a pair of aerial photographs taken 10 years ago. Although the DTM is of great fidelity to the original terrain the result may not necessarily be useful if there have been a lot of changes. In this context it is assumed that the source materials used for digital terrain modeling are not out of date. Therefore only accuracy is of concern in this chapter. Quality control is complicated. To build a DTM of high quality one has to take care of each of the processes in digital terrain modeling so as to eliminate reduce or minimize the magnitude of errors that could be introduced. A simple strategy is 1. to minimize errors introduced during data acquisition 2. to apply procedures to eliminate errors and reduce the effect of errors 3. to minimize errors introduced in the surface modeling process. This chapter is only concerned with the first two. Error propagation in the modeling process will be discussed in Chapter 8. 133 2005 by CRC Press 134 DIGITAL TERRAIN MODELING PRINCIPLES AND METHODOLOGY Sources of Error in DTM Source Raw Data Measured data will always contain errors no matter which measurement methods are used. The errors in data come from 1. errors in the source materials 2. inaccuracy of the equipment for data acquisition 3. human errors introduced in the acquisition process 4. errors introduced in coordinate transformation and other data processing. For DTM source data acquired by photogrammetry errors in source materials include those in aerial
