Доступно с лицензией Data Reviewer.
Существует четыре основных сценария применения инструмента PAAT для оценки точности привязки: использование двух классов пространственных объектов, класса объектов и растра, двух растров или класса точечных объектов с z-значениями и хранящейся в растре цифровой модели рельефа (ЦМР) или сети нерегулярных треугольников TIN. Сеанс PAAT будет изменяться в зависимости от комбинации оцениваемого слоя и слоя пространственной привязки. Например, использование двух классов пространственных объектов создает сетку на базовом слое, но при сравнении класса точечных объектов с z-значениями и ЦМР сетка не появляется.
Ниже приведены эти сценарии и их соответствующее поведение:
- Класс объектов и класс объектов — В качестве как оцениваемого, так и базового слоя применяется класс пространственных объектов. Если один из классов объектов содержит точки, то точка, оцифрованная в оцениваемом слое, автоматически ассоциируется с объектом в этом классе объектов. Сеанс можно сконфигурировать таким образом, чтобы точка в оцениваемом слое автоматически привязывалась к ближайшему объекту. Это обеспечивает соответствие оцифрованных точек и реальных пространственных объектов в классе объектов.
- Класс объектов и растр — Класс объектов используется в качестве одного слоя, растр используется в качестве другого. Растровый слой может использоваться и как базовый, и как оцениваемый слой. При использовании в качестве базового слоя класса пространственных объектов, объекты этого класса выступают контрольными точками для оцениваемого растра. Это означает, что для растрового слоя можно произвести лишь обзор остаточных смещений и количества ошибок.
- Растр и растр — В качестве как оцениваемого, так и базового слоя используются растры. Один растр представляет собой базовую пространственную привязку, другой подвергается оценке. Пи использовании растров для обоих слоев замыкания не происходит, так как нет объектов для замыкания. Это означает, что необходимо визуально выбирать соответствующие точки на обоих слоях.
- Растр с ЦМР или TIN и класс точечных объектов с z-значениями — В качестве оцениваемого слоя выступает класс точечных объектов с z-значениями, а растровый слой используется как базовый слой. Во время сеанса PAAT растры могут использоваться только вместе с классами точечных объектов с z-значениями. Точки в классе пространственных объектов выступают в качестве контрольных точек для растра, так как PAAT оценивает каждую точку по отношению к растру.