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PROYECTO DE CONTROL DE CALIDAD
ADQUISICIÓN DE IMÁGENES DIGITALES
DE COBERTURA NACIONAL
MODELO DE LA REALIDAD
• El mundo real es simplificado mediante la construcción de un modelo que reduce sus componentes, partes e interrelaciones
“Existe un error inherente al proceso de modelización que puede ser
reducido pero no eliminado”. Felicísimo, A.
Mundo Real
Visión del cartógrafo
Reconocimiento y análisis
Especificación Imagen
teórica
Mapa/Ortoimagen Modelo
Procesos Cartográficos
Gestión del Territorio
Transformación
del territorio
Planes y proyectos
FUNCIÓN DE LAS ORTOIMÁGENES
Incremento de los niveles de incertidumbre
R
Adquisición
Procesamiento
Análisis
Conversión
Seguimiento
del error
Informe
Toma de
decisiones
Implementación
Fuente: Basado en Ariza, 2009
Sistema de Observación
MUNDO REAL Escala 1:1
Plataforma Sensor Posición
ADQUISICIÓN
Plan de Vuelo Fotogramétrico
• Resolución media (GSD) • Recubrimiento lateral • Recubrimiento longitudinal • Altura de vuelo • Intervalo entre exposiciones • Áreas máximas de nubes y sombras • Coordenadas de los centros de
exposición • Velocidad media de vuelo
04/04/2017 7 Alexander Páez Lancheros
Toma de Imágenes
04/04/2017 8 Alexander Páez Lancheros
Procesamiento de Datos
• Procesamiento de datos GNSS • Procesamiento de datos IMU • Corrección geométrica • Corrección radiométrica • Evaluación del vuelo
fotogramétrico
CONVERSIÓN DE DATOS
ORTOIMAGEN PROCESO FOTOGRAMÉTRICO
MUNDO REAL Escala 1:1
IMAGEN
Incremento de los niveles de incertidumbre
R
Adquisición
Procesamiento
Análisis
Conversión
Seguimiento
del error
Informe
Toma de
decisiones
Implementación
Fuente: Basado en Ariza, 2009
Mundo Real
Visión del cartógrafo
Reconocimiento y análisis
Especificación Imagen
teórica
Mapa/Ortoimagen Modelo
Procesos Cartográficos
Gestión del Territorio
Transformación
del territorio
Planes y proyectos
FUNCIÓN DE LAS ORTOIMÁGENES
Formas de Incertidumbre que afectan la IG
Error
Vaguedad
Ambigüedad
Diferencia entre el valor de
una propiedad de un objeto,
medido con un error
desconocido, y el valor real
de esa propiedad, medido
sin error
Definiciones pobres y de
escasa documentación
Desacuerdo en las
definiciones de los objetos,
faltan definiciones específicas
o existen deferencias de
opinión
Fuente: Fisher, P.F., 1999
PROYECTO DE CONTROL DE CALIDAD
ADQUISICIÓN DE IMÁGENES DIGITALES
DE COBERTURA NACIONAL
Control de calidad
• Es la determinación en forma confiable de que el producto cumple o no con cada uno de los atributos definidos en las especificaciones técnicas
• Determina la aceptación o rechazo del producto
04/04/2017 Alexander Páez Lancheros 15
Imagen teórica
ORTOIMAGEN
Calidad y Medida
“Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide no se puede mejorar. Lo que no
se mejora se degrada siempre”
Lord Kelvin
Las medidas son una forma de hacer objetivas la comparaciones
Requerimientos para una buena medida
Desde la teoría
• Robustez
• Independencia
• Invariabilidad
Desde el usuario
• Facilidad de cálculo • Facilidad de uso • Facilidad de interpretación
DETERMINACIÓN DEL ERROR
ESPECIFICACIONES TÉCNICAS (Explícito)
• Sistema de proyecciones y sistema de referencia
• Entregables
• Imágenes crudas
• Imágenes corregidas
• Ortoimágenes
• Imágenes en color verdadero
• Mosaico de ortoimágenes
• Modelo digital de Elevación (MDT y MDS)
• Cámara fotogramétrica y equipos auxiliares
• Especificaciones para la adquisición de imágenes
• Toma de datos GNSS en vuelo
• Procesado de los datos GNSS e IMU
• Procesado de las imágenes digitales
• Entregables en caso de vuelo
ESPECIFICACIONES TÉCNICAS (Implícito)
• Proceso fotogramétrico
• Normas Aplicables
ISO 19157: Calidad de los datos
Modelo conceptual Fuente: AENOR
Fuente: Propia, basado en ISO 19157
Procedimiento para evaluación de la calidad
Especificar Conjunto de datos
Elemento y nivel
Definir medida
Seleccionar y aplicar el método
Determinar los resultados
Define nivel de conformidad
Determina la conformidad
Elemento de calidad
Completitud
Comisión
Omisión
Consistencia lógica
Conceptual
dominio
formato
Topológica
Usabilidad
Exactitud posicional
Absoluta
Relativa
De celdas
Exactitud temática
Correcta clasificación
Atributos no cuantitativos correctos
Exactitud de atributos cuantitativos
Calidad temporal
Exactitud en medición del tiempo
Consistencia temporal
Validez temporal
ISO 19157: Calidad de los datos
METODOS DE EVALUACIÓN
Directos
Indirectos
Internos
Externos
Se basan en la comparación
Utilizan datos de la propia BDG
No hay medición
Uso
Linaje
Propósito
Procedimiento para evaluación de la calidad
Utilizan fuentes externas a la BDG
NIVEL DE INSPECCIÓN
Parcial
Total
MEDIDAS DE CALIDAD
EVALUACIÓN DE EXACTITUD POSICIONAL
• Como un ejemplo de implementación y aplicación de medidas y procedimientos de calidad
Métodos de Control Posicional
National Map Accuracy Standard Engineering Map Accuracy Standard
American Society of Photogrametry and Remote sensing
Accuracy Estandard for Large Scale Maps
National Standard for Spatial Data Accuracy
Standardization Agreement (OTAN)
Militar Standard (Ejercito norteamericano)
Norma Española
Información Geográfica Calidad de Datos
Métodos de control
posicional
• Comparación de diferentes aspectos sobre tratamiento de los datos.
• Fuente: Oscar Miguel Castro
Estandar de control posicional
Metodología de evaluación
Sistema de Observación
Plataforma
Sensor
Nuevo estandar ASPRS de exactitud posicional para datos digitales geoespaciales
Remplaza:
• ASPRS Accuracy Standards for Large-Scale Maps (1990)
• ASPRS Guidelines, Vertical Accuracy Reporting for Lidar Data (2004)
Desarrollado por:
ASPRS Map Accuracy Standards Working Group y LIDAR joint committee for map accuracy standard update
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Basado en ASPRS 2014
• Aplicabilidad:
• Define clases de exactitude posicional y umbrales asociados de EMC para ortoimágenes y datos digitales planimétricos y altimétricos
• Independiente de la tecnología
• Limitado a umbrales de exactitud y pruebas para cualquier aplicación cartográfica y muestra su relación con estándares anteriores.
• No aplicable a mapas temáticos
• No especifica metodologías o las mejores practicas para lograr los umbrales propuestos
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NUEVO ESTANDAR ASPRS EXACTITUD POSICIONAL
Basado en ASPRS 2014
• Los umbrales de exactitud posicional son independietes del GSD, la escala o el intervalo de curvas de nivel.
• Medidas adicionales de exactitud
• Exactitud de la aerotriangulación,
• Exactitud de control terrestre,
• Exactitud de las líneas de corte en las ortoimágenes,
• Exactitud de datos lidar,
• Recomendación minima densidad nominal de puntos (NPD)
• Exactitud horizontal de datos de elevación,
• Definición de áreas debaja confianza en datos verticales
• Número y distribución de puntos de control QC en función del área
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NUEVO ESTANDAR ASPRS EXACTITUD POSICIONAL
Basado en ASPRS 2014
EVALUACIÓN DE LA CALIDAD
• Establecer directrices para los procesos de control de aceptación para conjuntos de datos geográficos según su exactitud posicional
• Basada en ISO 19157
• Adopta principios de ISO 9000:2015
• No establece niveles de conformidad para los productos
EVALUACIÓN DE LA CALIDAD
• Establece un método para el control posicional de un CDE
• La perspectiva que adopta la norma es desde el usuario
• Se basa en contrastes de hipótesis para alcanzar los resultados de validez estadística
• Dado un nivel de conformidad métrico el objetivo es aceptar/rechazar el CD, según se supere o no en un número de veces promedio (NCA)
MÉTODO DEL CONTROL POSICIONAL
• Es un proceso de contraste estadístico de hipótesis
• Permite alcanzar la decisión cn fundamento estadístico frente a la aceptación/rechazo frente a la incertidumbre posicional
• El nivel de calidad métrica es la tolerancia máxima de error permitido
• El nivel de calidad aceptable opera para las entregas lote a lotes como el número promedio de defectuosos expresado como porcentaje
Riesgos (Contraste de hipótesis)
• Del Usuario (Error de tipo 2) (β)
aceptación de un CDE como bueno cuando realmente es malo.
• De Productor (Error de tipo 1) (α)
rechazo de un CDE como malo cuando realmente es bueno.
ISO 2859-1: Para suministros lote por lote
• Intenta asegurar los riesgos de usuario y productor en un 10% y 5%, respectivamente
• La secuencia debe contener 10 o más lotes
• Se debe aplicar reglas de cambio
• La aceptación o rechazo se debe basar en el conteo de la cantidad de defectuosos de posición frente al valor de aceptación/rechazo
• Las variables son: tamaño de lote, tipo de inspección y severidad
Prerrequitos
• Preferiblemente conocer el modelo base
• Determinar el ámbito o ámbitos del control
• Tener establecido el nivel de calidad métrico a aplicar.
• Tener establecido el NCA
• Disponer de una fuente externa e independiente (CDE de referencia) al menos 3 veces más exacta que el CDE a evaluar
• Asegurar la interoperabilidad posicional del CDE a evaluar y del CDE de referencia (datum, elipsoide, proyección).
Nivel de Calidad Aceptable
• Nivel de calidad que presenta la peor media tolerable del proceso cuando una serie continua de lotes es enviada para muestreo de aceptación [UNE-ISO 2859-1:2012].
• Dado un nivel de conformidad métrico (NCM) para el error posicional, el objetivo es aceptar/rechazar CDE según se supere o no el NCM establecido en un porcentaje promedio de veces (nivel de calidad aceptable, NCA), y dentro de un marco de riesgos de usuario y productor conocidos
• No requiere ninguna hipótesis subyacente sobre el comportamiento de la incertidumbre posicional (por ejemplo normalidad de los errores).
Nivel de Calidad Aceptable
• Porcentaje máximo de unidades defectuosas
• Es un requisito o una especificación impuesta en función del uso pretendido
• Representa una media (el productor debe tener una media mejor)
• Como es una media, se puede aceptar un lote que lo supere, si el promedio con los otros lotes mantiene la media.
• Cuando la calidad decae se cambia a planes rigurosos para proteger al cliente
ISO 2859-1
• “Los planes de muestreo están concebidos de tal forma que la probabilidad de aceptación para NCA establecido, dependa del tamaño de la muestra”
• “El establecimiento de NCA no implica que el proveedor tenga derecho a suministrar conscientemente alguna unidad no conforme.”
Curva característica
Representa la probabilidad de aceptación en función de la calidad real. Para deducir riesgos del productor y el usuario
Calidad real
Nivel de Inspección (I, II, III) ISO 2859-1
• Indica la cantidad relativa de inspección. A menos que se especifique otra cosa debe emplearse el nivel II. Pueden emplearse el nivel I y el nivel III cuando sean necesarias una menor y una mayor discriminación respectivamente.
Letras código tamaño de muestra
Planes de muestreo simple en inspección normal
ESQUEMA DE REGLAS DE CAMBIO
Fuente: ISO 2859-1
Ejemplo de aplicación (ASPRS)
Bloque
Exactitud en
posición absoluta
AT
Muestreo Medición
RMSE 0,07m
Normalidad Homogénea
Representativa
Definición de ámbito de calidad
•Bloque de Aerotriangulación
EXACTITUD POSICIONAL ABSOLUTA Región / Escala Resolución
espacial (m)
Exactitud xy (m) –
95% de
confiabilidad
Exactitud z (m) –
95% de
confiabilidad
Urbana / 1:1.000 0,10 0,20 0,30
Nacional /
1:10.000
0,32 1,00 1,50
EXACTITUD POSICIONAL ABSOLUTA Región / Escala Resolución
espacial (m)
Exactitud xy (m) –
95% de
confiabilidad
Exactitud z (m) –
95% de
confiabilidad
Urbana / 1:1.000 0,10 0,20 0,30
Nacional /
1:10.000
0,32 1,00 1,50
0,20 0,08 0,12 0,20
Error lineal Error planimétrico
Máximo desplazamiento por empalme
Máxima diferencia en Z entre franjas
0,24 0,30 0,15 0,12 0,09
1,00 0,41 0,59 1,00
Muestreo
• La inferencia a partir de la muestra siempre supone un riesgo
La población es muy grande
La población es suficientemente
homogenea
El proceso de medición implica la
destrucción
Muestreo probabilístico
Muestreo Aleatorio Simple
seleccionar elementos con probabilidades
iguales, sin reposición
Es económico, sencillo y
rápido
Muestras
• Debe ser representativa de todo el conjunto de datos
• Se definen técnicas para la distribución de la muestra en el área geográfica
• Operativamente la muestra en el diseño debe ser superior al tamaño mínima, porque en campo todos los puntos no se pueden obtener.
Puntos de control
• Independencia
• Mayor exactitud (mínimo tres veces)
• Compleción (100% del ámbito establecido)
Fuente: UNE 148002 tomado de MPLMIC 1999
Evaluación
Muestra de 20 puntos • Representativa • Homogénea • Aleatoria
Precisión del Control
• Una regla usual es la exigencia de métodos que sean tres veces más precisos. (Ariza, 2013)
• Por composición de varianzas
Si la varianza del control es 1/3 de la varianza del producto, entonces la ecuación da como resultado que la varianza estimada es 1,05 de la varianza del producto, con lo cual el control solo afecta la precisión de la estimación en 5%
Precisión del Control
Por probabilidades Sesgo considerado = 1/3 σ
La precisión del control es tres veces superior a la del producto11
Precisión de producto = precisión de control
65.36% dentro de ±σ 97,72% dentro de ±σ
Fuente: Javier Ariza, 2013
Requisitos de los puntos de control
• Independencia: No debe compartir procesos comunes con el conjunto de datos controlado
• Mayor exactitud: Mayor a tres veces la del conjunto de datos controlado
• Compleción: Debe cubrir el 100% del ámbito establecido
Metacalidad
• Confianza: Exactitud del resultado de la calidad
• Homogeneidad: Uniformidad, comprobada o esperada, de los resultados obtenidos para un elemento de la calidad en un ámbito determinado.
• Representatividad. Grado en que la muestra usada ha producido un resultado que es representativo de los datos dentro del ámbito determinado.
PROYECTO DE CONTROL DE CALIDAD
ADQUISICIÓN DE IMÁGENES DIGITALES
DE COBERTURA NACIONAL