Sabemos que no todas las pilas de troncos de madera son perfectas. Algunos troncos pueden quedar delante o detrás. Pero entonces, ¿cómo afecta la calidad del apilamiento a las mediciones con Timbeter?
Diámetros individuales
Los objetos que están más cerca de la cámara aparecerán más grandes en la imagen capturada. Esto significa que los diámetros de los troncos que se quedan adelante serán sobreestimados y los troncos que están detrás serán subestimados. Pero, ¿cuánto?
El tamaño de un objeto en una dimensión de la imagen es el resultado de la fórmula siguiente:
sizeonScreen – tamanho do objeto na imagem em pixels
sizereal – tamanho real do objeto
sizescreen – tamanho da imagem em pixels
distance – distância do objeto da câmera
fov – campo de visão da câmera
Assim como o tamanho da câmera do dispositivo, o campo de visão e o tamanho real das toras são constantes que não mudam quando nós nos movemos para mais perto ou mais longe. Então nós podemos simplificar a fórmula 1 para ver como uma tora que está a frente da pilha tem o seu tamanho afetado na medição:
coeferror – proporción que muestra cuánto el objeto es sobreestimado
sizeprotruding – diámetro del tronco medido en la imagen cuando el tronco está delante
sizelevel – diámetro del tronco medido en la imagen cuando está nivelada
sizereal – diámetro real del tronco
distancepile – distancia de la cámara a la pila
distancelog – distancia de la cámara al tronco
offsetlog – cuánto del tronco está delante de la pila
coefoffset – proporción que muestra cuánto del tronco está adelante a la distancia de la pila
A partir de la fórmula, podemos ver que el diámetro en la imagen es inversamente proporcional a la distancia de la cámara. Entonces, si un tronco está 2 veces más cerca de usted, parecerá ser dos veces mayor. Por ejemplo, si se captura una imagen a 2 metros de la pila y los troncos están 20 cm delante de la misma, entonces el diámetro será sobreestimado en el 11.1%.
La fórmula también informa algo muy útil: si queremos reducir el margen de error de los diámetros individuales, usted puede simplemente alejarse de la pila. Entonces, si un tronco está 20 cm adelante y usted capturar la imagen estando 4 metros lejos, la sobreestimación será sólo el 5.3%
Diámetro medio
El resultado de la medición del diámetro medio es muy poco afectado por la calidad del apilamiento, teniendo en cuenta que la calidad de la detección no cambia.
Vamos a calcular el diámetro medio de dos troncos de 30 cm, cuando la pila está a 2 metros de distancia y uno de los troncos está 20 cm adelante y una 20 cm detrás:
average – diámetro
diameter1 – diámetro del primer tronco en la imágen
diameter2 – diámetro del segundo tronco en la imágen
Como podemos ver, el promedio de estos dos troncos puede ser sobreestimado en un 1%. Sin embargo, esto ocurre sólo en el caso de las dos troncos más sobresalientes. La mayoría de los troncos en una pila estarán mucho más cerca del promedio. Asumiendo un posicionamiento uniforme, podemos calcular el error de diámetro usando la siguiente fórmula:
average – diámetro medio en la imágen
coef – proporción que muestra cuánto de los troncos están compensados en el diámetro medio de la pila si se comparan a distancia
En una pila que se midió a 2 metros de distancia y los troncos se compensan por la media de la pila en hasta 20 cm (lo que significa que el coeficiente de compensación es 0.1), vemos que la sobreestimación es de sólo 0.34%. Además, si la imagen se realiza con el doble de distancia, el error será 4 veces menor. En nuestro caso, si una imagen se toma a 4 metros de distancia, el diámetro medio será sobreestimado en apenas 0.083%.
Volumen de la pila
Las pilas irregulares afectan el volumen medido más que el diámetro medio, pero el efecto todavía sí es bastante limitado. Son diferentes porque necesitamos multiplicar el diámetro para calcular el área de superficie del tronco y el volumen, el cual cambia la proporción entre los dos valores.
Para calcular el error en la medición del volumen de una pila irregular, utilizamos la siguiente fórmula:
coeferror – proporción que muestra cuánto del volumen es sobreestimado
coefoffset – proporción que muestra cuánto de los troncos de repuesto se balancean en la media de la pila comparadas a la distancia de la cámara
Descubrimos que si usted está a 2 metros de la pila y los troncos están adentro o el frente en un promedio de 20 cm, entonces el volumen medio será sobreestimado en el 1%.
De nuevo, al distanciarse 2 veces más de la imagen que se va a capturar, el efecto será el mismo de hacer la pila irregular a la mitad, lo que reduce el error en 4 veces. Si la pila se captura a 4 metros de distancia, el volumen se sobrestima en el 0.25%.
Conclusiones
En cuanto a la calidad de la pila afecta una medición depende mucho de lo que se está midiendo. Los diámetros individuales son muy sensibles a la calidad del apilamiento, pero usted puede ignorar este hecho si usted está midiendo el diámetro medio. Para la medición de volumen, la mayoría de nuestros usuarios nota que las mediciones son muy precisas. Sin embargo, si sus pilas son irregulares o si usted toma fotos muy cerca de ellas, usted debe considerar cómo esto puede afectar sus resultados. Recuerde, si desea reducir la cantidad de errores producidos por un mal apilamiento, siempre puede hacer la medición a partir de una distancia mayor.
