# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2020, OpenDroneMap
# This file is distributed under the same license as the OpenDroneMap package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, YEAR.
# 
# Translators:
# Khadija Abdulla <khastylez@gmail.com>, 2020
# danbjoseph <danbjoseph@gmail.com>, 2020
# 
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: OpenDroneMap 2.0.0\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2020-12-15 09:17-0500\n"
"PO-Revision-Date: 2020-07-21 21:10+0000\n"
"Last-Translator: danbjoseph <danbjoseph@gmail.com>, 2020\n"
"Language-Team: Arabic (https://www.transifex.com/americanredcross/teams/111882/ar/)\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Language: ar\n"
"Plural-Forms: nplurals=6; plural=n==0 ? 0 : n==1 ? 1 : n==2 ? 2 : n%100>=3 && n%100<=10 ? 3 : n%100>=11 && n%100<=99 ? 4 : 5;\n"

#: ../../../large.rst:4 5ea5942cc4604baea3dc66a4ee841282
msgid "Splitting Large Datasets"
msgstr "تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة"

#: ../../../large.rst:6 09b5af17439740d2b8a18993e6709da6
msgid ""
"Starting with ODM version ``0.6.0`` you can split up very large datasets "
"into manageable chunks (called submodels), running the pipeline on each "
"chunk, and then producing merged DEMs, orthophotos and point clouds. The "
"process is referred to as \"split-merge\"."
msgstr ""
"بدءًا من إصدار ODM `` 0.6.0  ، يمكنك تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة جدًا إلى"
" قطع قابلة للإدارة (تسمى النماذج الفرعية) ، وتشغيل خط الأنابيب على كل قطعة ،"
" ثم إنتاج DEMs مدمجة ، وتقويم الصور ، وسحب النقاط. يشار إلى العملية باسم "
"\"الدمج المقسم\"."

#: ../../../large.rst:8 0c58eb496d8d456ca011011549f430a8
msgid ""
"Why might you use the split-merge pipeline? If you have a very large number "
"of images in your dataset, split-merge will help make the processing more "
"manageable on a large machine (it will require less memory). If you have "
"many machines all connected to the same network you can also process the "
"submodels in parallel, thus allowing for horizontal scaling and processing "
"thousands of images more quickly."
msgstr ""
"لماذا قد تستخدم خط أنابيب الدمج المقسم؟ إذا كان لديك عدد كبير جدًا من الصور "
"في مجموعة البيانات الخاصة بك ، سيساعد الدمج المقسم على جعل المعالجة أكثر "
"قابلية للإدارة على جهاز كبير (سيتطلب ذاكرة أقل). إذا كان لديك العديد من "
"الأجهزة المتصلة جميعها بالشبكة نفسها ، فيمكنك أيضًا معالجة النماذج الفرعية "
"بشكل متوازٍ ، مما يسمح بالقياس الأفقي ومعالجة آلاف الصور بسرعة أكبر."

#: ../../../large.rst:10 d3a6bf47796e4775bfb53066d0d51dce
msgid ""
"Split-merge works in WebODM out of the box as long as the processing nodes "
"support split-merge, by enabling the ``--split`` option when creating a new "
"task."
msgstr ""
"تعمل ميزة Split-merge في WebODM من خارج الصندوق طالما أن عقد المعالجة تدعم "
"الدمج المقسم ، من خلال تمكين خيار `` -split '' عند إنشاء مهمة جديدة."

#: ../../../large.rst:13 7c1cb609f5c74801ba89894fb5974978
msgid "Calibrate images"
msgstr "معايرة الصور"

#: ../../../large.rst:15 a5852d851b3c4557a860c07a9a876368
msgid ""
"Image calibration is recommended (but not required) for large datasets "
"because error propagation due to image distortion could cause a bowl effect "
"on the models. Calibration instructions can be found at      `Calibrate "
"Images <tutorials.html#calibrating-the-camera>`_."
msgstr ""
"يوصى بمعايرة الصورة (ولكن ليس مطلوبًا) لمجموعات البيانات الكبيرة لأن انتشار "
"الخطأ بسبب تشوه الصورة يمكن أن يسبب تأثير الوعاء على النماذج. يمكن العثور "
"على تعليمات المعايرة في `Calibrate Images  <tutorials.html#calibrating-the-"
"camera>`_."

#: ../../../large.rst:21 bb110a174c5f40ec9d3517e5eabbd887
msgid ""
"Bowling effect on point cloud over 13,000+ image dataset collected by World "
"Bank Tanzania over the flood prone Msimbasi Basin, Dar es Salaam, Tanzania."
msgstr ""
"تأثير البولينج على السحابة النقطية أكثر من 13000 مجموعة بيانات للصور تم "
"جمعها من قبل البنك الدولي في تنزانيا حول حوض الفيضانات المعرض للفيضانات ، "
"دار السلام ، تنزانيا."

#: ../../../large.rst:24 0967d468c7144fc5bd2132400d045215
msgid "Local Split-Merge"
msgstr "دمج التجزئة المحلية"

#: ../../../large.rst:26 2e2ad9be96fa496bb5ab7db7b677f5df
msgid ""
"Splitting a dataset into more manageable submodels and sequentially "
"processing all submodels on the same machine is easy! Just use ``--split`` "
"and ``--split-overlap`` to decide the the average number of images per "
"submodels and the overlap (in meters) between submodels respectively"
msgstr ""
"إن تقسيم مجموعة البيانات إلى نماذج فرعية أكثر قابلية للإدارة ومعالجة جميع "
"النماذج الفرعية على نفس الجهاز بالتتابع أمر سهل! ما عليك سوى استخدام \"--"
"split\" و \"--split-interap\" لتحديد متوسط ​​عدد الصور لكل نماذج فرعية "
"والتداخل (بالأمتار) بين النماذج الفرعية على التوالي"

#: ../../../large.rst:32 0aeee1b4863b45729bc6cbf63b6b1d84
msgid ""
"If you already know how you want to split the dataset, you can provide that "
"information and it will be used instead of the clustering algorithm."
msgstr ""
"إذا كنت تعرف بالفعل كيف تريد تقسيم مجموعة البيانات ، يمكنك تقديم هذه "
"المعلومات وسيتم استخدامها بدلاً من خوارزمية التجميع."

#: ../../../large.rst:34 175b97d3d6a44086be4f0cdabfb6fe95
msgid ""
"The grouping can be provided by adding a file named image_groups.txt in the "
"main dataset folder. The file should have one line per image. Each line "
"should have two words: first the name of the image and second the name of "
"the group it belongs to. For example::"
msgstr ""
"مكن توفير التجميع عن طريق إضافة ملف باسم image_groups.txt في مجلد مجموعة "
"البيانات الرئيسي. يجب أن يحتوي الملف على سطر واحد لكل صورة. يجب أن يحتوي كل "
"سطر على كلمتين: أولاً اسم الصورة وثانيًا اسم المجموعة التي تنتمي إليها. "
"فمثلا::"

#: ../../../large.rst:42 20c59dc7a68941e89e8369bd6026f2ff
msgid ""
"will create 3 submodels. Make sure to pass ``--split-overlap 0`` if you "
"manually provide a ``image_groups.txt`` file."
msgstr ""
"سيتم إنشاء 3 نماذج فرعية. تأكد من تمرير \"--split-overap 0\" إذا قدمت يدويًا"
" ملف `` image_groups.txt ''."

#: ../../../large.rst:46 f821d7b1316a4f81830050135f38ec62
msgid "Distributed Split-Merge"
msgstr "دمج سبليت الموزعة"

#: ../../../large.rst:48 f170f960ba414793b7f657bb74d70937
msgid ""
"ODM can also automatically distribute the processing of each submodel to "
"multiple machines via `NodeODM <https://github.com/OpenDroneMap/NodeODM>`_ "
"nodes, orchestrated via `ClusterODM "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM>`_."
msgstr ""
"يمكن لـ ODM أيضًا توزيع معالجة كل نموذج فرعي تلقائيًا على أجهزة متعددة عبر "
"`NodeODM <https://github.com/OpenDroneMap/NodeODM>`_ nodes, مدبرة عبر "
"`ClusterODM <https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM>`_."

#: ../../../large.rst:55 09a33b36dab54c42a8ce360deacaf649
msgid "Getting Started with Distributed Split-Merge"
msgstr "الشروع في البدء في عملية دمج التجزئة الموزعة"

#: ../../../large.rst:57 af83a83165d8401396aab49b8744a62b
msgid "The first step is start ClusterODM"
msgstr "الخطوة الأولى هي بدء ClusterODM"

#: ../../../large.rst:63 6d4217467bf544e9a7ad1ac56e9f9973
msgid ""
"Then on each machine you want to use for processing, launch a NodeODM "
"instance via"
msgstr "ثم على كل جهاز تريد استخدامه للمعالجة ، قم بتشغيل مثيل NodeODM عبر"

#: ../../../large.rst:69 f7f5d656ce9f46d89eaa1769c27ba6e5
msgid ""
"Connect via telnet to ClusterODM and add the IP addresses/port of the "
"machines running NodeODM"
msgstr ""
"اتصل عبر Telnet بـ ClusterODM وأضف عناوين IP / منفذ الأجهزة التي تعمل بـ "
"NodeODM"

#: ../../../large.rst:84 b6440814204a44fd9b9cbde1ff322cc3
msgid ""
"Make sure you are running version ``1.5.1`` or higher of the NodeODM API."
msgstr "تأكد من تشغيل الإصدار 1.5.1 أو أعلى من NodeODM API"

#: ../../../large.rst:86 42d5b57f70b54515892481ba4875365b
msgid ""
"At this point, simply use the ``--sm-cluster`` option to enable distributed "
"split-merge"
msgstr ""
"عند هذه النقطة ، ما عليك سوى استخدام خيار ``--sm-cluster`` لتمكين دمج "
"التقسيم الموزع"

#: ../../../large.rst:93 1ff052ee47864108abd13c2ca2b6eeef
msgid "Understanding the Cluster"
msgstr "فهم الكتلة"

#: ../../../large.rst:95 18e376a78edf468088b5efbd939c0bbf
msgid ""
"When connected via telnet, it is possible to interrogate what is happening "
"on the cluster. For example, we can use the command HELP to find out "
"available commands"
msgstr ""
"ند الاتصال عبر telnet ، من الممكن استجواب ما يحدث على الكتلة. على سبيل "
"المثال ، يمكننا استخدام الأمر HELP لمعرفة الأوامر المتاحة"

#: ../../../large.rst:118 1494dbd111a64a7e9075a9c20a0c12d9
msgid ""
"If, for example, the NodeODM instance wasn't active when ClusterODM started,"
" we might list nodes and see something as follows"
msgstr ""
"إذا ، على سبيل المثال ، لم يكن مثيل NodeODM نشطًا عند بدء ClusterODM ، فقد "
"ندرج العقد ونرى شيئًا كالتالي"

#: ../../../large.rst:125 20e68e67542e4049b232b7635d88760b
msgid ""
"To address this, we can start up our local node (if not already started), "
"and then perform a ``NODE UPDATE``"
msgstr ""
"لمعالجة هذا ، يمكننا بدء العقدة المحلية الخاصة بنا (إذا لم تكن قد بدأت "
"بالفعل) ، ثم إجراء ``تحديث العقدة``"

#: ../../../large.rst:135 33eecf83e3124b59a7d0c13af09e04a2
msgid "Accessing the Logs"
msgstr "الوصول إلى السجلات"

#: ../../../large.rst:137 def6c238d7864b5382c8a0c925a3c6e3
msgid ""
"While a process is running, it is also possible to list the tasks, and view "
"the task output"
msgstr "أثناء تشغيل العملية ، من الممكن أيضًا سرد المهام ، وعرض إخراج المهمة"

#: ../../../large.rst:145 2a15305d8ba94ce0bdb2d07174a39b0f
msgid "Autoscaling ClusterODM"
msgstr "أوتوسكالينج  ClusterODM"

#: ../../../large.rst:147 9ec4019144e94b0eb0ab5f4325320568
msgid ""
"ClusterODM also includes the option to autoscale on multiple platforms, "
"including, to date, Amazon and Digital Ocean. This allows users to reduce "
"costs associated with always-on instances as well as being able to scale "
"processing based on demand."
msgstr ""
"يتضمن ClusterODM أيضًا خيار القياس التلقائي على منصات متعددة ، بما في ذلك "
"حتى الآن ، أمازون والمحيط الرقمي. يسمح ذلك للمستخدمين بتقليل التكاليف "
"المرتبطة بالمثيلات التي تعمل دائمًا بالإضافة إلى القدرة على توسيع نطاق "
"المعالجة بناءً على الطلب."

#: ../../../large.rst:149 62b6f826c2c643e0901155b8e13ae32b
msgid "To setup autoscaling you must:"
msgstr "لإعداد القياس التلقائي ، يجب عليك:"

#: ../../../large.rst:151 1f57a583ee064aadaa3feee9c394eafc
msgid ""
"Have a functioning version of NodeJS installed and then install ClusterODM"
msgstr "قم بتثبيت إصدار فعال من NodeJS ثم قم بتثبيت ClusterODM"

#: ../../../large.rst:159 717a4e330335494bb0df832234fa0032
msgid "Make sure docker-machine is installed."
msgstr "تأكد من تثبيت آلة عامل الميناء."

#: ../../../large.rst:160 199f29aa6b7f4f409bb92e6c3cb5bf16
msgid "Setup a S3-compatible bucket for storing results."
msgstr "قم بإعداد دلو متوافق مع S3 لتخزين النتائج."

#: ../../../large.rst:161 6326931fadb04511aeefe580135ad3a2
msgid ""
"Create a configuration file for `DigitalOcean "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/digitalocean.md>`_"
" or `Amazon Web Services "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/aws.md>`_."
msgstr ""
"قم بإنشاء ملف تكوين لـ  `DigitalOcean "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/digitalocean.md>`_"
" or `Amazon Web Services "
"<https://github.com/OpenDroneMap/ClusterODM/blob/master/docs/aws.md>`_."

#: ../../../large.rst:163 24f1bc1a5a1045b5a066cb88d855dac6
msgid "You can then launch ClusterODM with"
msgstr "يمكنك بعد ذلك تشغيل ClusterODM باستخدام"

#: ../../../large.rst:169 cfd356de2d654bf891a32218437a3674
msgid "You should see something similar to following messages in the console"
msgstr "من المفترض أن ترى شيئًا مشابهًا للرسائل التالية في وحدة التحكم"

#: ../../../large.rst:177 e70048dcf8f24f71bc79a7051c51a05f
msgid ""
"You should always have at least one static NodeODM node attached to "
"ClusterODM, even if you plan to use the autoscaler for all processing. If "
"you setup auto scaling, you can't have zero nodes and rely 100% on the "
"autoscaler. You need to attach a NodeODM node to act as the \"reference "
"node\" otherwise ClusterODM will not know how to handle certain requests "
"(for the forwarding the UI, for validating options prior to spinning up an "
"instance, etc.). For this purpose, you should add a \"dummy\" NodeODM node "
"and lock it"
msgstr ""
"يجب أن يكون لديك دائمًا عقدة NodeODM ثابتة واحدة على الأقل متصلة بـ "
"ClusterODM ، حتى إذا كنت تخطط لاستخدام أداة autoscaler لجميع عمليات "
"المعالجة. إذا قمت بإعداد التحجيم التلقائي ، فلا يمكن أن يكون لديك صفر عقد "
"وتعتمد 100٪ على أداة القسط الآلي. تحتاج إلى إرفاق عقدة NodeODM لتكون بمثابة "
"\"العقدة المرجعية\" وإلا فلن يعرف ClusterODM كيفية التعامل مع طلبات معينة "
"(لإعادة توجيه واجهة المستخدم ، للتحقق من صحة الخيارات قبل تدوير مثيل ، وما "
"إلى ذلك). لهذا الغرض ، يجب عليك إضافة عقدة NodeODM \"وهمية\" وقفلها"

#: ../../../large.rst:187 534c507b01064a47810c210e1bb41569
msgid "This way all tasks will be automatically forwarded to the autoscaler."
msgstr "بهذه الطريقة ستتم إعادة توجيه جميع المهام تلقائيًا إلى أوتوسكالر."

#: ../../../large.rst:190 69765d62d9bb44979d730a3aee0908c7
msgid "Limitations"
msgstr "محددات"

#: ../../../large.rst:192 bf357933f5f442d2837b2682b0ad9bb2
msgid ""
"The 3D textured meshes are currently not being merged as part of the "
"workflow (only point clouds, DEMs and orthophotos are)."
msgstr ""
"لا يتم دمج الشبكات ثلاثية الأبعاد في الوقت الحالي كجزء من سير العمل (فقط "
"الغيوم النقطية ، DEMs و orthophotos هي)."

#: ../../../large.rst:194 8e1fa32d457445b489bc403442ae7fd5
msgid ""
"GCPs are fully supported, however, there needs to be at least 3 GCP points "
"on each submodel for the georeferencing to take place. If a submodel has "
"fewer than 3 GCPs, a combination of the remaining GCPs + EXIF data will be "
"used instead (which is going to be less accurate). We recommend using the "
"``image_groups.txt`` file to accurately control the submodel split when "
"using GCPs."
msgstr ""
"يتم دعم GCP بشكل كامل ، ومع ذلك ، يجب أن يكون هناك 3 نقاط GCP على الأقل في "
"كل نموذج فرعي حتى يتم إجراء الإشارة الجغرافية. إذا كان النموذج الفرعي يحتوي "
"على أقل من 3 من نقاط Google Cloud Platform ، فسيتم استخدام مجموعة من بيانات "
"GCPs + EXIF ​​المتبقية بدلاً من ذلك (والتي ستكون أقل دقة). نوصي باستخدام ملف"
" `` image_groups.txt '' للتحكم بدقة في تقسيم النموذج الفرعي عند استخدام GCP."

#: ../../../large.rst:197 1597b856001e4334a4df3555c8416ee1
msgid "Acknowledgments"
msgstr "شكر وتقدير"

#: ../../../large.rst:198 ec973929d9d947be90f0859358cc398c
msgid ""
"Huge props to Pau and the folks at Mapillary for their amazing contributions"
" to OpenDroneMap through their OpenSfM code, which is a key component of the"
" split-merge pipeline. We look forward to further pushing the limits of "
"OpenDroneMap and seeing how big a dataset we can process."
msgstr ""
"الدعائم الضخمة لباو والناس في Mapillary لمساهماتهم المذهلة في OpenDroneMap "
"من خلال كود OpenSfM الخاص بهم ، والذي يعد مكونًا رئيسيًا لخط الأنابيب "
"المدمج. نحن نتطلع إلى زيادة حدود OpenDroneMap ومعرفة مدى ضخامة مجموعة "
"البيانات التي يمكننا معالجتها."

#: ../../../large.rst:201 4c8774a03a9b4048ad759092049aad71
msgid ""
"`Learn to edit <https://github.com/opendronemap/docs#how-to-make-your-first-"
"contribution>`_ and help improve `this page "
"<https://github.com/OpenDroneMap/docs/blob/publish/source/large.rst>`_!"
msgstr ""
