ArcMap

Passpunkte berechnen

Zusammenfassung

Berechnet die Passpunkte zwischen dem Mosaik-Dataset und dem Bezugsbild. Die Passpunkte können mit Verknüpfungspunkten zum Berechnen der Ausgleichungen für das Mosaik-Dataset verwendet werden.

Verwendung

  • Um genaue Passpunktergebnisse zu erzielen, wird die Option Hohe Toleranz für den Parameter Ähnlichkeit empfohlen.

  • Die Passpunkte können mithilfe des Werkzeugs Passpunkte anhängen mit Verknüpfungspunkten kombiniert werden.

  • Die Passpunkte und Verknüpfungspunkte werden dann im Werkzeug Blockausgleichung berechnen verwendet.

  • Wenn Ihr Mosaik-Dataset viele Elemente enthält, sollte der Parameter Ausgabe-Bild-Features nicht angegeben werden. Andernfalls kann die Berechnung viel Zeit in Anspruch nehmen.

Syntax

ComputeControlPoints_management (in_mosaic_dataset, in_reference_images, out_control_points, {similarity}, {out_image_feature_points}, density, distribution, area_of_interest, {location_accuracy})
ParameterErläuterungDatentyp
in_mosaic_dataset

Das Eingabe-Mosaik-Dataset, das zum Erstellen der Passpunkte verwendet wird.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_reference_images

Die Bezugsbilder, die zum Erstellen der Passpunkte für das Mosaik-Dataset verwendet werden. Wenn Sie über mehrere Bilder verfügen, können Sie ein Mosaik-Dataset aus den Bildern erstellen und das Mosaik-Dataset als Referenz verwenden

Raster Layer; Raster Dataset; Image Service; MapServer; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
out_control_points

Die Ausgabe-Passpunkttabelle. Diese Tabelle enthält die erstellten Passpunkte.

Feature Class
similarity
(optional)

Wählen Sie die Toleranzstufe für übereinstimmende Passpunkte.

  • LOW —Die Ähnlichkeitstoleranz für die Suche von Passpunkten ist niedrig. Diese Option erzeugt die meisten Passpunkte, einige weisen jedoch möglicherweise eine höhere Fehlerstufe auf.
  • MEDIUM —Die Ähnlichkeitstoleranz für die Suche von Passpunkten ist mittel.
  • HIGH —Die Ähnlichkeitstoleranz für die Suche von Passpunkten ist hoch. Diese Option erzeugt die geringste Anzahl von Passpunkten, jedes übereinstimmende Paar weist jedoch eine niedrigere Fehlerstufe auf. Dies ist die Standardeinstellung.
String
out_image_feature_points
(optional)

Die Ausgabe-Tabelle mit den Bild-Feature-Punkten. Sie wird als Polygon-Feature-Class gespeichert. Diese Ausgabe kann sehr umfangreich sein.

Feature Class
density

Legen Sie die Anzahl der zu erstellenden Passpunkte fest.

  • LOW —Legen Sie die Punktdichte auf "Niedrig" fest. Dadurch wird die niedrigste Anzahl von Verknüpfungspunkten erstellt.
  • MEDIUM —Legen Sie die Punktdichte auf "Mittel" fest. Dadurch wird eine mittelmäßige Anzahl von Punkten erstellt.
  • HIGH —Legen Sie die Punktdichte auf "Hoch" fest. Dadurch wird die höchste Anzahl von Verknüpfungspunkten erstellt.
String
distribution

Erstellen Sie eine Reihe von Punkten mit regelmäßiger oder zufälliger Verteilung.

  • RANDOM —Nach dem Zufallsprinzip erstellte Punkte sind besser für überlappende Flächen mit unregelmäßigen Formen geeignet.
  • REGULAR —Mit "Normal" werden Punkte basierend auf einem festgelegten Muster erstellt und wird anhand der Punktdichte ermittelt, wie häufig Punkte erstellt werden sollen.
String
area_of_interest

Beschränken Sie den Bereich, in dem Verknüpfungspunkte erstellt werden, um nur diese Polygon-Feature-Class zu erstellen.

Feature Layer
location_accuracy
(optional)

Wählen Sie das Schlüsselwort aus, das die Genauigkeit der Bilddaten am besten beschreibt.

  • LOW —Bilder weisen eine große Verschiebung und eine große Rotation auf (> 5 Grad).Der SIFT-Algorithmus dient zur Berechnung der Punktzuordnung.
  • MEDIUM —Bilder weisen eine mittlere Verschiebung und eine kleine Rotation auf (< 5 Grad).Der Harris-Algorithmus dient zur Berechnung der Punktzuordnung.
  • HIGH —Bilder weisen eine kleine Verschiebung und eine kleine Rotation auf ( 5 Grad).Der Harris-Algorithmus dient zur Berechnung der Punktzuordnung.
String

Codebeispiel

ComputeControlPoints – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Dies ist ein Python-Beispiel für das Werkzeug ComputeControlPoints.

import arcpy
arcpy.ComputeControlPoints_management("c:/block/BD.gdb/redQB", 
     "c:/block/BD.gdb/redQB_tiePoints", "HIGH",
     "c:/block/BD.gdb/redQB_mask", "c:/block/BD.gdb/redQB_imgFeatures")
ComputeControlPoints – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Dies ist ein Beispiel für ein eigenständiges Skript für das Werkzeug ComputeControlPoints.

#compute control points

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"

#compute control points using a mask 
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
in_mask = "BD.gdb/redlandsQB_mask"
out_controlPoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"
out_imageFeature = "BD.gdb/redlandsQB_imageFeatures"

arcpy.ComputeControlPoints_management(mdName, out_controlPoint, 
     "HIGH", in_mask, out_imageFeature)

Umgebungen

Lizenzinformationen

  • ArcGIS Desktop Basic: Nein
  • ArcGIS Desktop Standard: Ja
  • ArcGIS Desktop Advanced: Ja

Verwandte Themen