Zusammenfassung
Berechnet die Verknüpfungspunkte zwischen den überlappenden Mosaik-Dataset-Elementen. Die Verknüpfungspunkte können zum Berechnen der Blockausgleichung für das Mosaik-Dataset verwendet werden.
Verwendung
Die Verknüpfungspunkte können mit dem Werkzeug Passpunkte anhängen mit Passpunkten kombiniert werden.
Die Verknüpfungspunkte und die optionalen Passpunkte werden dann als Eingaben für das Werkzeug Blockausgleichung berechnen verwendet.
Wenn Sie über ein Mosaik-Dataset mit vielen Elementen verfügen, geben Sie den Parameter Ausgabe-Bild-Features umsichtig an, da die Verarbeitung des Ergebnisses sehr viel Zeit in Anspruch nehmen kann.
Syntax
ComputeTiePoints(in_mosaic_dataset, out_control_points, {similarity}, {in_mask_dataset}, {out_image_features}, density, distribution, location_accuracy)
Parameter | Erklärung | Datentyp |
in_mosaic_dataset | Das Eingabe-Mosaik-Dataset, das zum Erstellen der Verknüpfungspunkte verwendet wird. | Mosaic Layer; Mosaic Dataset |
out_control_points | Die Ausgabe-Passpunkttabelle. Die Tabelle enthält die mit diesem Werkzeug erstellten Verknüpfungspunkte. | Feature Class |
similarity (optional) | Gibt die Ähnlichkeit für übereinstimmende Verknüpfungspunkte an.
| String |
in_mask_dataset (optional) | Eine Polygon-Feature-Class, mit der Bereiche aus der Berechnung von Passpunkten ausgeschlossen werden sollen. Ein Feld mit dem Namen mask kann den Ein- oder Ausschluss von Flächen steuern. Der Wert 1 gibt an, dass die von den Polygonen definierten Bereiche (innerhalb) aus der Berechnung ausgeschlossen werden. Der Wert 2 gibt an, dass die definierten Polygone (innerhalb) in die Berechnung eingeschlossen werden, während Bereiche außerhalb der Polygone ausgeschlossen werden. | Feature Layer |
out_image_features (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 | Die Anzahl der zu erstellenden Passpunkte.
| String |
distribution | Gibt an, ob die Punkte eine regelmäßige oder eine zufällige Verteilung aufweisen.
| String |
location_accuracy | Gibt das Schlüsselwort an, das die Genauigkeit der Bilddaten beschreibt.
| String |
Codebeispiel
ComputeTiePoints – Beispiel 1 (Python-Fenster)
Dies ist ein Python-Beispiel für das Werkzeug ComputeTiePoints.
import arcpy
arcpy.ComputeTiePoints_management("c:/workspace/BD.gdb/redQB",
"c:/workspace/BD.gdb/redQB_tiePoints", "MEDIUM")
ComputeTiePoints – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)
Dies ist ein Beispiel für ein eigenständiges Skript für das Werkzeug ComputeTiePoints.
#compute tie points
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"
#Compute tie points for a mosaic dataset
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
out_tiePoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"
arcpy.ComputeTiePoints_management(mdName, out_tiePoint, "MEDIUM")
Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Nein
- Standard: Ja
- Advanced: Ja