Краткая информация
Вычисляет 3D-точки по стереопарам и получает на выходе облако точек в виде набора файлов LAS.
Разбиение файлов LAS на листы базируется на интервалах на поверхности размером 1000 на 1000. Точки в каждом листе LAS вычисляются путем выбора пар на основе пользовательского критерия, и дальнейшей фильтрации точек из этих выбранных пар. Входными данными для этого инструмента является набор данных мозаики, который содержит стерео-модель. Результат этого инструмента может быть использован для создания цифровой модели terrain или цифровой модели местности (ЦММ).
Использование
Если запустить этот инструмент несколько раз с одинаковыми входными параметрами, выходные данные могут слегка отличаться, из-за использования случайной выборки.
Порядок стереопар внутри параметра Количество пар изображений в первую очередь базируется на значениях, которые вы задали для Порога качества уравнивания, Порога разности разрешений и Порога разности Omega/Phi. Каждый из этих порогов даст паре изображений 0 очков, если она не удовлетворяет этому порогу, или 1 очко, если она удовлетворяет каждому из порогов, максимальное значение равно 3. Наибольшие набранные очки отображаются в верхней части списка приоритетов. Далее принимается во внимание Порог перекрытия областей для любых пар с одинаковым количеством очков, при этом угол пересечения между парами изображений будет использоваться в качестве последнего критерия при упорядочивании списка, где больший угол пересечения будет иметь высший порядок.
Если вы хотите, чтобы для создания облака точек использовалась какая-то определенная пара, установите для этой пары высокое значение в поле Use стерео-таблицы. Чтобы открыть стерео таблицу щелкните правой кнопкой мыши слой мозаики в Таблице содержания и выберите Открыть > Стерео.
Синтаксис
GeneratePointCloud(in_mosaic_dataset, matching_method, out_folder, out_base_name, {object_size}, {ground_spacing}, {minimum_pairs}, {minimum_area}, {minimum_adjustment_quality}, {maximum_diff_gsd}, {maximum_diff_OP})| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_mosaic_dataset | Входной набор данных мозаики, для которого должен быть завершен процесс блочного уравнивания, и который должен иметь стерео-модель. Чтобы выполнить блочное уравнивание набора данных мозаики, используйте инструмент Применить блочное уравнивание. Чтобы построить стерео-модель для набора данных мозаики, используйте инструмент Построить стерео-модель. | Mosaic Dataset; Mosaic Layer |
matching_method | Метод, использованный для создания 3D-точек.
Литература:
| String |
out_folder | В этой папке ранее хранились выходные файлы LAS. Если запустить этот инструмент несколько раз с одинаковыми входными параметрами, выходные данные могут слегка отличаться, из-за использования случайной выборки. | Folder |
out_base_name | Строка, используемая в качестве префикса для формирования имен выходных файлов LAS. Например, если в качестве основы используется name, выходные файлы будут называться name1.las, name2.las и т.д. | String |
object_size (Дополнительный) | Радиус поиска, внутри которого будут идентифицированы объекты на поверхности, такие как деревья или здания. Это линейный размер в единицах карты. | Double |
ground_spacing (Дополнительный) | Интервал на поверхности, с помощью которого создаются 3D-точки, в метрах. Размер по умолчанию равен пятикратному размеру исходного изображения в пикселах. | Double |
minimum_pairs (Дополнительный) | Количество пар, использованных для создания 3D-точек. Минимальное значение по умолчанию – 2 пары изображений. Иногда местоположение может быть покрыто множеством пар изображений. В этом случае инструмент отсортирует пары на основе различных пороговых параметров, выбранных в инструменте. Пары с наибольшим количеством очков будут использоваться для создания точек. | Double |
minimum_area (Дополнительный) | Укажите минимальный приемлемый порог перекрытия областей, он вычисляется, как процент перекрытия между парой изображений. Пары изображений с областью перекрытия меньше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Диапазон пороговых значений – от 0 до 1. Значение по умолчанию для порога – 0,6, то есть 60 %. | Double |
minimum_adjustment_quality (Дополнительный) | Укажите минимальное допустимое значение качества уравнивания. Пороговое значение будет сравниваться со значением качества уравнивания, которое хранится вместе со стерео-моделью. Пары изображений с качеством уравнивания меньше, чем заданный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Диапазон пороговых значений – от 0 до 1. Значение по умолчанию для порога – 0,2, то есть 20 %. | Double |
maximum_diff_gsd (Дополнительный) | Укажите максимальное допустимое пороговое значение для расстояния на земной поверхности между двумя изображениями, составляющими пару. Коэффициент разрешения между двумя изображениями будет сравниваться с пороговым значением. Пары изображений с коэффициентом земной поверхности больше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Значение порогового коэффициента по умолчанию равно 2. | Double |
maximum_diff_OP (Дополнительный) | Укажите максимальное пороговое значение для разности Omega\Phi между двумя парами изображений. Выполняется сравнение значений Omega и значений Phi для пар изображений. Пары изображений с разностью Omega или Phi больше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Значение порога разности по умолчанию для каждого сравнения равно 8. | Double |
Пример кода
GeneratePointCloud, пример 1 (окно Python)
Пример скрипта Python для инструмента GeneratePointCloud.
import arcpy
arcpy.GeneratePointCloud_management('c:/data/BD.gdb/SpringMD', 'ETM',
'c:/data/output', 'SpringLAS', '10')
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Нет
- Standard: Нет
- Advanced: Да