ArcMap

计算连接点

描述

计算重叠镶嵌数据集项目之间的连接点。连接点随后可用于计算镶嵌数据集的区域网平差。

使用方法

  • 可使用追加控制点工具将连接点与控制点相结合。

  • 然后，连接点和可选控制点则可用作计算区域网平差工具的输入内容。

  • 如果您的镶嵌数据集包含许多项目，则在指定输出影像要素参数时请慎重，因为处理结果可能会耗费很长时间。

语法

arcpy.management.ComputeTiePoints(in_mosaic_dataset, out_control_points, {similarity}, {in_mask_dataset}, {out_image_features}, density, distribution, location_accuracy)
参数说明数据类型
in_mosaic_dataset

将用于创建连接点的输入镶嵌数据集。

Mosaic Layer; Mosaic Dataset
out_control_points

输出控制点表。此表将包含使用此工具创建的连接点。

Feature Class
similarity
（可选）

指定将用于匹配连接点的相似性级别。

  • LOW —两个匹配点的相似性条件为低级。 此选项将生成最匹配的连接点对，但是某些匹配连接点对的错误误差等级可能比较高。
  • MEDIUM —此匹配点对的相似性等级为中级。
  • HIGH —此匹配点对的相似性等级为高级。 此选项将生成数目最少的匹配连接点对，但是每个匹配连接点对的误差等级可能比较低。
String
in_mask_dataset
（可选）

用于排除控制点计算中不需要的区域的面要素类。

名称为 mask 的字段可控制区域的纳入或排除。值为 1 时表示由面（内部）定义的区域将从计算中排除。值为 2 时表示计算中将包括定义面（内部）而不包括面外部的区域。

Feature Layer
out_image_features
（可选）

输出影像要素点表。 该表将保存为面要素类。 此输出可能非常大。

Feature Class
density

指定要创建的连接点数。

  • LOW —点的密度将较低，这将创建数量最少的连接点。
  • MEDIUM —点的密度将为中等，这将创建中等数量的连接点。
  • HIGH —点的密度将较高，这将创建数量最多的连接点。
String
distribution

指定点具有常规分布还是随机分布。

  • RANDOM —点将以随机方式生成。 随机生成的点更适合与不规则形状重叠的区域。
  • REGULAR —将基于固定图案生成点。 基于固定图案生成的点使用点密度来确定点的创建频率。
String
location_accuracy

指定用于描述影像精度的关键字。

  • LOW —影像具有大幅度偏移和大幅度旋转（> 5 度）。SIFT 算法将用于点匹配计算。
  • MEDIUM —影像具有中等幅度偏移和小幅度旋转（<5 度）。Harris 算法将用于点匹配计算。
  • HIGH —影像具有小幅度偏移和小幅度旋转。Harris 算法将用于点匹配计算。
String

代码示例

ComputeTiePoints 示例 1（Python 窗口）

这是 ComputeTiePoints 工具的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.ComputeTiePoints_management("c:/workspace/BD.gdb/redQB", 
     "c:/workspace/BD.gdb/redQB_tiePoints", "MEDIUM")
ComputeTiePoints 示例 2（独立脚本）

这是 ComputeTiePoints 工具的独立脚本示例。

#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")

环境

许可信息

  • Basic: 否
  • Standard: 是
  • Advanced: 是

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