Passpunkte berechnen (Data Management)

Zusammenfassung

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

Verwendung

• Verwenden Sie für genaue Passpunktergebnisse die Option Hohe Toleranz für den Parameter Ähnlichkeit.

• 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.

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Eingabe-Mosaik-Dataset	Das Eingabe-Mosaik-Dataset, das zum Erstellen der Passpunkte verwendet wird.	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
Eingabe-Bezugsbilder	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; Map Server; WMS Map; Mosaic Layer; Internet Tiled Layer; Map Server Layer
Ausgabe-Passpunkte	Die Ausgabe-Passpunkttabelle. Diese Tabelle enthält die erstellten Passpunkte.	Feature Class
Ähnlichkeit (optional)	Gibt die Ähnlichkeit an, die für übereinstimmende Verknüpfungspunkte verwendet wird. Geringe Ähnlichkeit—Die Kriterien für die Ähnlichkeit für die beiden übereinstimmenden Punkte sind niedrig. Mit dieser Option werden die meisten übereinstimmenden Punkte erzeugt, einige Übereinstimmungen weisen jedoch möglicherweise eine höhere Fehlerstufe auf. Mittlere Ähnlichkeit—Die Kriterien für die Ähnlichkeit für die beiden übereinstimmenden Punkte sind mittel. Große Ähnlichkeit—Die Kriterien für die Ähnlichkeit für die beiden übereinstimmenden Punkte sind groß. Mit dieser Option wird die geringste Anzahl übereinstimmender Punkte erzeugt, die einzelnen Übereinstimmungen weisen jedoch eine niedrigere Fehlerstufe auf.	String
Ausgabe-Bild-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
Punktdichte	Legt die Anzahl der zu erstellenden Passpunkte fest. Geringe Punktdichte—Die Punktdichte ist niedrig. Dadurch wird die niedrigste Anzahl von Verknüpfungspunkten erstellt. Mittlere Punktdichte—Die Punktdichte ist mittel. Dadurch wird eine mittelgroße Anzahl von Punkten erstellt. Hohe Punktdichte—Die Punktdichte ist hoch. Dadurch wird die höchste Anzahl von Punkten erstellt.	String
Punktverteilung	Gibt an, ob die Punkte eine regelmäßige oder eine zufällige Verteilung aufweisen. Zufällige Punktverteilung—Punkte werden nach dem Zufallsprinzip generiert. Nach dem Zufallsprinzip erstellte Punkte sind besser für überlappende Flächen mit unregelmäßigen Formen geeignet. Regelmäßige Punktverteilung—Punkte werden basierend auf einem festen Muster generiert. Für Punkte, die auf einem festgelegten Muster basieren, wird anhand der Punktdichte bestimmt, wie häufig Punkte erstellt werden sollen.	String
Interessenbereich	Beschränken Sie den Bereich, in dem Verknüpfungspunkte erstellt werden, um nur diese Polygon-Feature-Class zu erstellen.	Feature Layer
Genauigkeit der Bildposition (optional)	Gibt das Schlüsselwort an, das die Genauigkeit der Bilddaten beschreibt. Niedrige Genauigkeit der Bildposition—Bilder weisen eine große Verschiebung und eine große Rotation auf (> 5 Grad).Der SIFT-Algorithmus dient zur Berechnung der Punktzuordnung. Mittlere Genauigkeit der Bildposition—Bilder weisen eine mittlere Verschiebung und eine kleine Rotation auf (< 5 Grad).Der Harris-Algorithmus dient zur Berechnung der Punktzuordnung. Hohe Genauigkeit der Bildposition—Bilder weisen eine kleine Verschiebung und eine kleine Rotation auf ( 5 Grad).Der Harris-Algorithmus dient zur Berechnung der Punktzuordnung.	String

Python

arcpy.management.ComputeControlPoints(in_mosaic_dataset, in_reference_images, out_control_points, {similarity}, {out_image_feature_points}, density, distribution, area_of_interest, {location_accuracy})

Name	Erläuterung	Datentyp
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; Map Server; 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)	Gibt die Ähnlichkeit an, die für übereinstimmende Verknüpfungspunkte verwendet wird. LOW—Die Kriterien für die Ähnlichkeit für die beiden übereinstimmenden Punkte sind niedrig. Mit dieser Option werden die meisten übereinstimmenden Punkte erzeugt, einige Übereinstimmungen weisen jedoch möglicherweise eine höhere Fehlerstufe auf. MEDIUM—Die Kriterien für die Ähnlichkeit für die beiden übereinstimmenden Punkte sind mittel. HIGH—Die Kriterien für die Ähnlichkeit für die beiden übereinstimmenden Punkte sind groß. Mit dieser Option wird die geringste Anzahl übereinstimmender Punkte erzeugt, die einzelnen Übereinstimmungen weisen jedoch eine niedrigere Fehlerstufe auf.	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	Legt die Anzahl der zu erstellenden Passpunkte fest. LOW—Die Punktdichte ist niedrig. Dadurch wird die niedrigste Anzahl von Verknüpfungspunkten erstellt. MEDIUM—Die Punktdichte ist mittel. Dadurch wird eine mittelgroße Anzahl von Punkten erstellt. HIGH—Die Punktdichte ist hoch. Dadurch wird die höchste Anzahl von Punkten erstellt.	String
distribution	Gibt an, ob die Punkte eine regelmäßige oder eine zufällige Verteilung aufweisen. RANDOM—Punkte werden nach dem Zufallsprinzip generiert. Nach dem Zufallsprinzip erstellte Punkte sind besser für überlappende Flächen mit unregelmäßigen Formen geeignet. REGULAR—Punkte werden basierend auf einem festen Muster generiert. Für Punkte, die auf einem festgelegten Muster basieren, wird anhand der Punktdichte bestimmt, 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)	Gibt das Schlüsselwort an, das die Genauigkeit der Bilddaten 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

Umgebungen

Aktueller Workspace, Faktor für parallele Verarbeitung, Scratch-Workspace