处理报表

每个 ArcGIS Drone2Map 工程都包含显示结果的详细处理报表。 完成初始处理步骤后，要访问该报表，请在主页选项卡的处理部分中单击报表。 您也可以随时在工程文件夹中访问 PDF 和 HTML 格式的处理报表。 处理报表包含以下部分：

摘要

工程	工程的名称。
已处理	处理的日期和时间。
照相机模型名称	用于捕获图像的照相机模型的名称。
平均地面采样间距 (GSD)	初始图像的平均 GSD。
覆盖区域	工程覆盖的 2D 区域。 如果已绘制较小正射镶嵌区域，则该区域将不受影响。
初始处理的时间（无报表）	初始处理的时间，不考虑生成处理报表所需的时间。

质量检查

影像

每个图像的关键点的中位数。 关键点是能够在图像上检测到的特征点。
	关键点影像比例 > 1/4：每个图像已提取的关键点数量超过 10,000。 关键点影像比例 ≤ 1/4：每个图像已提取的关键点数量超过 1,000。	图像具有足够的视觉内容以进行处理。
	关键点影像比例 > 1/4：每个图像已提取的关键点数量介于 5000 到 10,000 之间。 关键点影像比例 ≤ 1/4：每个图像已提取的关键点数量介于 200 到 1,000 之间。	能够从图像中提取的视觉内容不足。 这可能会导致图像中的匹配数量较少、重建不完整或者结果质量较低。 此问题可能由以下原因导致： 图像内容：大面积统一区域，例如沙漠、雪、雾等。 处理方法：在这种情况下，需要高重叠。 在不同高度飞行也会对图像的视觉内容产生积极影响。 图像质量：图像曝光过度或曝光不足、模糊或存在噪点。 处理方法：需要调整照相机参数（快门速度、曝光时间）。 图像大小：提取许多要素的可能性随图像大小的增加而增加。 处理方法：小于一百万个像素的图像具有很少要素，并且需要大量重叠 (>80%)。 将用于提取要素的图像大小加倍也会有所帮助。
	关键点影像比例 > 1/4：每个图像已提取的关键点数量小于 500。 关键点影像比例 ≤ 1/4：每个图像已提取的关键点数量小于 200。 处理报表失败：显示该信息是否不可用。	处理方法：同上，增大重叠 (>90%)

数据集

已进行校准的启用图像数量，即已用于模型重建的图像数量。 如果重建产生多个块，则将显示块数。 本节还会显示用户已禁用的图像数量。 如果处理失败，则将显示已启用图像的数量。
	对一个块中超过 95％ 的启用图像进行了校准。	已对一个块中所有或几乎所有图像都进行了校准。
	对 60％ 到 95％ 的启用图像进行了校准，或者在多个块中对 95％ 以上的启用图像进行了校准。	许多图像尚未进行校准 (A) 或者已生成多个块 (B)。 未经校准的图像不会用于处理。 此问题可能由以下原因导致： 无法以系统方式拍摄具有较低重叠或图像的数据集。 可以在质量报表的图 4 和图 5 中评估重叠。 处理方法：增大重叠。 重复或复杂的数据集（树木、森林或田野）。 处理方法：可能需要增大重叠 (>80%)。 以更高的高度飞行通常会降低视觉复杂度并改善结果，尤其是在森林和茂密的植被环境中更是如此。 由多次飞行产生的数据集，其图像相似度较低（不同的捕获时间、移动的物体、不同的温度或不同的镜头）。 处理方法：单独处理每次飞行，然后在第二步中合并工程。 数据集包含从同一位置拍摄的多个图像，或在起飞或降落阶段拍摄的图像。 处理方法：应手动移除这些图像。 图像质量不足：需要调整照相机参数（快门速度、曝光时间）。 多个块：块是一起进行校准的一组图像。 多个块表示不同块之间的匹配不足，无法提供全局优化。 可能无法相对于彼此完美地对不同的块进行地理配准。 可能需要捕获具有更多重叠的新图像。
	对低于 60％ 的启用图像进行了校准。 处理报表失败：由于此信息不可用，因此将始终显示。	处理方法：同上。 如此低的得分也可能表示以下方面存在严重问题： 地形类型：水面、海洋、镜子和玻璃表面、移动的熔岩以及移动的景观不包含处理所需的视觉内容。 要获得结果，这些地形必须与易于重建的区域相结合。 建议以更高的高度飞行以绘制靠近水域的地图。 图像采集过程：图像地理位置错误、飞行计划不当、重叠不足、图像损坏等。 工程设置：坐标系定义错误、图像错误等。

照相机优化

透视镜头：初始焦距和最佳焦距之间差值的百分比。 鱼眼镜头：初始和最佳仿射变换参数 C 和 F 之间差值的百分比。 该软件可以从 EXIF 数据中读取传感器的焦距和像素数（像素*像素），但是无法始终读取正确的像素大小以计算传感器大小 (mm*mm)。 这是软件假设传感器大小为 36*24 mm 的原因。 它假设图像的等效传感器大小为 35 毫米。 从初始值开始，以 EXIF 读取焦距或者由用户指定焦距时，它将重新计算最适合 36*24 mm 传感器大小的焦距。
	透视镜头：初始焦距和最佳焦距之间差值的百分比。 鱼眼镜头：初始和最佳仿射变换参数 C 和 F 之间差值的百分比。	焦距和仿射变换参数是照相机传感器和光学元件的属性。 它随温度、震动、高度和时间而变化。 校准过程从初始照相机模型开始，然后优化参数。 通常，每个工程的焦距和仿射变换参数都略有不同。 初始照相机模型应在优化值的 5％ 以内，以确保快速而可靠的优化。
	透视镜头：初始焦距和最佳焦距之间差值的百分比。 鱼眼镜头：初始和最佳仿射变换参数 C 和 F 之间差值的百分比。	处理方法： 如果完整性较低，则可能表明工程存在问题（重叠过低、图像质量过低、图像地理位置错误）。
	透视镜头：初始焦距和最佳焦距之间差值的百分比超过 20%。 鱼眼镜头：初始和最佳仿射变换参数 C 和 F 之间差值的百分比超过 20%。 处理报表失败：由于此该信息不可用，因此将始终显示。	处理方法：同上。

匹配

每个校准图像的匹配的中位数。
	关键点影像比例 > 1/4：每个校准图像已计算的匹配数量超过 1,000。 关键点影像比例 ≤ 1/4：每个校准图像已计算的匹配数量超过 100。	这表明校准区域中结果的质量较高。 质量报表的图 5 可用于评估匹配的强度和质量。
	关键点影像比例 > 1/4：每个校准图像已计算的匹配数量介于 100 到 1000 之间。 关键点影像比例 ≤ 1/4：每个校准图像已计算的匹配数量介于 50 到 100 之间。	校准图像中的匹配数量较少可能表明结果并不十分可靠：更改初始照相机模型参数或图像集可能会改善结果。 质量报表的图 5 显示了匹配非常弱的区域。 匹配数量较少通常与图像之间的重叠较低有关。 处理方法：请参阅数据集质量检查部分以改善结果。 您可能需要使用不同的设置（照相机模型、手动连接点）多次重新启动校准，以获取更多匹配。 要避免这种情况，建议获取具有更多系统重叠的图像。
	关键点影像比例 > 1/4：每个校准图像已计算的匹配数量小于 100。 关键点影像比例 ≤ 1/4：每个校准图像已计算的匹配数量小于 50。 处理报表失败：显示该信息是否不可用。	处理方法：同上。 用于校准图像的最小匹配数量为 25。

地理配准

显示是否对工程进行地理配准。 如果对工程进行地理配准，则其将显示已用于对工程进行地理配准的内容： 如果已使用站点校准转换，则将显示站点校准。 如果已使用图像地理位置，则不会显示 GCP。 如果使用 GCP，则将显示 (x,y,z) 中 RMS 误差的数值、类型和平均值。 如果处理失败，则将显示在工程中定义的 GCP 数量。
	将使用 GCP 并且 GCP 误差低于平均 GSD。	要获得最佳结果，GCP 应该在数据集区域上均匀分布。 通常，使用 5 - 10 个 GCP 可获得最佳精度。
	将使用 GCP 并且 GCP 误差低于平均 GSD 的两倍。 或 将不使用任何 GCP。 处理报表失败：无论是否使用 GCP，都将始终显示。	使用 GCP：可能未非常精确地对 GCP 进行标记。 验证 GCP 标记，如果需要，请在更多图像中添加更多标记。 如果可能，请选择基数（距离）较大的图像，因为这有助于更加精确地计算 GCP 3D 位置。 将不使用任何 GCP： 在以下两种情况下，将不显示任何 GCP： 未输入任何 GCP。 这意味着将使用计算的图像位置对工程进行地理配准。 用于对原始图像进行地理定位的 GPS 设备可能会发生全局偏移，由此导致工程存在几米的全局偏移。 由于 GCP 存在误差（例如，错误的 GCP 坐标系、错误的 GCP 坐标、未在图像上正确标记的 GCP），因此软件已放弃 GCP。
	将使用 GCP 并且 GCP 误差高于平均 GSD 的两倍。	GCP 误差高于地面采样距离的两倍可能表明数据集存在严重问题，或者更可能是在标记或指定 GCP 时出现错误。

预览

在增密之前，将显示正射镶嵌和相应的稀疏数字表面模型的预览。

校准详细信息

已校准的图像数	已校准图像的数量。 这些是相对于工程中的图像总数（已启用和已禁用的图像）已用于重建的图像。
已地理定位的图像数	已地理定位的图像数量。

初始图像位置

将显示初始图像位置的俯视图的图形表示。 此图表应对应于飞行计划。

计算的图像/GCP 位置

在俯视图（XY 平面）、正视图（XZ 平面）和侧视图（YZ 平面）中以图形表示显示初始（蓝点）和计算（绿点）图像位置之间的偏移，以及 GCP 的初始位置（蓝叉）及其计算位置（绿叉）之间的偏移。 深绿色椭圆表示光束法区域网平差结果的绝对位置不确定性（放大 Nx）。

影像

由于图像地理位置同步问题或 GPS 噪点，初始图像位置和计算图像位置之间可能存在较小偏移。 如果许多图像的偏移非常高，则可能会影响重建质量，并可能指示图像地理位置存在严重问题（图像缺失、坐标系错误或者坐标反转）。

侧视图和正视图中的弯曲形状可能表示照相机参数优化中存在问题。 确保使用正确的照相机模型。 如果照相机参数错误，请更正这些参数并重新处理。 如果这些参数正确，则可以通过执行以下操作来改善照相机校准：

• 提高叠加/图像质量。
• 移除模糊的图像（从相同位置拍摄、起飞或降落、角度过大、图像质量过低）。
• 引入地面控制点。

GCP/检查点

初始位置和计算位置之间的偏移可能表示由于 GCP/检查点初始位置错误、坐标系错误或坐标反转、图像上的标记错误或者点精度错误而导致地理位置存在严重问题。

不确定性椭圆

不确定性椭圆的绝对大小不表示其绝对值，因为它们已被图形标题中指出的常数因子放大。 在具有 GCP 的工程中，靠近 GCP 的不确定性椭圆应该很小，并且对于距离较远的图像会增大。 通过在工程中均匀分布 GCP，可以对其进行改善。

在仅具有图像地理位置的工程中，所有椭圆的大小均应相似。 特别大的椭圆可能表示工程区域中的单个图像或所有图像存在校准问题。 可通过执行以下操作对其进行改善：

• 重新匹配并优化工程。
• 移除低质量图像。

绝对照相机位置和方向不确定性

在仅具有图像地理位置的工程中，绝对照相机位置不确定性应类似于预期 GPS 精度。 由于所有图像均使用相似精度进行定位，因此表中报告的 sigma 与平均值相比应较小。 在此类工程中，绝对照相机位置不确定性可能大于表“相对位置和方向不确定性”中的相对位置不确定性。

在具有 GCP 的工程中，sigma 较大表示工程某些区域（通常是远离任何 GCP 的区域）的重建精度较低，并且可能会受益于其他 GCP。

平均 X/Y/Z：	绝对照相机位置在 X/Y/Z 方向上的平均不确定性。
平均 Omega/Phi/Kappa：	绝对照相机位置在 omega/phi/kappa 方向角上的平均不确定性。
X/Y/Z 求和：	绝对照相机位置在 X/Y/Z 方向上不确定性的和。
Omega/Phi/Kappa 求和：	绝对照相机位置在 omega/phi/kappa 角度上不确定性的和。

重叠

显示为正射镶嵌的每个像素计算的重叠图像数。 红色和黄色区域表示重叠较低，可能会产生较差的结果。 绿色区域表示每个像素超过五个图像重叠。 只要关键点匹配的数量对于这些区域也足够（请参阅关键点匹配），即可生成高质量结果。

光束法区域网平差详细信息

光束法区域网平差的 2D 关键点观测的数量	用于自动航空三角测量 (AAT) 或光束法区域网平差 (BBA) 的所有图像上的自动连接点数量。 它对应于至少可在两个图像中匹配的所有关键点（特征点）的数量。
光束法区域网平差的 3D 点的数量	通过匹配初始图像上的 2D 点生成的所有 3D 点的数量。
平均重新投影误差	重新投影误差的平均值，以像素为单位。 最初已在图像上检测到所有计算出的 3D 点（2D 关键点）。 在每个图像上，检测到的 2D 关键点都有特定的位置。 将计算出的 3D 点投影回图像时，它将具有一个重新投影的位置。 初始位置与重新投影位置之间的距离给出了重新投影误差。

透视镜头的内部照相机参数

照相机模型名称 + 传感器维度	还将显示照相机模型名称和传感器维度。
EXIF ID	与照相机模型相关联的 EXIF ID。
初始值	照相机模型的初始值。
优化值	通过照相机校准计算并用于处理的最佳值。
不确定性 (Sigma)	焦距、主点 X、主点 Y、径向畸变 R1、R2 和切向畸变 T1、T2 的不确定度求和。
焦距	照相机的焦距，以像素和微米为单位。 如果传感器大小为实数，则焦距应为实数。 如果传感器大小为 36x24 毫米，则焦距应为 35 毫米等效焦距。
主点 x	主点的 x 图像坐标，以像素和微米为单位。 主点位于图像中心附近。
主点 y	主点的 y 图像坐标，以像素和微米为单位。 主点位于图像中心附近。
R1	镜头的径向畸变 R1。
R2	镜头的径向畸变 R2。
R3	镜头的径向畸变 R3。
T1	镜头的切向畸变 T1。
T2	镜头的切向畸变 T2。
镜头残差	此图将显示镜头残差。 将在黑色和白色之间对照相机模型所有图像上平均的每个像素的自动连接点 (ATP) 数量进行颜色编码。 白色表示在此像素位置平均提取的 ATP 超过 16 个。 黑色表示在此像素位置平均未提取任何 ATP。 单击图像以查看每个像素重新投影误差的平均方向和量级。 请注意，将对矢量进行缩放以实现更好的可视化。

鱼眼镜头的内部照相机参数

照相机模型名称 + 传感器维度	还将显示照相机模型名称和传感器维度。
EXIF ID	与照相机模型相关联的 EXIF ID。
初始值	照相机模型的初始值。
优化值	通过照相机校准计算并用于处理的最佳值。
不确定性 (Sigma)	多项式系数 1,2,3,4 与仿射变换参数 C,D,E,F 的不确定性求和。
Poly[0]	多项式系数 1
Poly[1]	多项式系数 2
Poly[2]	多项式系数 3
Poly[3]	多项式系数 4
c	仿射变换 C
d：	仿射变换 D
e：	仿射变换 E
f：	仿射变换 F
主点 x	主点的 x 图像坐标，以像素为单位。 主点位于图像中心附近。
主点 y	主点的 y 图像坐标，以像素为单位。 主点位于图像中心附近。
镜头残差	此图将显示镜头残差。 将在黑色和白色之间对照相机模型所有图像上平均的每个像素的自动连接点 (ATP) 数量进行颜色编码。 白色表示在此像素位置平均提取的 ATP 超过 16 个。 黑色表示在此像素位置平均未提取任何 ATP。 单击图像以查看每个像素重新投影误差的平均方向和量级。 请注意，将对矢量进行缩放以实现更好的可视化。

内部照相机参数相关性

由光束法平差确定的照相机内部参数之间的相关性。 相关性矩阵将显示内部参数相互补偿的程度。

白色表示参数之间存在完全相关性，即，一个参数的任何变化都可以由另一个参数完全补偿。 黑色表示该参数完全独立，不受其他参数的影响。

注：

该图形仅在 PDF 版本的处理报表中可用。

2D 关键点表

每个图像的 2D 关键点数量	每个图像的 2D 关键点（特征点）数量。
每个图像的匹配 2D 关键点数量	每个图像的匹配 2D 关键点数量。 匹配点是最初已在至少两个图像（这些图像上的 2D 关键点）上检测到的特征点，并且已被识别为相同的特征点。
中位数	每个图像的上述关键点的中位数。
最小值	每个图像的上述关键点的最小数量。
最大值	每个图像的上述关键点的最大数量。
平均值	每个图像的上述关键点的平均数量。

照相机的 2D 关键点表

照相机模型名称	如果使用多个照相机模型，则将显示在与给定照相机模型名称关联的图像中找到的 2D 关键点数量。
每个图像的 2D 关键点数量	每个图像的 2D 关键点（特征点）数量。
每个图像的匹配 2D 关键点数量	每个图像的匹配 2D 关键点数量。 匹配点是最初已在至少两个图像（这些图像上的 2D 关键点）上检测到的特征点，并且已被识别为相同的特征点。
中位数	每个图像的上述关键点的中位数。
最小值	每个图像的上述关键点的最小数量。
最大值	每个图像的上述关键点的最大数量。
平均值	每个图像的上述关键点的平均数量。

2D 关键点匹配中的 3D 点

N 个图像中观测到的 3D 点数量

将根据至少在两个图像中观测到的关键点生成每个 3D 点。 此表中的每行将显示已在 n 个图像中观测到的 3D 点数量。 可见 3D 点的图像数量越高，则其精度越高。

2D 关键点匹配

使用匹配图像之间的链接显示图像计算位置俯视图的图形表示。 链接的暗度表示图像之间匹配 2D 关键点的数量。 明亮的链接表示较弱的链接，需要手动连接点或更多图像。

相对照相机位置和方向不确定性

平均 X/Y/Z	相对照相机位置在 X/Y/Z 方向上的平均不确定性。
平均 Omega/Phi/Kappa	相对照相机位置在 omega/phi/kappa 方向角上的平均不确定性。
X/Y/Z 求和	相对照相机位置在 X/Y/Z 方向上不确定性的和。
Omega/Phi/Kappa 求和	相对照相机位置在 omega/phi/kappa 角度上不确定性的和。

地理位置详细信息

地面控制点

本部分将显示是否已使用 GCP。 GCP 可用于评估和校正工程的地理配准。

如果将某些控制点指定为检查点，则将显示两个表。 第一个表将在第一列中具有 GCP 名称，如下表所示。 第二个表将在第一列中具有检查点名称，并且将包含与 GCP 表相同的信息。

GCP 名称	GCP 的名称以及 GCP 类型。 可以是以下任意一种类型： 3D GCP 2D GCP
精度 X/Y/Z [m]	预定义错误间隔内，在 x 方向上具有地理位置误差的图像的百分比。 地理位置误差是照相机初始地理位置与其计算位置之间的差值。
误差 X [m]	预定义错误间隔内，在 y 方向上具有地理位置误差的图像的百分比。 地理位置误差是照相机初始地理位置与其计算位置之间的差值。
误差 Y [m]	预定义错误间隔内，在 z 方向上具有地理位置误差的图像的百分比。 地理位置误差是照相机初始地理位置与其计算位置之间的差值。
误差 Z [m]	每个方向 (X,Y,Z) 上的平均误差。
投影误差 [pixel]	图像中已标记 GCP/检查点的位置以及已重新投影的位置的平均距离。
已验证/已标记	已验证：已标记 GCP/检查点并在重建时考虑在内的图像数量。 已标记：已标记 GCP/检查点的图像。
平均值 [m]	每个方向 (X,Y,Z) 上的平均误差。
求和 [m]	每个方向 (X,Y,Z) 上的误差的标准偏差。
RMS 误差 [m]	每个方向 (X,Y,Z) 上的均方根误差。

绝对地理位置方差

已标记为不正确的地理定位和校准图像的数量。 这些图像的输入坐标视为不正确。 已找到其正确的优化位置，但以下地理位置方差表未将其考虑在内。
最小误差 [m]/最大误差 [m]	最小误差和最大误差表示所有图像（所有 X,Y,Z 方向）最大精度 -1.5 到 1.5 倍之间的地理位置误差间隔。
地理位置误差 X [%]	预定义错误间隔内，在 x 方向上具有地理位置误差的图像的百分比。 地理位置误差是照相机初始地理位置与其计算位置之间的差值。
地理位置误差 Y [%]	预定义错误间隔内，在 y 方向上具有地理位置误差的图像的百分比。 地理位置误差是照相机初始地理位置与其计算位置之间的差值。
地理位置误差 Z [%]	预定义错误间隔内，在 z 方向上具有地理位置误差的图像的百分比。 地理位置误差是照相机初始地理位置与其计算位置之间的差值。
平均值	每个方向 (X,Y,Z) 上的平均误差。
求和	每个方向 (X,Y,Z) 上的误差的标准偏差。
RMS 误差	每个方向 (X,Y,Z) 上的均方根 (RMS) 误差。

相对地理位置方差

相对地理位置误差	每个方向的相对地理位置误差计算如下： Rx = (Xi - Xc)/Ax Ry = (Yi - Yc)/Ay Rz = (Zi - Zc)/Az 其中: Rx, Ry, Rz = X, Y, Z 的相对地理位置误差 Xi, Yi, Zi = X, Y, Z（GPS 位置）的初始图像位置 Xc, Yc, Zc = X, Y, Z 的计算图像位置 Ax, Ay, Az = X, Y, Z 的图像地理位置精度（由用户设置或从 RTK 精度获取） 目的是验证相对地理位置误差是否遵循高斯分布。 如果其遵循高斯分布，则满足以下条件： 68.2％ 的地理定位和校准图像的 X, Y, Z 相对地理位置误差应在 -1 至 1 之间。 95.4％ 的地理定位和校准图像的 X, Y, Z 相对地理位置误差应在 -2 至 2 之间。 99.6％ 的地理定位和校准图像的 X, Y, Z 相对地理位置误差应在 -3 至 3 之间。
图像 X [%]	X 方向的相对地理位置误差介于 -1 和 1、-2 和 2 以及 -3 和 3 之间的地理定位和校准图像的百分比。
图像 Y [%]	Y 方向的相对地理位置误差介于 -1 和 1、-2 和 2 以及 -3 和 3 之间的地理定位和校准图像的百分比。
图像 Z [%]	Z 方向的相对地理位置误差介于 -1 和 1、-2 和 2 以及 -3 和 3 之间的地理定位和校准图像的百分比。
地理位置精度的平均值 [m]	每个方向 (X,Y,Z) 上由用户设置的平均精度。
地理位置精度的和 [m]	每个方向 (X,Y,Z) 上由用户设置的精度标准差。

初始处理详细信息

系统信息

硬件	用于处理的 CPU、RAM 和 GPU。
操作系统	用于处理的操作系统。

坐标系

影像坐标系	图像地理位置的坐标系。
地面控制点 (GCP) 坐标系	GCP 的坐标系（如果使用 GCP）。
输出坐标系	工程的输出坐标系。

处理选项

检测到的模板	处理选项模板（如果已使用模板）。
关键点影像比例	计算关键点的影像比例。 可以通过三种方式选择比例： 完整 - 自动调整关键点图像比例以获得最佳结果。 快速 - 自动调整关键点图像比例以获得快速结果。 自定义：用户选择的关键点图像比例。 可以选择以下图像比例： 图像比例 1：原始图像大小。 图像比例 2：图像大小的两倍。 图像比例 0.5：图像大小的二分之一。 图像比例 0.25：图像大小的四分之一。 图像比例 0.125：图像大小的八分之一。
高级：匹配图像对	用于定义如何选择要匹配的图像对。 可通过以下三种方式来选择要匹配的图像对： 航空格网或廊道：优化与航空格网或廊道飞行路径匹配的对。 自由飞行或地面：优化与自由飞行路径或地面图像匹配的对。 自定义：用户选择在特定工程中有用且仅对高级用户有用的匹配参数对。 如果上述选项之一不能提供所需结果，建议使用此选项。 使用捕获时间 - 考虑拍摄图像的时间来匹配图像。 相邻图像数 - 用于对匹配的图像数（在时间上为之前和之后）。 使用影像地理位置的三角测量：仅当图像具有地理位置时才适用。 仅用于航空飞行。 将对图像的地理位置进行三角化。 然后，将每个图像与通过三角形连接的图像进行匹配。 使用距离：仅当图像具有地理位置时才适用。 用于倾斜或地面工程。 每个图像都将与相对距离内的图像相匹配。 连续图像之间的相对距离：将在对匹配中使用上述距离内的所有图像。 将使用图像之间的平均距离作为一个单位距离。 使用图像相似度：将使用图像内容进行对匹配。 将匹配具有最相似内容的 n 个图像。 基于相似度的每个影像的最大对数：具有相似图像内容的最大图像对数。 使用多个照相机的时间：对于不含地理位置的多次飞行，将在同一区域使用相同的飞行计划，并且每次飞行将使用不同的照相机模型，它将使用时间信息将一个飞行的图像与其他飞行的图像进行匹配。
高级：匹配策略	使用或不使用几何验证的匹配来匹配图像。
高级：关键点提取	要提取的目标关键点数。 目标数可以如下： 自动：目标关键点数由软件定义。 自定义：关键点的数量：要提取的用户定义关键点数量。
高级：校准	使用的校准参数： 校准方法：使用的校准方法。 标准：默认值。 替代方案：针对具有精确地理位置和低纹理内容（例如字段）的航空像底点图像进行优化。 精确地理位置和方向：针对具有高度精确的图像地理位置和方向的工程进行优化。 内部参数优化： 全部：优化所有内部照相机参数。 最重要：优化最重要的内部照相机参数。 无：不会优化任何内部照相机参数。 外部参数优化： 全部：优化所有外部照相机参数。 全部旋转 - 仅优化照相机的方向。 无：不会优化任何外部照相机参数。

点云增密详细信息

处理选项

图像比例	用于点云增密的图像比例。 如果使用多比例，也会显示。 用于点云增密的图像比例： 1(原始影像尺寸，慢) 1/2 (二分之一图像大小，默认) 1/4 (四分之一影像尺寸，快) 1/8 (八分之一影像尺寸，适中) 如果使用多比例，也会显示。
点密度分析	增密点云的点密度。 可以为以下值： 高 最佳 低
最小匹配数	每个 3D 点的最小匹配数表示图像中此 3D 点的最小有效重新投影数量。 可以为 2–6。
3D 纹理网格生成	显示是否已生成 3D 纹理网格。
3D 纹理网格设置	显示 3D 纹理网格生成的处理设置。 分辨率 - 用于 3D 纹理网格生成的所选分辨率。 可以为以下值： 高分辨率。 中等分辨率。 低分辨率。 自定义：如果选择自定义选项，则其如下所示： 分辨率：自定义。 最大八叉树深：其可以介于 5 到 20 之间。 纹理大小。 可以为以下值： 256x256 512x512 1024x1024 2048x2048 4096x4096 8192x 8192 16384x16384 抽取条件：可以为以下值： 定量。 最大三角形数目：此数目将取决于工程的几何和大小。 定性。 可以为以下值： 敏感 激进 色彩平衡：针对生成 3D 纹理网格的纹理选择色彩平衡算法时将显示。
LOD	显示是否生成了细节层次。
高级：3D 纹理网格设置：	采样密度分隔符：其可以介于 1 到 5 之间。
高级：匹配窗口大小	用于匹配原始图像中的增密点的格网大小。
高级：图像组	已生成增密点云的图像组。 将为每组图像生成一个增密点云。
高级：使用处理区域	显示是否考虑处理区域。
高级：使用注记	是否考虑注记，如“点云增密”步骤的处理选项中所选。
高级：自动限制照相机深度	显示是否自动限制照相机深度。
点云增密的时间	生成增密点云花费的时间。
3D 纹理网格生成的时间	生成 3D 纹理网格花费的时间。 如果未生成任何 3D 纹理网格，则将显示 NA。

结果

生成的切片数量	显示为增密点云生成的切片数量。
3D 增密点的数量	针对该工程获得的 3D 增密点的总数。
平均密度 (/m^3)	每平方米针对工程获得的 3D 增密点的平均数量。

DSM、正射镶嵌和指数详细信息

处理选项

DSM 和正射镶嵌分辨率	用于生成 DSM 和正射镶嵌的分辨率。 如果在步骤 1 中计算了平均 GSD。 将使用初始值并显示其值。
DSM 滤波器	显示是否使用“噪点过滤”和“表面平滑”。 如果使用“表面平滑”，则还将显示其类型。 可以为以下值： 平滑 中 尖锐
栅格 DSM	显示是否生成 DSM。 显示已用于生成 DSM 的方法。 可以为以下值： 反距离权重法 三角测量 显示是否已将 DSM 切片合并到一个文件中。
正射镶嵌	显示是否生成正射镶嵌。 显示是否已将正射镶嵌切片合并到一个文件中。
栅格 DTM	显示已生成其的分辨率以及是否已将反射率地图切片合并到一个文件中。
DTM 分辨率	显示用于生成 DTM 的分辨率。
索引计算器：索引	显示是否已生成索引。 显示生成的索引列表。
等值线生成	显示是否生成等值线。 显示已使用的以下参数的值： 等值线基础 高程间隔 分辨率 [厘米] 最小线尺寸 [折点]
索引计算器：索引	显示是否已生成索引。 显示生成的索引列表。
索引计算器：索引值	显示是否已将索引导出为“点 Shapefile 格网大小”或“面 Shapefile”。 显示生成的输出的格网大小。
DSM 生成的时间	生成 DSM 花费的时间。
正射镶嵌生成的时间	生成正射镶嵌花费的时间。
DTM 生成的时间	生成 DTM 花费的时间。
等值线生成的时间	生成等值线花费的时间。
反射率地图生成的时间	生成反射率地图花费的时间。
索引地图生成的时间	生成索引地图花费的时间。