将控制点纳入 ArcGIS Drone2Map 工程将提高输出产品的精度，使之可用于精确测量。 然而，为工程中的控制点建立链接的过程可能费力又耗时。 为解决这一问题，Drone2Map 现在推出了在校正过程中自动链接控制点的功能。 深度学习模型用来检测工程影像中特定类型的控制点标记。
自动链接控制点选项
可以通过以下两种方法来使用自动链接控制点。 您可以将控制点设置为自动链接，或将控制点设置为自动链接和校正。
第一个选项（自动链接）将链接关联影像中的控制点，但是不会将控制点纳入校正过程。 可以使用此选项在控制点管理器中查看和编辑链接，从而更精确地控制影像中链接的位置。 此选项要求重新运行该过程，以将控制点纳入校正范围。
第二个选项（自动链接和校正）将链接关联影像中的控制点，并将控制点纳入校正范围。 如果您确认可以准确检测并链接控制点标记，请使用此选项。 此选项最适合支持在同一处理过程中检测、链接和校正控制点标记，并创建产品的单一过程。
有关链接控制点工作流的详细信息，请参阅使用自动链接控制点。
支持的控制点标记
Drone2Map 的自动控制点检测功能目前支持选定数目的控制点标记。 以下是目前支持的控制点标记类型：
支持的飞行模式
此外，该检测过程只能用于具有像底点影像的工程。 如果尝试在斜角飞行中使用自动控制点链接，可能会导致点检测失败。 另外，无人机影像的高度值必须准确，因为高度远低于或远高于地面高程的影像可能无法准确检测控制点标记。 这是第一批模型在使用中的局限，将来会加以改进。
支持和不支持的飞行模式都将显示在以下影像中：
性能
自动链接控制点将使用 ArcGIS Drone2Map 的深度学习库。 这些库将使用支持的 NVIDIA GPU 来检测并链接控制点标记。 推荐使用 CUDA 计算能力为 7.5 或更高且 VRAM 为 8 GB 的 NVIDIA GPU。 更强大的 GPU 将减少检测和链接控制点标记所需的时间。
如需详细了解使用自动链接控制点的相关硬件要求，请参阅 ArcGIS Drone2Map 系统要求。
最佳做法
以下是从自动链接控制点获取最佳结果的建议：
- 使用上图中这类地面控制点标记，可获取最佳检测结果。
- 确保所导入的控制点位于正确的坐标系中，并与其捕获方式相匹配。
- 确保无人机影像高度接近控制点标记的高程。
- 在执行飞行时，如有可能，应将地面控制点均匀布设在整个工程区域内。
- 为降低地面控制点标记遭到遮挡或处于重度阴影中的可能性，应避免在阴天或多云天气下进行飞行。