Zusammenfassung
Ermittelt die Bildkandidaten im Mosaik-Dataset, das den Mosaikbereich am besten darstellt.
In vielen Projekten sind dicht überlagerte Bilder erforderlich. Dies kann jedoch zu Unsicherheiten führen, welche Bilder im Mosaik-Dataset in Ihrer Analyse verwendet werden sollen. Dieses Werkzeug kann Ihnen helfen zu entscheiden, welche Bilder basierend auf den Bereichen mit maximaler Überlappung und den maximal ausgeschlossenen Bereichen ideal sind.
Das Eingabe-Mosaik-Dataset beeinhaltet dann ein neues Feld namens Candidate in der Footprint-Tabelle des Mosaik-Datasets. Dieses Feld bestimmt, welche Bilder bei bestimmten Vorgängen verwendet werden, wie Farbausgleich, Seamline-Erstellung, Ortho-Mapping und Mosaik-Methoden.
Verwendung
Dieses Werkzeug ist nützlich bei der Handhabung von Orthomosaik-Projekten, bei denen es möglicherweise zahlreiche überlappende UAV- oder UAS-Daten in Ihrem Mosaik-Dataset gibt. In diesen Fällen erzielen Sie durch Auswahl der optimalen Bilder in Ihrem Mosaik-Dataset ein gutes Ergebnis bei der Blockausgleichung für Ihr Orthomosaik.
Mosaik-Kandidaten berechnen sollte vor dem Ausführen der Werkzeuge Seamlines erstellen oder Farbausgleich-Mosaik-Dataset verwendet werden. Das Eingabe-Mosaik-Dataset beeinhaltet dann ein neues Feld namens Candidate in der Footprint-Tabelle des Mosaik-Datasets. Dieses Feld bestimmt, welche Bilder bei diesen Vorgängen verwendet werden.
Das Feld Candidate in der Footprint-Tabelle des Mosaik-Datasets kann den Wert 0, 1 oder 2 haben. Der Wert 0 bedeutet, dass das Bild kein geeigneter Kandidat ist. Der Wert 1 bedeutet, dass das Bild gemäß der Werkzeugausgabe ein geeigneter Kandidat ist. Er wird automatisch vom jedem Algorithmus mit dem Feld Candidate verwendet. Der Wert 2 kann manuell hinzugefügt werden, sodass das ausgewählte Bild automatisch von jedem Algorithmus mit dem Feld Candidate verwendet wird.
Der Wert im Feld Candidate kann manuell bearbeitet werden, sodass bestimmte Bilder ein- oder ausgeschlossen werden.
Syntax
ComputeMosaicCandidates(in_mosaic_dataset, {maximum_overlap}, {maximum_area_loss})| Parameter | Erklärung | Datentyp |
in_mosaic_dataset | Das Eingabe-Mosaik-Dataset mit dicht überlagerten Bildern. | Mosaic Dataset; Mosaic Layer |
maximum_overlap (optional) | Die maximale Menge an Überschneidungen, die zwischen dem Mosaik-Dataset und dem Footprint jedes Bilds im Mosaik-Dataset vorhanden sein soll. Ist die Prozentzahl der Überschneidung höher als dieser Schwellenwert, wird das Bild ausgeschlossen, da es zu viele redundante Informationen hat. Die Prozentzahl wird als Dezimalzahl angegeben. Beispiel: Eine maximale Überlappung von 60 Prozent wird als 0,6 ausgedrückt. | Double |
maximum_area_loss (optional) | Dies ist der maximale Prozentsatz eines Bereichs, der von den geeigneten Bildern ausgeschlossen werden kann. Nachdem das Werkzeug die am besten geeigneten Bilder basierend auf der maximum_overlap ausgewählt hat, überprüft es, ob der maximale ausgeschlossene Bereich unterhalb des angegebenen Schwellenwerts liegt. Ist der ausgeschlossene Bereich größer als der angegebene Schwellenwert, fügt das Werkzeug weitere geeignete Bilder hinzu, um die Lücken zu füllen. Die meisten dieser ausgeschlossenen Bereiche befinden sich wahrscheinlich entlang der Umrandung des Mosaik-Datasets. Die Prozentzahl wird als Double angegeben. Beispiel: Ein maximal ausgeschlossener Bereich von 5 Prozent wird als 0,05 ausgedrückt. | Double |
Abgeleitete Ausgabe
| Name | Erklärung | Datentyp |
| out_mosaic_dataset | Das aktualisierte Mosaik-Dataset. | Mosaik-Dataset; Mosaik-Layer |
Codebeispiel
Dies ist ein Python-Beispiel, bei dem die Kandidaten mit weniger als 60 Prozent Überschneidung und einem ausgeschlossenen Bereich von weniger als fünf Prozent ausgewählt werden.
Import arcpy
arcpy.ComputeMosaicCandidates_management("c:/data/fgdb.gdb/md", 0.6, 0.05)Lizenzinformationen
- Basic: Nein
- Standard: Ja
- Advanced: Ja