Opciones de ajuste para representación cartográfica de realidad de imágenes de satélite

Disponible para una organización de ArcGIS con la licencia de ArcGIS Reality.

Los parámetros utilizados en el cálculo del ajuste de bloques se definen en la ventana Ajustar. Las opciones de ajuste disponibles dependen del tipo de espacio de trabajo que definió al configurar el proyecto de representación cartográfica de realidad. Por ejemplo, las opciones de transformación polinómicas o de RPC están disponibles para las imágenes de satélite.

Ajuste de bloques

A continuación, se describen los parámetros de ajuste de bloques de las imágenes de satélite. Estos parámetros se utilizan al calcular puntos de enlace o puntos de control del terreno (GCP) y el ajuste de bloques.

Tipo de transformación

Hay tres tipos de transformaciones disponibles para ajustar un dataset de mosaico que consta de imágenes de satélite.

• RPC: se utilizarán los coeficientes polinómicos racionales (RPC) para la transformación. Se utiliza para imágenes de satélite que contienen información de RPC en los metadatos. Esta es la opción predeterminada.
• POLYORDER1: se utiliza un polinomio de primer orden (afín) en el cómputo de ajuste de bloques.
• POLYORDER0: se utiliza un polinomio de orden cero en el cómputo de ajuste de bloques. Se suele utilizar cuando los datos están en un área plana.

Volver a proyectar puntos de enlace

Una parte del proceso de ajuste incluye calcular y visualizar cada punto de enlace en su ubicación de mapa 2D correcta. Es un paso opcional que solo admite el análisis visual de los puntos de enlace con la vista de mapa 2D. Tras el ajuste, se debe utilizar la opción Volver a proyectar puntos de enlace del menú desplegable Administrar puntos de enlace.

Nota:

Al trabajar con proyectos grandes con más de 1000 imágenes, este paso se puede omitir para reducir la duración del procesamiento del ajuste, sin que ello repercuta negativamente en la calidad del ajuste.

Opciones avanzadas

En la sección Opciones avanzadas se ofrecen ajustes adicionales que pueden emplearse para optimizar el proceso de ajuste. A continuación, se ofrece una descripción de cada configuración.

Exactitud de ubicación de imagen

La precisión posicional inherente de las imágenes depende de la geometría de visualización del sensor, el tipo de sensor y el nivel de procesamiento. La precisión posicional se describe generalmente como parte de la entrega de imágenes. Elija la palabra clave que describa mejor la precisión de las imágenes.

Los valores consisten en tres ajustes que se utilizan en el cálculo del punto de enlace para determinar el tamaño del radio de búsqueda y el algoritmo de comparación de imágenes utilizado. Por ejemplo, si la exactitud se define como Alta, el algoritmo Harris se utiliza junto con un vecindario más pequeño para identificar entidades coincidentes en las imágenes superpuestas.

Configuración	Descripción
Bajo	Esta opción genera el mayor número de puntos de enlace y debe utilizarse en escenarios en los que el terreno representado sea ondulado o montañoso. Esta opción también se utiliza para imágenes que tienen una exactitud de ubicación deficiente y grandes errores en la orientación del sensor (rotación superior a 5 grados). Se utiliza el algoritmo de transformación de entidad no variable de escala (SIFT), que tiene un gran rango de búsqueda de píxeles para admitir el cómputo de coincidencia de puntos.
Medio	Esta opción genera un número moderado de puntos de enlace y debe utilizarse en escenarios en los que las imágenes tienen una exactitud de ubicación moderada y errores pequeños en la orientación del sensor (rotación inferior a 5 grados). Se utiliza el algoritmo Harris con un rango de búsqueda de aproximadamente 800 píxeles para admitir el cómputo de coincidencia de puntos. Esta es la configuración predeterminada.
Alto	La opción Alta genera el menor número de puntos de enlace y debe utilizarse en escenarios en los que las imágenes tienen una exactitud de ubicación alta y errores pequeños en la orientación del sensor. Se utiliza el algoritmo Harris con un rango de búsqueda pequeño para admitir el cómputo de coincidencia de puntos.

Similitud de puntos de enlace

Elija el nivel de tolerancia para la coincidencia de puntos de enlace entre pares de imágenes.

Configuración	Descripción
Bajo	La tolerancia de similitud de los pares de imágenes coincidentes es baja. Este ajuste produce el mayor número de pares coincidentes, pero algunas de las coincidencias pueden tener un nivel de error más alto.
Medio	La tolerancia de similitud de los pares coincidentes es media. Esta es la configuración predeterminada.
Alto	La tolerancia de similitud de los pares de imágenes coincidentes es alta. Este ajuste produce el menor número de pares coincidentes, pero cada par coincidente tiene un nivel de error más bajo.

Densidad de puntos de enlace

Elija el número relativo de puntos de enlace que se va a calcular entre pares de imágenes.

Configuración	Descripción
Bajo	Se produce el número más bajo de puntos de enlace.
Medio	Se produce un número intermedio de puntos de enlace. Esta es la configuración predeterminada.
Alto	Se produce un número alto de puntos de enlace.

Distribución de puntos de enlace

Elija si los puntos de salida tendrán una distribución normal o aleatoria.

• Aleatoria: los puntos se generan aleatoriamente. Los puntos generados aleatoriamente son mejores para las áreas solapadas que tienen formas irregulares. Esta es la configuración predeterminada.
• Normal: los puntos se generan según un patrón fijo.

Entidades poligonales de máscara

Utilice una clase de entidad poligonal para excluir las áreas que no quiera usar cuando calcule puntos de enlace.

En la tabla de atributos de la clase de entidad, el campo mask controla la inclusión o exclusión de áreas en el cómputo de puntos de enlace. Un valor de 1 indica que las áreas definidas por los polígonos (dentro) se excluyen del cálculo. Un valor de 2 indica que las áreas definidas por los polígonos (dentro) se incluyen en el cálculo y que las áreas fuera de los polígonos se excluyen.

Nota:

Asegúrese de que se generan estadísticas para cada imagen o elemento de la colección de imágenes antes de realizar un ajuste. Esto mejorará el proceso de generación de puntos de enlace. Las estadísticas pueden generarse utilizando la herramienta de geoprocesamiento Generar pirámides y estadísticas.