モザイク候補の計算 (Compute Mosaic Candidates) (データ管理)

概要

モザイク データセット内で、モザイク エリアを最適に表現する画像候補を検索します。

密に重なり合う画像は、多くのプロジェクトで必要ですが、モザイク データセット内のどの画像を解析に使用すべきかが不明確になる場合があります。このツールは、最大オーバーラップのエリアと除外されるエリアの最大量に基づいて、最適な画像を決定するのに役立ちます。

入力モザイク データセットには、モザイク データセットのフットプリント テーブルに Candidate という新しいフィールドが含まれます。このフィールドは、カラー調整、シームライン生成、オルソ マッピング、モザイク手法などの処理で使用される画像を判定します。

使用法

  • このツールは、モザイク データセット内に重なり合う UAV または UAS データが多数存在するオルソモザイク プロジェクトを処理する場合に便利です。この場合、モザイク データセット内で最適な画像を選択すると、オルソモザイクに対して適切なブロック調整結果が生成されます。

  • [モザイク候補の計算 (Compute Mosaic Candidates)] は、[シームラインの構築 (Build Seamlines)] ツールや [モザイク データセットのカラー調整 (Color Balance Mosaic Dataset)] ツールの前に使用する必要があります。入力モザイク データセットには、モザイク データセットのフットプリント テーブルに Candidate という新しいフィールドが含まれます。このフィールドは、これらの処理に使用される画像を決定します。

  • モザイク データセットのフットプリント テーブルの Candidate フィールドで指定できる値は、0、1、2 です。0 の値は、画像が適切な候補でないことを示します。1 の値は、この画像がツールの出力に従うと適切な候補で、Candidate フィールドを使用するアルゴリズムで自動的に使用されることを示します。2 の値は、手動で追加できます。追加すると、選択した画像が Candidate フィールドを使用するアルゴリズムで自動的に使用されます。

  • Candidate フィールドの値は手動で編集して、特定の画像を含めたり除外することができます。

構文

arcpy.management.ComputeMosaicCandidates(in_mosaic_dataset, {maximum_overlap}, {maximum_area_loss})
パラメーター説明データ タイプ
in_mosaic_dataset

密に重なり合う画像がある入力モザイク データセット。

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
maximum_overlap
(オプション)

モザイク データセットとモザイク データセット内の各画像のフットプリント間に設定するオーバーラップの最大量。オーバーラップの割合がこの閾値より高い場合、その画像は重複する情報が多すぎるために除外されます。

この割合は、小数で表現されます。たとえば、60 パーセントの最大オーバーラップは、0.6 と表現されます。

Double
maximum_area_loss
(オプション)

これは、候補画像によって除外できるエリアの最大の割合です。ツールは、maximum_overlap に基づいて最適な候補画像を選択した後、除外される最大のエリアが、指定した閾値より小さいかどうかを確認します。除外されるエリアが指定した閾値より大きい場合、ツールは欠落した隙間を埋めるために、候補画像を追加します。除外されるエリアのほとんどは、モザイク データセットの境界沿いにあります。

この割合は、倍精度値で表現されます。たとえば、5 パーセントの除外された最大のエリアは、0.05 と表現されます。

Double

派生した出力

名前説明データ タイプ
out_mosaic_dataset

更新されたモザイク データセット。

モザイク データセット、モザイク レイヤー

コードのサンプル

ComputeMosaicCandidates (モザイク候補の計算) の例 (Python ウィンドウ)

これは、オーバーラップが 60 パーセント未満、除外されるエリアが 5 パーセント未満の候補を選択する Python サンプルです。

Import arcpy
arcpy.ComputeMosaicCandidates_management("c:/data/fgdb.gdb/md", 0.6, 0.05)

ライセンス情報

  • Basic: いいえ
  • Standard: はい
  • Advanced: はい