タイ ポイントの計算 (Compute Tie Points) (データ管理)

サマリー

重なり合うモザイク データセット アイテム間のタイ ポイントを計算します。 計算したタイ ポイントは、モザイク データセットのブロック調整計算に使用できます。

使用法

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力モザイク データセット

タイ ポイントの作成に使用する入力モザイク データセット。

Mosaic Layer; Mosaic Dataset
出力コントロール ポイント

出力コントロール ポイント テーブル このテーブルには、このツールによって作成されたタイ ポイントが含まれます。

Feature Class
類似性
(オプション)

一致するタイ ポイントに使用される類似性レベルを指定します。

  • 低い類似性一致する 2 つのポイントの類似性基準が低くなります。 このオプションを指定すると、生成される一致ポイントの数が最も多くなりますが、一部の一致で誤差のレベルが高くなる場合があります。
  • 中程度の類似性一致するポイントの類似性基準が中程度になります。
  • 高い類似性一致するポイントの類似性基準が高くなります。 このオプションを指定すると、生成される一致ポイントの数が最も少なくなりますが、一致ごとの誤差のレベルは低くなります。
String
入力マスク
(オプション)

コントロール ポイントの計算に含めたくない領域を除外するために使用されるポリゴン フィーチャクラス。

mask という名前のフィールドは、領域を含めるのか除外するのかを制御できます。 1 の値は、ポリゴン (内部) で定義された領域を計算から除外することを指定します。 2 の値は、定義されたポリゴン (内部) を計算に含め、ポリゴンの外部の領域を計算から除外することを指定します。

Feature Layer
出力イメージ フィーチャ
(オプション)

出力画像フィーチャ ポイント テーブル。 これは、ポリゴン フィーチャクラスとして保存されます。 この出力は、かなり大きくなる場合があります。

Feature Class
ポイント密度

作成するタイ ポイント数を指定します。

  • 低いポイント密度最も少ない数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が低くなります。
  • 中程度のポイント密度適度な数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が中程度になります。
  • 高いポイント密度最も多い数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が高くなります。
String
ポイント分布

ポイントを規則的な分布にするかランダムな分布にするかを指定します。

  • ランダムなポイント分布ポイントは、ランダムに生成されます。 ランダムに生成されたポイントは、不規則な形状のオーバーラップ領域に適しています。
  • 規則的なポイント分布固定パターンに基づいてポイントが生成されます。 固定パターンに基づくポイントの生成では、ポイント密度によって、ポイントの生成頻度が決定します。
String
画像位置の精度

画像の精度を説明するキーワードを指定します。

  • 低精度画像に大きなシフトと大きな回転があります (> 5 度)。ポイント マッチングの計算に SIFT アルゴリズムが使用されます。
  • 中精度画像に中程度のシフトと小さな回転があります (< 5 度)。ポイント マッチングの計算に Harris アルゴリズムが使用されます。
  • 高精度画像に小さなシフトと小さな回転があります。ポイント マッチングの計算に Harris アルゴリズムが使用されます。
String
その他のオプション
(オプション)

調整エンジンの追加のオプションを指定します。 これらのオプションは、サードパーティ製の調整エンジンでのみ使用されます。

Value Table

arcpy.management.ComputeTiePoints(in_mosaic_dataset, out_control_points, {similarity}, {in_mask_dataset}, {out_image_features}, density, distribution, location_accuracy, {options})
名前説明データ タイプ
in_mosaic_dataset

タイ ポイントの作成に使用する入力モザイク データセット。

Mosaic Layer; Mosaic Dataset
out_control_points

出力コントロール ポイント テーブル このテーブルには、このツールによって作成されたタイ ポイントが含まれます。

Feature Class
similarity
(オプション)

一致するタイ ポイントに使用される類似性レベルを指定します。

  • LOW一致する 2 つのポイントの類似性基準が低くなります。 このオプションを指定すると、生成される一致ポイントの数が最も多くなりますが、一部の一致で誤差のレベルが高くなる場合があります。
  • MEDIUM一致するポイントの類似性基準が中程度になります。
  • HIGH一致するポイントの類似性基準が高くなります。 このオプションを指定すると、生成される一致ポイントの数が最も少なくなりますが、一致ごとの誤差のレベルは低くなります。
String
in_mask_dataset
(オプション)

コントロール ポイントの計算に含めたくない領域を除外するために使用されるポリゴン フィーチャクラス。

mask という名前のフィールドは、領域を含めるのか除外するのかを制御できます。 1 の値は、ポリゴン (内部) で定義された領域を計算から除外することを指定します。 2 の値は、定義されたポリゴン (内部) を計算に含め、ポリゴンの外部の領域を計算から除外することを指定します。

Feature Layer
out_image_features
(オプション)

出力画像フィーチャ ポイント テーブル。 これは、ポリゴン フィーチャクラスとして保存されます。 この出力は、かなり大きくなる場合があります。

Feature Class
density

作成するタイ ポイント数を指定します。

  • LOW最も少ない数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が低くなります。
  • MEDIUM適度な数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が中程度になります。
  • HIGH最も多い数のタイ ポイントを作成し、ポイントの密度が高くなります。
String
distribution

ポイントを規則的な分布にするかランダムな分布にするかを指定します。

  • RANDOMポイントは、ランダムに生成されます。 ランダムに生成されたポイントは、不規則な形状のオーバーラップ領域に適しています。
  • REGULAR固定パターンに基づいてポイントが生成されます。 固定パターンに基づくポイントの生成では、ポイント密度によって、ポイントの生成頻度が決定します。
String
location_accuracy

画像の精度を説明するキーワードを指定します。

  • LOW画像に大きなシフトと大きな回転があります (> 5 度)。ポイント マッチングの計算に SIFT アルゴリズムが使用されます。
  • MEDIUM画像に中程度のシフトと小さな回転があります (< 5 度)。ポイント マッチングの計算に Harris アルゴリズムが使用されます。
  • HIGH画像に小さなシフトと小さな回転があります。ポイント マッチングの計算に Harris アルゴリズムが使用されます。
String
options
[options,...]
(オプション)

調整エンジンの追加のオプションを指定します。 これらのオプションは、サードパーティ製の調整エンジンでのみ使用されます。

Value Table

コードのサンプル

ComputeTiePoints (タイ ポイントの計算) の例 1 (Python ウィンドウ)

以下は、ComputeTiePoints 関数を実行する Python サンプルです。

import arcpy
arcpy.ComputeTiePoints_management("c:/workspace/BD.gdb/redQB", 
     "c:/workspace/BD.gdb/redQB_tiePoints", "MEDIUM")
ComputeControlPoints (コントロール ポイントの計算) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

以下は、ComputeTiePoints 関数のスタンドアロン スクリプト サンプルです。

#compute tie points

import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"

#Compute tie points for a mosaic dataset
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
out_tiePoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"

arcpy.ComputeTiePoints_management(mdName, out_tiePoint, "MEDIUM")

ライセンス情報

  • Basic: No
  • Standard: Yes
  • Advanced: Yes

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