Доступно с лицензией Advanced.
Параметры, использующиеся в блочном уравнивании, задаются в диалоговом окне Уравнивание. Опции уравнивания определяются в соответствии с типом рабочей области, заданной при настройке проекта орто картографирования. Например, для спутниковых изображений доступны параметры RPC или полиномиального преобразования.
Специфические настройки блочного уравнивания для спутниковых снимков описаны ниже. Эти параметры используются при вычислении связующих точек и наземных опорных точек (GCP), а также при вычислении блочного уравнивания.
Тип преобразования
Для настройки набора данных мозаики доступны три типа преобразований.
- RPC - в преобразовании используются рациональные полиномиальные коэффициенты. Используется для спутниковых снимков, содержащих информацию RPC с метаданными. Используется по умолчанию.
- POLYORDER1 - для вычисления блочного уравнивания используется полином первого порядка.
- POLYORDER0 - для вычисления блочного уравнивания используется полином нулевого порядка. Применимо, как правило, для плоских участков.
Пороговое значение ошибочной точки
Связующие точки с невязкой, превышающей значение Пороговое значение ошибочной точки, не будут использоваться при вычислении уравнивания. Единицами измерения невязки являются пикселы.
Точность местоположения изображения
Точность местоположения, присущая вашему изображению, зависит от геометрии оптики вашего сенсора, типа сенсора и уровня обработки. Точность местоположения чаще всего описывается, как часть доставляемого изображения. Выберите ключевое слово, которое лучше всего будет описывать точность снимков.
| Настройка параметра | Описание |
|---|---|
Низкие | Изображения имеют большой сдвиг и большой угол поворота (больше 5 градусов). Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм преобразования объекта с неизменным масштабом (SIFT). |
Средняя | Изображения имеют средний сдвиг и небольшой угол поворота (меньше 5 градусов). Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм Harris. Используется по умолчанию. |
Высокая | Изображения имеют небольшой сдвиг и не сильно повернуты. Этот вариант подходит для спутниковых изображений, для которых есть параметры внешней ориентации. Для расчета сопоставления точек будет использоваться алгоритм Harris. |
Сходство связующих точек
Выберите уровень замыкания для сопоставления связующих точек между парами изображений.
| Настройка параметра | Описание |
|---|---|
Низкие | Допуск сходства для сопоставления пар изображений будет низким. Эта опция создаст пары по наибольшему сходству, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки. |
Средняя | Допуск сходства для совпадения пар будет средним. Используется по умолчанию. |
Высокая | Допуск сходства для совпадения пар будет высоким. Эта опция создаст наименьшее число сходных пар, но каждая совпавшая пара будет иметь низкий уровень ошибки. |
Плотность связующих точек
Относительное число создаваемых связующих точек между парами изображений.
| Настройка параметра | Описание |
|---|---|
Низкие | Будет создано наименьшее количество связующих точек. |
Средняя | Будет создано некоторое среднее количество связующих точек. Используется по умолчанию. |
Высокая | Будет создано наибольшее количество связующих точек. |
Распределение связующих точек
Определяет, будет ли у выходных точек нормальное или случайное распределение.
- Случайное – точки создаются случайным образом. Случайно расположенные точки лучше подходят для перекрывающихся областей с неправильными формами. Используется по умолчанию.
- Нормальное – точки создаются с помощью определенной схемы.
Полигональные объекты маски
Для исключения областей при вычислении связующих точек может использоваться класс полигональных объектов.
В таблице атрибутов класса объектов поле mask управляет включением или исключением областей при вычислении связующих точек. Значение 1 показывает, что области, ограниченные полигонами, будут исключены из вычисления. Значение 2 показывает, что области, находящиеся внутри полигонов, будут использоваться в вычислениях, а все области вне полигонов будут исключены.