Доступно для организации ArcGIS organization с лицензией ArcGIS Reality.
Параметры, использующиеся в блочном уравнивании, задаются в диалоговом окне Уравнивание. Опции уравнивания определяются в соответствии с типом рабочей области, заданной при настройке проекта Reality mapping. Например, для спутниковых изображений доступны параметры RPC или полиномиального преобразования.
Блочное уравнивание
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 уравнивания набора данных мозаики, состоящих из спутниковых снимков, доступны три типа преобразований.
- RPC - В преобразовании используются рациональные полиномиальные коэффициенты (RPC). Используется для спутниковых снимков, содержащих информацию RPC с метаданными. Используется по умолчанию.
- POLYORDER1 - Для вычисления блочного уравнивания используется полином первого порядка (аффинный).
- POLYORDER0 - Для вычисления блочного уравнивания используется полином нулевого порядка. Применимо, как правило, для плоских участков.
Перепроецировать связующие точки
Часть процесса корректировки включает в себя вычисление и отображение каждой связующей точки в правильном местоположении на 2D-карте. Это необязательный шаг, который поддерживает только визуальный анализ связующих точек с помощью 2D-карты. После корректировки необходимо использовать опцию Перепроецировать связующие точки в ниспадающем меню Управление связующими точками.
Примечание:
При работе с большими проектами, содержащими более 1000 изображений, этот шаг можно пропустить, чтобы сократить продолжительность обработки выравнивания без какого-либо негативного влияния на качество выравнивания.
Дополнительные опции
Раздел Дополнительные опции содержит дополнительные настройки, которые можно использовать для оптимизации процесса уравнивания. Ниже представлено описание каждой настройки.
Точность местоположения изображения
Присущая изображениям точность позиционирования зависит от геометрии обзора сенсора, типа сенсора и уровня обработки. Описание точности позиционирования обычно является частью получаемых изображений. Выберите ключевое слово, которое наилучшим образом описывает точность изображения.
Значения состоят из трех настроек, которые используются при вычислении связующей точки для определения размера радиуса поиска и используемого алгоритма сопоставления изображений. Например, если точность Высокая, будет использоваться алгоритм Харриса в сочетании с меньшей окрестностью для определения совпадающих объектов на перекрывающихся изображениях.
| Настройки | Описание |
|---|---|
Низкая | Этот параметр создает наибольшее число связующих точек и должен использоваться в сценариях, в которых отображаемая местность холмистая или гористая. Эта опция также используется для изображений с низкой точностью местоположений и большими ошибками в ориентации сенсора (поворот более 5 градусов). Для расчета сопоставления точек используется алгоритм преобразования объекта с неизменным масштабом (SIFT), который имеет большой диапазон поиска пикселов. |
Средняя | Эта опция строек умеренное число связующих точек и должен использоваться в сценариях, в которых изображения характеризуются средней точностью местоположений и небольшими ошибками в ориентации сенсора (поворот менее 5 градусов). Для расчета сопоставления точек используется алгоритм Harris с диапазоном поиска пикселов около 800. Это установка по умолчанию. |
Высокая | Опция Высокая строит наименьшее число связующих точек и должен использоваться в сценариях, в которых изображения характеризуются высокой точностью местоположений и небольшими ошибками в ориентации сенсора. Для расчета сопоставления точек используется алгоритм Harris с небольшим диапазоном поиска. |
Сходство связующих точек
Выберите уровень замыкания для сопоставления связующих точек между парами изображений.
| Настройки | Описание |
|---|---|
Низкая | Допуск сходства для сопоставления пар изображений будет низким. Эта настройка создает пары по наибольшему сходству, но некоторые совпадения могут иметь более высокий уровень ошибки. |
Средняя | Допуск сходства для совпадения пар будет средним. Это установка по умолчанию. |
Высокая | Допуск сходства для сопоставления пар будет высоким. Эта настройка создает наименьшее число сопоставленных пар, но каждая сопоставленная пара будет иметь низкий уровень ошибки. |
Плотность связующих точек
Выберите количество связующих точек, вычисляемых между парами изображений.
| Настройки | Описание |
|---|---|
Низкая | Будет создано минимально возможное число связующих точек. |
Средняя | Будет создано среднее число связующих точек. Это установка по умолчанию. |
Высокая | Будет создано большое число 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. Это установка по умолчанию.
- Нормальное – точки создаются на основе фиксированного образца.
Полигональные объекты маски
Класс полигональных объектов, используемый для исключения областей, которые вы не хотите использовать при расчете связующих точек.
В таблице атрибутов класса объектов, поле mask управляет включением или исключением областей при вычислении связующих точек. Значение 1 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри), будут исключены из вычисления. Значение 2 показывает, что области, ограниченные полигонами (внутри), будут использоваться в вычислениях, а все области вне полигонов будут исключены.
Примечание:
Перед выполнением уравнивания убедитесь, что для каждого изображения или элемента коллекции изображений сформирована статистика. Это улучшит процесс построения связующих точек. Статистику можно получить с помощью инструмента геообработки Построить пирамидные слои и статистику.