Наверх

Создать облако точек (Управление данными)

В этом разделе

  1. Краткая информация
  2. Использование
  3. Параметры
  4. Параметры среды
  5. Информация о лицензиях

Краткая информация

Создает 3D-точки из стереопар и выводит облако точек в виде набора файлов LAS.

Разбиение файлов LAS на листы базируется на интервалах на поверхности размером 1000 на 1000. Точки в каждом листе LAS вычисляются путем выбора пар на основе пользовательского критерия, и дальнейшей фильтрации точек из этих выбранных пар. Входными данными для этого инструмента является набор данных мозаики, который содержит стерео-модель. Результат этого инструмента может быть использован для создания цифровой модели terrain или цифровой модели местности (ЦММ).

Использование

  • Если запустить этот инструмент несколько раз с одинаковыми входными параметрами, выходные данные могут слегка отличаться, из-за использования случайной выборки.

  • Порядок стереопар в параметре Количество пар изображений в первую очередь базируется на значениях, определенных для параметров Порог качества уравнивания, Порог разности разрешений и Порог разности Omega/Phi. Каждый из этих порогов даст паре изображений 0 очков, если она не удовлетворяет этому порогу, или 1 очко, если она удовлетворяет каждому из порогов, максимальное значение равно 3. Наибольшие набранные очки отображаются в верхней части списка приоритетов. Далее принимается во внимание значение Порога перекрытия областей для любых пар с одинаковым количеством очков, при этом угол пересечения между парами изображений будет использоваться в качестве последнего критерия при упорядочивании списка, где больший угол пересечения будет иметь высший порядок.

  • Если вы хотите, чтобы для создания облака точек использовалась какая-то определенная пара, установите для этой пары высокое значение в поле Use стерео-таблицы. Чтобы открыть стерео таблицу, щелкните правой кнопкой мыши слой мозаики на панели Ресурсы и выберите Открыть > Стерео.

Параметры

ДиалогPython

ПодписьОписаниеТип данных
Входной набор данных мозаики

Входной набор данных мозаики, для которого должен быть завершен процесс блочного уравнивания и который должен иметь стерео-модель.

Чтобы выполнить блочное уравнивание набора данных мозаики, используйте инструмент Применить блочное уравнивание. Чтобы построить стерео-модель для набора данных мозаики, используйте инструмент Построить стерео-модель.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
Метод сопоставления

Указывает метод, который будет использоваться для создания 3D-точек.

Ссылки:

  • Heiko Hirschmuller et al., "Memory Efficient Semi-Global Matching," ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume 1–3, (2012): 371–376.
  • Hirschmuller, H. "Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information." Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2008).

  • Расширенное сопоставление поверхности—В качестве метода сопоставления будет использоваться расширенное сопоставление поверхности (ETM) - стерео-сопоставление на основе объектов, которое использует оператор Харриса для обнаружения точек объектов. Поскольку извлекается меньше точек пространственных объектов, этот метод является быстрым и может использоваться для данных с меньшей вариацией рельефа и детальностью.
  • Полуглобальное сопоставление—В качестве метода сопоставления будет использоваться полуглобальное сопоставление (SGM), которое создает более плотные точки с более подробной информацией о рельефе. Он может использоваться для снимков городских территорий. Этот метод использует более интенсивные вычисления, чем метод ETM.
  • Многовидовое сопоставление изображений—В качестве метода сопоставления будет использоваться многовидовое сопоставление изображений (MVM), основаное на методе сопоставления SGM, за которым следует шаг слияния, в котором объединяются избыточные оценки глубины по одной стереомодели. При этом создаются 3D-точки, и это вычислительно эффективно.
String
Выходная папка LAS

Папка, используемая для хранения выходных файлов LAS, включая облачное хранилище.

Если запустить этот инструмент несколько раз с одинаковыми входными параметрами, выходные данные могут слегка отличаться, из-за использования случайной выборки.

Folder
Выходное базовое имя LAS

Строка, используемая в качестве префикса для формирования имен выходных файлов LAS. Например, если в качестве основы используется name, выходные файлы будут называться name1.las, name2.las и т.д.

String
Максимальный размер объекта (в метрах)
(Дополнительный)

Радиус поиска, внутри которого будут идентифицированы объекты на поверхности, такие как деревья или здания. Это линейный размер в единицах карты.

Double
Интервал на поверхности для ЦММ (в метрах)
(Дополнительный)

Интервал на поверхности, в метрах, на котором будут создаваться 3D-точки.

Размер по умолчанию равен пятикратному размеру исходного изображения в пикселах.

Double
Количество пар изображений
(Дополнительный)

Максимальное количество пар изображений, в котором изображение может использоваться для создания 3D-точек. Минимальное значение по умолчанию – 8 пар изображений.

Если изображение участвует в большем количестве пар изображений, чем указано, эти пары изображений не будут учитываться при построении 3D-точек. В этом случае инструмент упорядочивает пары на основе различных пороговых параметров, указанных в инструменте. Пары с наибольшим количеством очков будут использоваться для создания точек.

Double
Порог перекрытия областей
(Дополнительный)

Допустимый минимальная порог перекрытия областей, который представляет собой процент перекрытия между парой изображений. Пары изображений с областью перекрытия меньше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Диапазон пороговых значений – от 0 до 1. Значение по умолчанию для порога – 0.5, то есть 50%.

Double
Порог качества уравнивания
(Дополнительный)

Допустимое минимальное значение качества уравнивания. Пороговое значение будет сравниваться со значением качества уравнивания, которое хранится вместе со стерео-моделью. Пары изображений с качеством уравнивания меньше, чем заданный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Диапазон пороговых значений – от 0 до 1. Значение по умолчанию для порога – 0,2, то есть 20 %.

Double
Порог разности разрешений
(Дополнительный)

Максимальное допустимое пороговое значение для расстояния на земной поверхности (GSD) между двумя изображениями, составляющими пару. Коэффициент разрешения между двумя изображениями будет сравниваться с пороговым значением. Пары изображений с коэффициентом земной поверхности больше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Значение порогового коэффициента по умолчанию равно 2.

Double
Порог разности Omega/Phi
(Дополнительный)

Максимальное пороговое значение для разности между значениями Omega и Phi для двух пар изображений. Выполняется сравнение значений Omega и значений Phi для пар изображений. Пары изображений с разностью Omega или Phi больше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Значение порога разности по умолчанию для каждого сравнения равно 8.

Double

arcpy.management.GeneratePointCloud(in_mosaic_dataset, matching_method, out_folder, out_base_name, {object_size}, {ground_spacing}, {minimum_pairs}, {minimum_area}, {minimum_adjustment_quality}, {maximum_diff_gsd}, {maximum_diff_OP})
ИмяОписаниеТип данных
in_mosaic_dataset

Входной набор данных мозаики, для которого должен быть завершен процесс блочного уравнивания и который должен иметь стерео-модель.

Чтобы выполнить блочное уравнивание набора данных мозаики, используйте инструмент Применить блочное уравнивание. Чтобы построить стерео-модель для набора данных мозаики, используйте инструмент Построить стерео-модель.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
matching_method

Указывает метод, который будет использоваться для создания 3D-точек.

  • ETM—В качестве метода сопоставления будет использоваться расширенное сопоставление поверхности (ETM) - стерео-сопоставление на основе объектов, которое использует оператор Харриса для обнаружения точек объектов. Поскольку извлекается меньше точек пространственных объектов, этот метод является быстрым и может использоваться для данных с меньшей вариацией рельефа и детальностью.
  • SGM—В качестве метода сопоставления будет использоваться полуглобальное сопоставление (SGM), которое создает более плотные точки с более подробной информацией о рельефе. Он может использоваться для снимков городских территорий. Этот метод использует более интенсивные вычисления, чем метод ETM.
  • MVM—В качестве метода сопоставления будет использоваться многовидовое сопоставление изображений (MVM), основаное на методе сопоставления SGM, за которым следует шаг слияния, в котором объединяются избыточные оценки глубины по одной стереомодели. При этом создаются 3D-точки, и это вычислительно эффективно.

Ссылки:

  • Heiko Hirschmuller et al., "Memory Efficient Semi-Global Matching," ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume 1–3, (2012): 371–376.
  • Hirschmuller, H. "Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information." Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2008).

String
out_folder

Папка, используемая для хранения выходных файлов LAS, включая облачное хранилище.

Если запустить этот инструмент несколько раз с одинаковыми входными параметрами, выходные данные могут слегка отличаться, из-за использования случайной выборки.

Folder
out_base_name

Строка, используемая в качестве префикса для формирования имен выходных файлов LAS. Например, если в качестве основы используется name, выходные файлы будут называться name1.las, name2.las и т.д.

String
object_size
(Дополнительный)

Радиус поиска, внутри которого будут идентифицированы объекты на поверхности, такие как деревья или здания. Это линейный размер в единицах карты.

Double
ground_spacing
(Дополнительный)

Интервал на поверхности, в метрах, на котором будут создаваться 3D-точки.

Размер по умолчанию равен пятикратному размеру исходного изображения в пикселах.

Double
minimum_pairs
(Дополнительный)

Максимальное количество пар изображений, в котором изображение может использоваться для создания 3D-точек. Минимальное значение по умолчанию – 8 пар изображений.

Если изображение участвует в большем количестве пар изображений, чем указано, эти пары изображений не будут учитываться при построении 3D-точек. В этом случае инструмент упорядочивает пары на основе различных пороговых параметров, указанных в инструменте. Пары с наибольшим количеством очков будут использоваться для создания точек.

Double
minimum_area
(Дополнительный)

Допустимый минимальная порог перекрытия областей, который представляет собой процент перекрытия между парой изображений. Пары изображений с областью перекрытия меньше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Диапазон пороговых значений – от 0 до 1. Значение по умолчанию для порога – 0.5, то есть 50%.

Double
minimum_adjustment_quality
(Дополнительный)

Допустимое минимальное значение качества уравнивания. Пороговое значение будет сравниваться со значением качества уравнивания, которое хранится вместе со стерео-моделью. Пары изображений с качеством уравнивания меньше, чем заданный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Диапазон пороговых значений – от 0 до 1. Значение по умолчанию для порога – 0,2, то есть 20 %.

Double
maximum_diff_gsd
(Дополнительный)

Максимальное допустимое пороговое значение для расстояния на земной поверхности (GSD) между двумя изображениями, составляющими пару. Коэффициент разрешения между двумя изображениями будет сравниваться с пороговым значением. Пары изображений с коэффициентом земной поверхности больше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Значение порогового коэффициента по умолчанию равно 2.

Double
maximum_diff_OP
(Дополнительный)

Максимальное пороговое значение для разности между значениями Omega и Phi для двух пар изображений. Выполняется сравнение значений Omega и значений Phi для пар изображений. Пары изображений с разностью Omega или Phi больше, чем данный порог, получат 0 очков по данному критерию и опустятся ниже в упорядоченном списке. Значение порога разности по умолчанию для каждого сравнения равно 8.

Double

Пример кода

GeneratePointCloud, пример 1 (окно Python)

Это пример Python для функции GeneratePointCloud.

import arcpy
arcpy.management.GeneratePointCloud('c:/data/BD.gdb/SpringMD', 'ETM',
                                    'c:/data/output', 'SpringLAS', '10')

Параметры среды

Текущая рабочая область, Географические преобразования, Выходная система координат, Экстент, Коэффициент параллельной обработки, Временная рабочая область

Информация о лицензиях

  • Basic: Нет
  • Standard: Обязательно ArcGIS Reality for ArcGIS Pro
  • Advanced: Да

Связанные разделы

  • Обзор группы инструментов Растр
  • Поиск инструмента геообработки
  • Зарегистрировать растр

Отзыв по этому разделу?

В этом разделе
  1. Краткая информация
  2. Использование
  3. Параметры
  4. Параметры среды
  5. Информация о лицензиях