分析控制点 (数据管理)

描述

分析控制点覆盖范围并标识需要额外控制点来改善局域网平差结果的区域。

此工具将检查以下各图像并提供以下内容：

• 各图像的控制点数
• 控制点所覆盖的图像百分比（点分布）
• 重叠区域
• 重叠区域中的控制点数

使用方法

• 可指定一个掩膜来排除或包含某些区域。

• 指定最小的重叠区域，这样无需以小狭长面结束便能够进行分析。

语法

AnalyzeControlPoints(in_mosaic_dataset, in_control_points, out_coverage_table, out_overlap_table, {in_mask_dataset}, {minimum_area}, {maximum_level})

参数	说明	数据类型
in_mosaic_dataset	要分析输入镶嵌数据集的控制点。	Mosaic Dataset; Mosaic Layer
in_control_points	输入控制点要素类。 通常通过计算连接点或计算控制点工具进行创建。	Feature Layer
out_coverage_table	包含控制点覆盖范围和相应影像内区域百分比的面要素类输出。	Feature Class
out_overlap_table	包含影像间所有重叠区域的面要素类输出。	Feature Class
in_mask_dataset （可选）	用于排除控制点计算分析中不需要的区域的面要素类。 名称为 mask 的字段可控制区域的纳入或排除。值为 1 时表示由面（内部）定义的区域将从计算中排除。值为 2 时表示计算中将包括定义面（内部）而不包括面外部的区域。	Feature Layer
minimum_area （可选）	相对于影像，指定重叠区域所必须的最小百分比。小于指定百分比阈值的区域将从分析中排除。 请确保您拥有的区域不要过小；否者，将需要分析很小的狭长面。	Double
maximum_level （可选）	分析控制点时，可以重叠的最大图像数。 例如，如果镶嵌数据集中有四张图像，且指定的最大重叠值为 3，则将有十种不同的组合显示在重叠窗口中。如果四张图像分别以 i1、i2、i3 和 i4 命名，则将显示的十种组合为 [i1, i2, i3]、[i1 i2 i4]、[i1 i3 i4]、[i2 i3 i4]、[i1, i2]、[i1, i3]、[i1, i4]、[i2, i3]、[i2, i4] 和 [i3, i4]。	Long

代码示例

AnalyzeControlPoints 示例 1（Python 窗口）

这是 AnalyzeControlPoints 工具的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.AnalyzeControlPoints_management(
     "c:/BD/BD.gdb/redQB", "c:/BD/BD.gdb/redQB_tiePts", 
     "c:/BD/BD.gdb/out_coverage", "c:/BD/BD.gdb/out_overlap", 
     "c:/BD/BD.gdb/mask", 5 )

AnalyzeControlPoints 示例 2（独立脚本）

这是 AnalyzeControlPoints 工具的 Python 脚本示例。

#analyze control points
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/workspace"

#analyze the control points using a mask
mdName = "BD.gdb/redlandsQB"
in_controlPoint = "BD.gdb/redlandsQB_tiePoints"
out_coverage = "BD.gdb/out_overage"
out_overlap = "BD.gdb/out_overlap"
in_mask = "BD.gdb/mask"

arcpy.AnalyzeControlPoints_management(mdName, in_controlPoint, 
     out_coverage, out_overlap, in_mask, 5)

环境

当前工作空间, 临时工作空间

许可信息

• Basic: 否
• Standard: 是
• Advanced: 是