计算连接点 (数据管理)

描述

计算重叠镶嵌数据集项目之间的连接点。连接点随后可用于计算镶嵌数据集的区域网平差。

使用方法

• 可使用追加控制点工具将连接点与控制点相结合。

• 然后，连接点和可选控制点则可用作计算区域网平差工具的输入内容。

• 如果您的镶嵌数据集包含许多项目，则在指定输出影像要素参数时请慎重，因为处理结果可能会耗费很长时间。

语法

arcpy.management.ComputeTiePoints(in_mosaic_dataset, out_control_points, {similarity}, {in_mask_dataset}, {out_image_features}, density, distribution, location_accuracy)

参数	说明	数据类型
in_mosaic_dataset	将用于创建连接点的输入镶嵌数据集。	Mosaic Layer; Mosaic Dataset
out_control_points	输出控制点表。此表将包含使用此工具创建的连接点。	Feature Class
similarity （可选）	指定用于匹配连接点的相似性级别。 LOW —两个匹配点的相似性条件为低级。此选项将生成最匹配的连接点对，但是某些匹配连接点对的错误 (error) 等级可能比较高。 MEDIUM —此匹配点对的相似性等级为中级。 HIGH —此匹配点对的相似性等级为高级。此选项将生成数目最少的匹配连接点对，但是每个匹配连接点对的错误 (error) 等级可能比较低。	String
in_mask_dataset （可选）	用于排除控制点计算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
out_image_features （可选）	输出影像要素点表。该表将保存为面要素类。该输出数据量可能非常大。	Feature Class
density	要创建的连接点数。 LOW —将点密度设置为低。这将创建数量最少的连接点。 MEDIUM —将点密度设置为中等。这将创建中等数量的连接点。 HIGH —将点密度设置为高。这将创建数量最多的连接点。	String
distribution	指定点具有常规分布还是随机分布。 RANDOM —点将以随机方式生成。随机生成的点更适合与不规则形状重叠的区域。 REGULAR —基于固定图案生成点。基于固定图案生成的点使用点密度来确定点的创建频率。	String
location_accuracy	指定用于描述影像精度的关键字。 LOW —影像具有大幅度偏移和大幅度旋转（> 5 度）。SIFT 算法将用于点匹配计算。 MEDIUM —影像具有中等幅度偏移和小幅度旋转（<5 度）。Harris 算法将用于点匹配计算。 HIGH —影像具有小幅度偏移和小幅度旋转。Harris 算法将用于点匹配计算。	String

代码示例

ComputeTiePoints 示例 1（Python 窗口）

这是 ComputeTiePoints 工具的 Python 示例。

import arcpy
arcpy.ComputeTiePoints_management("c:/workspace/BD.gdb/redQB", 
     "c:/workspace/BD.gdb/redQB_tiePoints", "MEDIUM")

ComputeTiePoints 示例 2（独立脚本）

这是 ComputeTiePoints 工具的独立脚本示例。

#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")

环境

当前工作空间, 并行处理因子, 临时工作空间

许可信息

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