Создать облако точек (Управление данными)

Вычисляет 3D-точки по стереопарам и получает на выходе 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 внутри параметра Количество пар изображений в первую очередь базируется на значениях, которые вы задали для Порога качества уравнивания , Порога разности разрешений и Порога 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 Порог 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

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 .

Метод, использованный для создания 3D-точек.

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 — 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 меньшим количеством вариаций рельефа и детальности.
Полуглобальное сопоставление — Полуглобальное сопоставление (SGM) 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. 1
Многовидовое сопоставление изображений — Многовидовое сопоставление изображений (MVM) на методе сопоставления SGM, за которым следует шаг слияния, в котором объединяются избыточные оценки глубины по одной стереомодели. Он производит плотные 3D точки и вычислительно эффективен. 2

В этой папке ранее хранились выходные файлы 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.

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

Интервал на поверхности, с помощью которого создаются 3D-точки, в метрах.

Размер по умолчанию равен пятикратному размеру исходного изображения в пикселах.

Количество пар, использованных для создания 3D-точек. Минимальное значение по умолчанию – 2 пары изображений.

Иногда местоположение может быть покрыто множеством пар изображений. В этом случае инструмент отсортирует пары на основе различных пороговых параметров, выбранных в инструменте. Пары с наибольшим количеством очков будут использоваться для создания точек.

Укажите минимальный приемлемый порог перекрытия областей, он вычисляется, как 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 – 0,6, то есть 60 %.

Укажите минимальное допустимое 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 %.

Укажите максимальное допустимое пороговое значение для расстояния на земной поверхности 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.

Укажите максимальное пороговое значение для разности Omega\Phi между двумя парами 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.

Метод, использованный для создания 3D-точек.

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 меньшим количеством вариаций рельефа и детальности.
SGM — Полуглобальное сопоставление (SGM) 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. 1
MVM — Многовидовое сопоставление изображений (MVM) на методе сопоставления SGM, за которым следует шаг слияния, в котором объединяются избыточные оценки глубины по одной стереомодели. Он производит плотные 3D точки и вычислительно эффективен. 2

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)

В этой папке ранее хранились выходные файлы LAS.

Интервал на поверхности, с помощью которого создаются 3D-точки, в метрах.

Размер по умолчанию равен пятикратному размеру исходного изображения в пикселах.

Количество пар, использованных для создания 3D-точек. Минимальное значение по умолчанию – 2 пары изображений.

📎📎📎📎📎📎📎📎📎📎