nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

Ortho Mapping in ArcGIS Pro Teil II: Anpassung erhalten

Anonymous User

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In <\/SPAN>Teil I<\/A> <\/SPAN>dieser Blogserie haben wir erklärt, was ein Ortho Mapping Workspace ist und wie man einen für digitale Luftbilder erstellt. Zu diesem Zeitpunkt wurden die Bilder organisiert und verwaltet, sodass wir auf alle notwendigen Metadaten, Informationen, Werkzeuge und Funktionen zugreifen können, um mit unseren Bildern zu arbeiten, aber wir haben noch keine Bündelblockanpassung durchgeführt.<\/P> <\/P> Ortho Mapping blog series part 2 <\/DIV> <\/P>Blockanpassung ist der Prozess der Anpassung der Parameter in den Bildunterstützungsdaten, um eine genaue Transformation zwischen dem Bild und dem Boden zu erhalten. Der Prozess basiert auf der Beziehung zwischen überlappenden Bildern, Kontrollpunkten, dem Kameramodell und der Topographie – dann wird eine Transformation für die Gruppe von Bildern (einen Block) berechnet. Bei digitalen Luftdaten besteht dies aus drei Hauptkomponenten:<\/SPAN><\/P>Tie points<\/STRONG> – Gemeinsame Punkte, die in überlappenden Bildern erscheinen und die überlappenden Bilder miteinander verbinden, um Fehlanpassungen zwischen den Bildern zu minimieren. Diese werden automatisch von der Software identifiziert.<\/SPAN><\/LI>Ground control points<\/STRONG> – Diese werden normalerweise durch Geländevermessung gewonnen und bieten Referenzen von in den Bildern sichtbaren Merkmalen zu bekannten Bodenkoordinaten.<\/SPAN><\/LI>Aerial triangulation<\/STRONG> – Berechnet ein genaues Kameramodell, die Bodenposition (X, Y, Z) und Orientierung (omega, phi, kappa) für jedes Bild, die notwendig sind, um die Bilder an die Kontrollpunkte und das Höhenmodell anzupassen.<\/SPAN><\/LI><\/UL>Als wir unseren Workspace erstellt haben, haben wir die Tabellen Frames und Cameras bereitgestellt, die die Orientierungs- und Kamerainformationen enthalten, die benötigt werden, um unser Kameramodell zu erstellen und die Beziehung zwischen den Bildern und dem Boden herzustellen. Wir haben auch ein Höhenmodell bereitgestellt, das wir vom <\/SPAN>Terrain<\/EM> <\/SPAN>Bilddienst erhalten haben, der über den Living Atlas of the World verfügbar ist. Jetzt sind wir bereit für den nächsten Schritt im Ortho Mapping Prozess.<\/P>

<\/H3>Durchführung einer Blockanpassung für digitale Luftdaten<\/SPAN><\/H3> <\/P>Öffnen Sie im Ortho Mapping Workspace die Registerkarte Ortho Mapping<\/STRONG> und wählen Sie Adjustment Options<\/STRONG> a us der Adjust<\/STRONG> -Gruppe aus. Hier können wir die Parameter definieren, die bei der Berechnung der Blockanpassung verwendet werden, einschließlich der Berechnung von Tie points. Für weitere Informationen zu jedem Parameter lesen Sie bitte die Adjustment Options<\/A> -Hilfedokumentation.

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<\ /P > & nbsp ; <\ /P >< OL start = "2 "style = " color :#4 c4 c4 c;background-color:#fff fff;font-weight :300;font-size :20 px;margin :10 px auto !important20 px auto !important;padding :0 px60 .4167 px0 px100 px !important " > < LI > Als nächstes möchten wir Ground Control Points (GCPs) zu unserem Workspace hinzufügen, um die allgemeine Georeferenzierung und Genauigkeit der Anpassung zu verbessern. Wählen Sie dazu das Werkzeug Manage GCPs <\ /STRONG >&nbsp ; in der Registerkarte Ortho Mapping <\ /STRONG >&nbsp ; und wählen Sie Import GCPs <\ /STRONG > . Wir haben eine CSV-Tabelle mit X-, Y- und Z-Koordinaten sowie Genauigkeit für diese Analyse.<\ /SPAN > < UL style = " font-size :inherit ; " > < LI > Wenn Sie eine vorhandene Tabelle mit GCPs haben, verwenden Sie diese Importoption und ordnen Sie im Dialogfeld Import GCPs <\ /STRONG >&nbsp ; die Felder für X-, Y- und Z-Koordinaten, GCP-Bezeichnung und Genauigkeitsfelder in Ihrer Tabelle zu. Möglicherweise haben Sie Fotos von jedem GCP-Standort als Referenz – wenn ja, können Sie den Ordner mit Fotos importieren, um beim Messen (oder Verknüpfen) der GCPs mit den überlappenden Bildern eine Referenz zu haben.<\ /SPAN ><\ /LI >< LI > Möglicherweise haben Sie auch sekundäre GCPs oder Kontrollpunkte, die nicht durch eine Vermessung erfasst wurden, sondern aus einem vorhandenen Orthobild mit bekannter Genauigkeit stammen. Diese können Sie hier ebenfalls importieren oder manuell mit dem GCP Manager <\ /STRONG >&nbsp ; hinzufügen.<\ /SPAN ><\ /LI >< LI > Sobald Sie GCPs zum Workspace hinzugefügt haben, verwenden Sie den GCP Manager <\ /STRONG >&nbsp ; , um Tie points an den zugehörigen Positionen auf jedem überlappenden Bild hinzuzufügen. Wählen Sie einen der GCPs in der Tabelle des GCP Manager <\ /STRONG >&nbsp ; aus und gehen Sie dann durch die überlappenden Bilder in der unten stehenden Bildliste durch und verwenden Sie Ihren Cursor, um einen Tie point an der Stelle zu platzieren, die durch den GCP dargestellt wird.<\ /SPAN ><\ /LI ><\ /UL ><\ /LI ><\ /OL > & nbsp ; <\ /P >< DIV class = " " >< IMG alt = " Add tie points for each GCP and change some to check points " class = " j-img-centered " height = "349" src = "https:\/ \/www.esri.com \/arcgis-blog \/wp-content \/uploads \/2018 \/10 \/GCPCheckpoints.png" style = "display:block;margin-left:auto;margin-right:auto ;" title = " Add tie points for each GCP and change some to check points " width = "518" \/ ><\ /DIV >< H3 style = " color :#4 c4 c4 c;background-color:#fff fff;font-weight :300;font-size :1 .69949 rem;padding-left :120 px;padding-right :60 .4167 px;text-align :justify ;" id = "toc-hId-818003450" ><\ /H3 >< H3 style = " color :#4 c4 c4 c;background-color:#fff fff;font-weight :300;font-size :1 .69949 rem;padding-left :120 px;padding-right :60 .4167 px;text-align :justify ;" id = "toc-hId--1734153511" > Einige Hinweise:<\ /STRONG ><\ /SPAN ><\ /H3 > Check Points <\ /STRONG > : Stellen Sie sicher, dass Sie einige Ihrer GCPs in Check Points ändern (Rechtsklick auf den GCP im GCP Manager und Auswahl von „In Check Point ändern“), damit Sie nach Ausführung der Anpassung im Anpassungsbericht die Abweichung des Check Points sehen können. Dies bedeutet im Wesentlichen, dass der Punkt von einem Kontrollpunkt, der den Anpassungsprozess erleichtert, zu einem Kontrollpunkt wird, der die Anpassungsergebnisse bewertet.Das Symbol in der GCP-Tabelle wechselt von einem Kreis zu einem Dreieck und die Check Points erscheinen als pinke Dreiecke in der Workspace-Karte.<\ /SPAN ><\ /P > Drone imagery <\ /STRONG > : Wenn Sie eine Blockanpassung mit Drohnenbildern durchführen, müssen Sie das Werkzeug Adjust <\ /STRONG > vorher<\ /EM> nutzen bevor Sie GCPs hinzufügen. In diesem Blog konzentrieren wir uns auf digitale Luftdaten.<\ /SPAN ><\ /P > <\/P>Schließlich klicken wir auf das Adjust<\/STRONG> Werkzeug, um die Blockanpassung zu berechnen. Dies wird einige Zeit in Anspruch nehmen – die Transformation mehrerer Bilder, sodass sie zueinander und zum Boden ausgerichtet sind, ist eine komplizierte Arbeit – also stehen Sie auf, machen Sie vielleicht ein paar Dehnübungen oder holen Sie sich eine Tasse Kaffee. Das Protokollfenster informiert Sie, wenn der Vorgang abgeschlossen ist. Wenn die Anpassung fertig ist, sehen Sie neue Optionen im Ortho Mapping Tab, die es Ihnen ermöglichen, die Ergebnisse der Anpassung zu bewerten.<\/SPAN><\/LI><\/OL>

<\/H2> <\/P>Bewertung der Blockanpassung<\/SPAN><\/H1> <\/P>Führen Sie das Analyze Tie Points<\/STRONG> Werkzeug aus, um QA\/QC-Daten in Ihrem Ortho Mapping Workspace zu erzeugen. Die Feature-Class Overlap Polygons<\/EM> bietet Kontrollpunktabdeckung in Bereichen, in denen sich Bilder überlappen, und die Feature-Class Coverage Polygons<\/EM> bietet Kontrollpunktabdeckung für jedes Bild in der Bildersammlung. Untersuchen Sie diese Feature-Classes, um Bereiche zu identifizieren, die zusätzliche Kontrollpunkte benötigen, um die Ergebnisse der Blockanpassung zu verbessern.<\/SPAN><\/LI><\/OL> $QA\/QC outputs in the ortho mapping workspace$ <\/DIV> <\/P>Öffnen Sie den Adjustment Report<\/STRONG>, um die Komponenten und Ergebnisse des Anpassungsberichts einzusehen. Hier finden Sie Informationen über die Anzahl der bei der Anpassung verwendeten Kontrollpunkte, den durchschnittlichen Residualfehler, Tie Point Sets und die Konnektivität der überlappenden Bilddaten. In unserem Fall beträgt der Mean Reprojection Error unserer Anpassung 0,38 Pixel.<\/SPAN><\/LI><\/OL><\/H1>Und jetzt?<\/SPAN><\/H1>Die Werkzeuge zur Blockanpassung erlauben eine iterative Berechnung, sodass Sie die Qualität der Anpassung überprüfen, Optionen ändern, GCPs hinzufügen oder löschen oder Tie Points neu berechnen können, bevor Sie die Anpassung erneut ausführen. Wenn Sie mit dem Fehler im Adjustment Report unzufrieden sind, versuchen Sie, GCPs im <\/SPAN>Manage GCPs<\/A> <\/SPAN>Bereich hinzuzufügen oder ändern Sie einige der <\/SPAN>Adjustment Options<\/A>. Sie können auch einige Ihrer Check Points wieder in GCPs umwandeln und einige andere GCPs als Check Points auswählen. Führen Sie die Anpassung erneut aus und sehen Sie, wie sich dies auf die Verschiebung auswirkt.<\/P>
Sobald Sie mit der Genauigkeit Ihrer angepassten Bilder zufrieden sind, ist es Zeit, Ortho-Produkte zu erstellen! Sehen Sie sich den letzten Teil unserer Blogserie an, um zu erfahren, wie das gemacht wird.<\/P><\/BODY><\/HTML>

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Kommentare

LanNguyen1

Hi there,

It is convenient to process Ortho inside ArcPro. However, in my case, the color blend on the final mosaic is not as nice as what we got from other platform using the same input. Is there any chance to control/improve it? Thanks,

Anonymous User

What inputs did you use for the color balance, and did you create seamlines also? I wonder what would happen if you ran the Color Balance Mosaic Dataset tool. Let me know!

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