pdf版本的中英文对照版帮助文档V1.9版本已整理完成，并仔细核查，可作为案头资料。

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PS：一直在想什么才是最好的教程，当通篇阅读了两遍Smart3D软件自带的英文帮助文档后，觉得自己之前整理的目录糟糕透了，于是一口气把它给翻译了（之前一直没找到中文版，老外对国内市场还是不够重视啊）作为标准教程。

4.2.9 空三（Aerotriangulation）

    为了进行三维重建，ContextCapture必须非常准确地知道每个输入照片组的照片组属性和每个输入照片的姿态。如果您忽略这些属性，或者您不知道它们是否具有足够的准确性，ContextCapture可以通过称为空三（有时缩写为AT）的过程自动计算这些参数。

    空三基于块（Block），并生产一个计算好相关属性的新块（Block）。

    空三会参考当前摄像机位置（例如，从GPS初始化）或基于地理参考控制点。

    尽管ContextCapture可以在没有输入照片姿态初始信息的情况下完成空三，但不建议对大量照片进行计算；在这种情况下，没有任何初始位置信息的空三可能失败或者错乱。大数据集最好包括大概的姿态信息（例如INS），也可以通过XML或MS Excel文件导入。ContextCapture可以完成一个非常大的块（Block）的空三计算，块大小的唯一限制是计算机内存。

译者注：这也是为什么大面积的航拍会进行分块空三，有些单位具备Tb级的内存，而有些单位只能使用32G内存。可以根据实际情况考虑分块的方式。常规建议16G或者32G内存不要超过8000张照片。

4.2.9.1 通过空三创建一个快（Creating a new block by aerotriangulation）

从“块常规”Block General选项卡或项目树视图的上下文菜单中，单击“提交空三”以通过航空三角测量创建新块。

使用已完成或已调整的参数处理新块。

4.2.9.1.1 生成块的名称（Output block name）

选择航空三角测量输出块的名称和说明。

4.2.9.1.2 相关组件（Components）

根据组成部分选择要考虑的航三角测量照片。

只有当块包含属于不同组件的照片时，才启用此页。

选择要参与空三的照片：

    •使用所有照片：包括不属于空三主要部件的照片。这可能有助于将新添加到块中的主要组件照片或以前的空三角飞掉的照片合并到其中。

    •仅使用主要部件的照片：航空三角测量将忽略主要部件外部的照片。这可能有助于对与以前的航空三角测量成功匹配的一组照片进行新的精确调整。

4.2.9.1.3 定位或空间参考（Positioning/georeferencing）

选择空三应如何放置和标定块。

标定模式根据输入块属性启用：

•任意（Arbitrary）：块位置和方向是任意的。

•自动垂直（Automatic vertical）：锁定垂直方向根据输入照片方向确定。块比例和方向保持任意。

•在用户连接点上使用位置约束（Use positioning constraints on user tie points）（仅当输入块具有定位约束时才可用）：由于重新定义的约束，块被严格地放置/定向/缩放。

•使用照片定位详细数据进行调整（Use photo positioning metadata for adjustment）（仅当输入块至少有3个具有定位元数据的照片时可用）：根据姿势元数据中的照片位置精确调整块（建议是准确的元数据时使用此选项）。

•使用照片定位详细数据进行刚性配准（Use photo positioning metadata for rigid

registration）（仅当输入块至少有3张带有定位元数据的照片时才可用）：该块通过照片姿态元信息严格配准到照片位置（建议使用不准确的元数据）。

•使用控制点进行调整（需要有效的控制点设置）（Use control points for adjustment）：块精确地调整到控制点（当控制点精度与输入照片的解决方案一致时建议）。

•使用控制点进行刚性配准（需要有效的控制点集）（Use control points for rigid registration）：将块刚性注册到控制点，而不处理长距离几何变形（建议用于不准确的控制点）。

•使用来自QR codes（Use surveys from QR codes）：块被注册到定位约束或来自QRCODE的控制点和当前其他附属数据。

对于使用控制点的配准模式，所选照片上需要一个有效的控制点集：至少有3个控制点的超过2个测量值。

了解有关使用特定ContextCapture

QR码进行空三的ContextCapture QR code Creator的更多信息。

4.2.9.1.4 设置（settings）

选择空三的估算方法和高级设置。

关键点密度（Keypoints density）

关键点密度值可以更改以管理特定的数据集：

•常规（Normal）：建议用于大多数数据集。

•高（High）：增加关键点个数，建议在物件纹理不足或照片较小的情况下匹配更多照片。此设置使三角剖分处理速度变慢。

我们建议您先尝试常规模式。

QR codes解析（QR codes extraction）

如果启用，将从图像中提取QR codes。将使用常规QR codes和ContextCapture用户连接点QR codes创建用户连接点。ContextCapture控制点QR codes将用于创建控制点。

匹配点选择模式（Pair selection mode）

可以使用不同的选择算法计算连接点对：

•默认（Default）：选择基于多个标准，根据其中图像之间的相似性计算。

•仅适用于类似图像（Similar images only）：根据关键点相似性估计相关带你对。当图像相似度具有足够的判别性时，该方法计算时间较短。

•详尽：使用所有可能的部件，建议在照片之间重叠有限的情况下使用（例如，对于摄像机设备）。穷举选择计算要密集得多（指数级上升而不是线性），所以它应该应用于少数照片（几百张）的情况。

•序列（Sequence）：仅使用给定距离内的邻域对，建议在默认模式失败时处理单个照片序列。照片插入顺序必须与顺序相对应。

•循环（Loop）：在循环中仅使用给定距离内的邻域对，建议在默认模式失败时处理单个循环的照片。照片插入顺序必须与顺序相对应。

我们建议您先尝试默认模式。

组件构建模式（Component construction mode）

组件构造算法可以更改为管理特定的数据集：

•单通道（One-pass）：建议用于大多数数据集。

•多通道（Multi-pass）：仅当单通道模式无法在主要组件中包含大量照片时才建议使用。多道次模式需要更多的计算时间。

我们建议先尝试单程模式。

分块颜色均衡（匀色）Blockwise color equalization

如果启用，将在空三步骤中对所有输入照片执行自动颜色均衡。这种均衡计算出了确保所有照片之间外观一致性的最佳方法，即使在图像之间的辐射测量差异很大的情况下也是如此。

请注意，这是两个步骤的处理流程，需要两个步骤：

1.在空中三角测量过程中激活分块颜色均衡。

2.在重建步骤中选择“跨块（Blockwise）”作为色彩均衡模式。

有关详细信息和示例结果，请参阅构建（Reconstruction）处理设置。

估算方法（Estimation methods）

根据块中的可用数据，可以根据不同的块属性选择对应的估算策略。

空三中不同属性的可用估算行为包括：

•计算（Compute:）：不使用任何输入估计进行估算，

•调整（Adjust）：通过调整输入估算值进行估算（根据调整后的属性，可以提出其他选项来自由管理）。

•在公差范围内调整（Adjust within tolerance）：通过调整输入估算值，同时保持接近输入估算值，直至达到用户定义的公差。

•保持（Keep）：使用输入的估算

光学属性估算模式（Optical properties estimation mode）

我们建议先尝试单通道（One-pass mode）模式。当空三AT失败时，多通道（Multi-pass）模式很有用，因为初始参数与实际值相差甚远（例如，未知焦距或未知大畸变）。它需要大量的计算时间。如果可能的话，最好采用更快更稳健的方法，包括导入照片组（photogroup）光学属性（importing photogroup optical properties）。

估算组（Estimation groups）

设置此选项可忽略照片组结构，并估算每个照片的相机属性。

当使用变焦镜头变焦拍摄或多摄像机系统（摄像机设备）进行图像采集时应用。

如果应用，此选项会影响空三精度。

使用此选项将产生一个输出块，每个照片一个照片组。

低级设置（Low-level settings）

低级设置只能通过加载的预设进行设置，它们可以直接控制所有的空三处理设置。

技术支持小组可提供航空三角测量预设，以解决特殊、具体问题。

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