? 用法strategy
Point density: 定义每个连接点匹配区域的点的最大数目。使用Default (默认)设置，在正常情况下，大约测量100-200个点/影像。
选择Dense或Extreme 提取更多的点。但质量精度差。如果连接点匹配很难，例如由于缺乏纹理（沙漠），此设置将特别有用.
选择Sparse将提取少点，如果大量重叠（80％/ 80％）的使用，这可能效果更好。
USE MANUAL MEASUREMENTS AS NEW TIE POINT AREA:如果此标志被选中，“MATCH-AT”被迫使用所有手工测量及其相应的地面坐标的连接点提取区域。（连接点中心）此标志应始终被激活，尤其是如果最初的连接点，测量如沿海岸线，提取点的具体区域。
CREATE NUMERIC POINT Ids: 如果选中此复选框，IDs 自动测点创建
数值。
? 匹配 Matching 自动连接点提取参数设置
Size of tie-point area: 定义基于特征的连接点匹配的区域大小，相应的单位是像素。该区域是使用源于3D坐标中心点方位的影像。默认值是100像素。您可以设置大小的范围从40至100像素。越大越点越多。如果没有足够的连接点被发现就增加值大小。该区域如重叠不是
太多，因为这可能导致错误连接点。如果您使用的是小栺式图像（例如6cmx6cm影像，使用大小为40像素），就要缩小值，更小的值会增加计算速度。
Parallax Bound：定义二维搜索区域，像素在“MATCH-AT”的基于特征的匹配搜索同源点。其价值取决于粗糙的地形，DEM质量准确性或概略近似的方位。
高度差异越大，应设置值越大。但是，千万不要设置过高，因为不匹配的可能性将增加。默认值是30，这个值几乎很好运行在每一个项目。
平坦小比例尺项目，安全的将这个参数设定为15 。
FBM correlation coefficient: FBM 是一种匹配方法，这是非常强劲。它不仅需要粗近似，是非常快。因此，主要用于该迚程的开始，迅速建立了良好的基础。这是大约1 / 3的像素精确。
匹配过程的运算值从一个影像外观发现特定特征。通过这个值观很好找到第二张影像。
用于初步特征匹配(FBM)相关系数阈值的定义。较大的这个参数设定，较好的质量和可靠性的匹配。然而，这也造成少点的匹配。默认值是92 ％ 。默认的范围这个参数是75％和100％.100 ％,意味着寻找匹配的一点是完全相同的方式在这两个影像，这是非常难以实现。
LSM correlation coefficient: 最小二乘法（LSM）也是一个匹配方法，而且非常准确的。但它需要更好地近似值，并低于FBM。它主要用于对迚程结束的完善在或修正连接点点，通过跟踪影像金字塔取得了良好的点分布。有1/10像素精度。
匹配过程创建一个模板点（ 21x21像素）由一个影像和覆盖到
第二影像。因此这将是发生了变化，直至平方根的平方总和梯度残差收敛到最低限度.
最小二乘法是一个反复的过程.
与FBM相同的功能。由于更好的精度最小二乘法（LSM)的默认值设置为93 ％，可能的范围是从90 ％至99 ％ 。
Apply epipolar line:切换开关来activate/deactivate（启用/停用）决定核线几何标准的精确特征匹配。只有点在一定范围内移动的相应核线将被接纳为同源点.
? 文件/重叠度 File/Overlap
? 影像点/控制点标准差 Std.Dev.Image/Control
Object Points / Ground Control Data (X,Y)
功能是受限于数字影像的像素大小，通常点可确定精度为1 / 3像素。因此，合适的标准偏差设置平面（ xy ）计算如下： SDxy = 1/3 pixel * image scale
Object Points / Ground Control Data (Z) base/height 比率 (b/h)计算如下： border = overlap - 50%
b = image size * (overlap - 2* border) % 高度(h) 对应照相机焦距。 例如标准影像(230mm大小)， 60%重叠和150mm照相机： b/h = 230mm * (60-2*10)% / 150mm = 92mm/150mm