影像匹配结果点分布方式。

• 常规：生成的连接点将会尽量布满整个重叠区。
• 均匀：生成的连接点将会均匀的分布在重叠区。

在点分布方式中选择常规后可用。

将每个重叠区域划分为N*M的子区域，设置生成地面控制点的密集程度。密集程度越高，需要计算处理的时间更长。

• 稀疏为3*3个子区域。
• 中等为4*4个子区域。
• 稠密为6*6个子区域。

在点分布方式中选择常规后可用，默认为MOTIF。

• MOTIF：一种针对多模态影像的模版匹配算法，其特点是采用轻量级特征描述符。MOTIF能克服由SAR与光学图像差异引起的非线性辐射畸变。
• AFHORP：一种针对多模态影像的特征匹配算法。AFHORP对多模态影像中的辐射畸变和对比度差异具有较强的抵抗力，在解决方向反转和相位极值突变问题方面表现优异。
• RIFT：一种对大范围非线性辐射畸变具有鲁棒性的特征匹配算法。RIFT不仅能够提升特征检测的稳定性，还能克服梯度信息用于特征描述的局限性。
• SIFT：一种从影像中提取独特不变特征的方法，可用于在不同视角下的物体或场景之间进行可靠匹配。

其中，AFHORP和RIFT方法支持多模态数据匹配。

在点分布方式中选择常规后可用。

影像匹配时，块内保留的点数目最大值，默认为 256，不能小于 25。

在点分布方式中选择均匀后可用。

用来设置每景影像上同名点匹配的种子点数量，默认为 512。当影像纹理较差时，需要增加连接点数量，保证匹配出足够多的点，提高后续影像处理质量。

在点分布方式中选择均匀后可用。

设置查找种子点的方式，默认为栅格中心点。

• 角点：选择区域内特征明显的点作为种子点。
• 栅格中心点：将栅格的中心点作为种子点，此查找方式具有随机性。

在点分布方式中选择均匀后可用。

设置种子点之间的间隔大小，默认为 40，单位为像素。模板越大，搜索的点越可靠，耗时越长。

在点分布方式中选择均匀后可用。

设置影像匹配的种子点搜索半径，，认值为 40，单位为像素。搜索半径越大，匹配范围越大，耗时也越长。