
Los profesionales GIS, científicos de percepción remota y analistas de imágenes utilizan ENVI, software especializado en análisis de imágenes. Sirve para extraer información significativa de las imágenes y así poder tomar de mejores decisiones.
Los profesionales GIS, científicos de percepción remota y analistas de imágenes utilizan ENVI, software especializado en análisis de imágenes. Sirve para extraer información significativa de las imágenes y así poder tomar de mejores decisiones.
ENVI incluye un conjunto integral de herramientas de análisis de datos que se utilizan para extraer información de las imágenes de manera rápida y sencilla. Estas herramientas están expuestas como tareas de procesamiento discretas, así como flujos de trabajo que lo guían a través de los pasos de procesamiento para garantizar una preparación precisa, e incluyen calibración, preprocesamiento, corrección atmosférica, afilado, ortorectificación y corregistro. A partir de ahí, la analítica ENVI se puede utilizar para detectar cambios y anomalías, medir y extraer entidades, modelar entidades topográficas y mucho más.
Los usuarios GIS confían en ENVI para extraer información oportuna, confiable y precisa de las imágenes geoespaciales porque está científicamente probado, es fácil de usar y está estrechamente integrado con la plataforma ArcGIS de Esri. NV5 Geospatial y Esri han trabajado juntos durante muchos años para proporcionar soluciones que permitan a los usuarios GIS acceder y analizar imágenes sin problemas para resolver problemas críticos con confianza.
NV5 ha desarrollado una tecnología de aprendizaje profundo (deep learning) diseñada específicamente para trabajar con imágenes teledetectadas para resolver problemas geoespaciales. El módulo Deep Learning de ENVI elimina las barreras para realizar un aprendizaje profundo con datos geoespaciales y actualmente se está utilizando para resolver problemas en la agricultura, servicios públicos, transporte, defensa y otras industrias.
Encontrar objetos en una escena de imagen (extracción de entidades) es una capacidad muy útil en los flujos de trabajo de imágenes geoespaciales. El módulo Feature Extraction de ENVI le permite extraer rápida y fácilmente entidades a partir de imágenes de alta resolución. Este módulo lo guía a través del proceso de extracción desde la ingesta de imágenes hasta la exportación de resultados, y le permite extraer las funciones que necesita. Además, el módulo está construido con un motor de procesamiento de imágenes de alto rendimiento para ofrecer resultados rápidos, incluso con grandes conjuntos de datos.
ENVI soporta los últimos datos de sensores, incluyendo el LiDAR Geiger-mode de NV5 y otros datos comerciales de Planet, DigitalGlobe, Airbus y más. Incluye el soporte de modo pancromático, multi e hiperespectral, LiDAR, SAR y Full Motion Video.
ENVI trabaja con cualquier tamaño de datos y tiene herramientas automatizadas para preparar rápida y fácilmente imágenes grandes y pequeñas para su visualización y posterior análisis.
Echa un vistazo en este breve video a lo que ENVI puede hacer por ti y por tu trabajo en GIS y Teledetección.
En la Conferencia de Usuarios Esri 2023 hubo abundantes oportunidades para aprender sobre análisis espacial. ¡Sigue leyendo para obtener un resumen sobre los aspectos más destacados y tendencias en análisis espacial que se discutieron allí!
El condado de Brevard, Florida, EEUU, utilizó ArcGIS Enterprise como plataforma para desarrollar un visor de calles con una vista detallada de su sistema de carreteras, para abordar mejor los requisitos de mantenimiento, los proyectos de construcción y las preocupaciones de los residentes.
Los mapas de tiempo de caminata muestran dónde y qué tan lejos pueden viajar los peatones desde un punto específico en un período de tiempo determinado. En este artículo, aprenderás cómo crear un mapa de tiempo de caminata con ArcGIS Online.
La mejor solución para muchos de los problemas ambientales radica en combinar la tecnología geoespacial, la responsabilidad y uno de los recursos más básicos de la tierra: los árboles.
¿Podemos hacer un mejor trabajo al predecir dónde ocurrirán las inundaciones y quién se verá afectado? Afortunadamente, podemos, gracias a los avances recientes en tecnología GIS, modelado de agua y disponibilidad de datos.
La Conferencia anual de usuarios de Esri de hace unos días en San Diego, EEUU, fue la más grande de la historia, con más de 19,000 participantes en vivo y miles más que asistieron en línea. En este artículo les compartiremos las conclusiones clave de los eventos de imágenes y teledetección.