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. L3Harris 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.
L3Harris 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 L3Harris 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.
Conoce cómo, gracias a la combinación de las imágenes teledetectadas y las capacidades de ArcGIS, se pudo desarrollar una solución que develó los misterios de la antigua cultura de la Isla de Pascua.
La pandemia de COVID-19 puso a prueba la capacidad de las empresas para mantener cadenas de suministro sin interrupciones. Para superar este desafío, se viene organizando un concurso anual de casos de cadena de suministro, donde se invita a estudiantes a desarrollar una solución innovadora.
Los sistemas de información geográfica (GIS) transformaron la forma en que respondimos a la pandemia de COVID-19 y pueden apoyar de manera similar los esfuerzos para contener la viruela del mono.
¡Anímese! ¡ArcGIS Enterprise 11.0 estará disponible en su versión en español muy pronto! Anticipándose a este lanzamiento, tómese el tiempo para prepararse, asegurándose de que su organización esté lista para actualizar a la nueva versión.
Un mapa interactivo compartido usando ArcGIS Urban muestra de manera efectiva cómo Detroit (EEUU) y la región circundante se han recuperado a través del tiempo.
