Imágenes y LIDAR en ArcGIS 10.1 - Conferencia Esri España 2012

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Presentación del departamento de preventas en la pasada Conferencia Esri España 2012.

Si quieres ver el resto de presentaciones, todas las fotos y vídeos, visita la web del evento:
http://evento.esri.es/es/esri2012/

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Imágenes y LIDAR en ArcGIS 10.1 - Conferencia Esri España 2012

  1. 1. Imágenes y LIDAR en ArcGIS 10.1 Isaac Medel. Preventa de SolucionesJaime Nieves. Responsable de Servicios On-line
  2. 2. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  3. 3. IntroducciónIntroducción a las Imágenes y LIDAR
  4. 4. Teledetección • La Teledetección o detección remota es la técnica de adquisición y posterior tratamiento de datos de la cobertura terrestre desde sensores en plataformas espaciales o aerotransportados. Diferentes tipos de Imágenes
  5. 5. Evolución de ArcGIS • Historia Capacidades de Imágenes Capabilities ArcGIS continua evolucionando como un Sistema de Imágenes
  6. 6. Raster Dataset • Información esencial del modelo de almacenamiento (pixeles) para su lectura y escritura • Comprensible • 1 a N bandas • 1 a 64 bits por banda • Comprimido o sin compresión • Mas de 80 formatos soportados • Pirámides y otros (rrd, ovr, internal…) • Lectura directa – No se requiere convertir
  7. 7. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  8. 8. Gestión Raster y LIDARHerramientas para gestión de grandes volúmenes de Imágenes y gestión de información LIDAR.
  9. 9. Producto Raster • Acceso fácil y simplificado a las imágenes “raw” • Procesos pre-definidos que simplifican el uso • No se requiere conocimiento de la estructura de los ficheros asociados al producto.
  10. 10. Propiedades de los Rasters • Fuente de Datos • Información del Raster • Extensión • Referencia Espacial • Estadística • Transformación • Metadatos • Longitud de Onda • Key Metadata
  11. 11. Mosaic Dataset • Es un modelo de administración de grandes colecciones de imágenes en la Geodatabase • Además es un catálogo que almacena la referencia a las imágenes, mientras que todos los metadatos asociados son almacenados en la GDB • Mosaicado dinámico y flexible • Flujos de procesos “al vuelo” Mosaic Dataset
  12. 12. Mosaic Dataset • Los usuarios pueden ver la mejor imagen disponible • Control del orden de imagen, solape, ángulo, etc. • Procesamiento por defecto, definible y encadenable • Sin alterar la fuente de datos ni creación de imágenes derivadas
  13. 13. Mosaic Dataset • Creación de multiples productos desde la misma fuente de imágenes sin necesidad de almacenar productos intermedios
  14. 14. Mosaic Dataset • Ventajas • Ahorro en tiempo, carga rápida, dinámica y sin alterar la fuente de origen. Ahorro en dinero. • Ahorro en costes de almacenamiento y fácil gestión de grandes colecciones de imágenes • Valor • Múltiples productos derivados de una única fuente de origen • Catálogos con metadatos y rápido acceso • Gestión de imágenes multi-resolución, multi-sensor en una única colección • Los resultados del procesamiento son visibles inmediatamente sin necesidad de esperas
  15. 15. Herramientas de Gestión de Análisis • Incluidas en Geoprocesamiento de ArcGIS • Mas de 80 herramientas para la gestión y procesamiento de imágenes • Creación de Mosaic Dataset y servicios de Imágenes • Conversión de formatos • Compresión • Cálculo de estadísticas • Creación de pirámides • Recortes espaciales y epectrales • Mas…
  16. 16. DemostraciónGestión de Imágenes
  17. 17. Gestión LIDAR … JNM • xxxxxDesde le nuevo formato de gestión LAS Dataset • Desde un Mosaic Dataset Ficheros LAS Visualization & Analysis Consumidores Mosaic De datos Rasters Dataset Visualizacion & Análisis Compartir Gestión Datos Como un servicio De imágenes Descarga de ficheros LAS LAS Dataset Acceso directo a • Visualizar Ficheros LAS • Analizar • Editar / Reclasificar Consumidores de • Terrenos GDB Ficheros LAS
  18. 18. DemostraciónGestión de Imágenes LIDAR
  19. 19. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  20. 20. Análisis y ExplotaciónComo sacar el máximo provecho a la información a las Imágenes y LIDAR
  21. 21. Mejoras en la Visualización • Ajustes de brillo, contraste y gamma. • Histograma Interactivo
  22. 22. Ortorrectificación Imagen Ortofoto
  23. 23. Georreferenciación mejorada • Mejorada experiencia de usuario y mas opciones para flujos • Nueva ventana, autoajuste, tabla de link embebida, georreferenciación de un servicio de imágenes, etc.
  24. 24. Georreferenciación
  25. 25. DemostraciónGestión de Imágenes
  26. 26. Fusión de Imágenes: Pansharpening • Brovey • Esri • IHS • Incluido nuevo método: Gram-Schmidt.
  27. 27. Corrección de Color Antes • Múltiples métodos • Dodging • Ajuste de Histograma • Desviación estándar • Acepta líneas de corte • Automáticas • Manuales Después
  28. 28. Clasificación de Imágenes• Gestor de muestras de entrenamiento Definir áreas de entrenamiento gráficas • Clasificación supervisada y no Generar signaturas espectrales supervisada Usar funciones • Probabilidad de Clase Requiere la extensión Spatial Analyst • Análisis de componentes principales
  29. 29. Herramientas de Análisis • Herramientas que se ejecutan “on the fly” Colormap a RGB Pan-sharpening NDVI Diferencia Ortorectificar Recortes Exportar datos Sombreado Máscara relieve Mosaico Composición de Bandas Filtros Función Raster
  30. 30. Mediciones• Información de altura directamente de la imagen.• Base a alto, Base a Sombra, Altura a Sombra
  31. 31. DemostraciónAnálisis y Explotación de Imágenes
  32. 32. Demostración Análisis LIDAR
  33. 33. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  34. 34. DifusiónDifusión de Información Raster y LIDAR
  35. 35. Mejorado la publicación de servicios • Simplificada la experiencia • Mejoras en la escalabilidad • Servicio de cacheado de imágenes • Funciones en el lado del servidor • Edición del servicio de imágenes • REST Extendido
  36. 36. Como compartir las imágenes • Como un servicio de imagen • Como un servicio de mapa • Otros • Servicio de globo, servicio de movilidad, servicio de Geodatos…
  37. 37. Servicio de Imagen vs Servicio de Mapa Servicio de Imagen Servicio de Mapa Sirve imágenes directamente Sirve un documento de mapa que contiene vectores y raster Las propiedad de la capa pueden Los clientes ven el servicio tal y ser modificadas por el cliente como ha sido diseñado • Compresion • Renderizado El cliente no puede cambiar las • Combinación de bandas propiedades Puede ser almacenado en local y Solo se puede crear cache. ser usado como fuente de datos
  38. 38. DemostraciónGestión de Imágenes
  39. 39. Demostración Análisis LIDAR
  40. 40. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  41. 41. Conclusiones y Referencias
  42. 42. Conclusiones • Fácil y rápida gestión de imágenes, con flujos simplificados • Análisis básico accesible e inmediato. • Análisis avanzado para usuarios que requieren procesos mas complejos y sofisticados • Se integra fácilmente con la tecnología de ENVI • LIDAR es una realidad en ArcGIS • Gestión eficiente de millones de puntos • Generación “al vuelo” de multiples productos • Herramientas y flujos de análisis • Edición sencilla e intuitiva.
  43. 43. Gracias por su asistencia• Referencias• http://resources.arcgis.com/es/communities/imagery/• http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.1/index.html#//016w00000032000000• http://www.arcgis.com/home/group.html?owner=esri&title=Landsat%20Community• http://www.esri.com/library/whitepapers/pdfs/lidar-analysis-forestry.pdf• http://training.esri.com/gateway/index.cfm?fa=catalog.webCourseDetail&CourseID=2497• http://resources.arcgis.com/es/communities/imagery/018500000009000000.htm

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