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Imágenes y LIDAR en ArcGIS 10.1 - Conferencia Esri España 2012
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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. …

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

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  • 1. Imágenes y LIDAR en ArcGIS 10.1 Isaac Medel. Preventa de SolucionesJaime Nieves. Responsable de Servicios On-line
  • 2. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  • 3. IntroducciónIntroducción a las Imágenes y LIDAR
  • 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. Evolución de ArcGIS • Historia Capacidades de Imágenes Capabilities ArcGIS continua evolucionando como un Sistema de Imágenes
  • 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. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  • 8. Gestión Raster y LIDARHerramientas para gestión de grandes volúmenes de Imágenes y gestión de información LIDAR.
  • 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. Propiedades de los Rasters • Fuente de Datos • Información del Raster • Extensión • Referencia Espacial • Estadística • Transformación • Metadatos • Longitud de Onda • Key Metadata
  • 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. 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. Mosaic Dataset • Creación de multiples productos desde la misma fuente de imágenes sin necesidad de almacenar productos intermedios
  • 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. 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. DemostraciónGestión de Imágenes
  • 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. DemostraciónGestión de Imágenes LIDAR
  • 19. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  • 20. Análisis y ExplotaciónComo sacar el máximo provecho a la información a las Imágenes y LIDAR
  • 21. Mejoras en la Visualización • Ajustes de brillo, contraste y gamma. • Histograma Interactivo
  • 22. Ortorrectificación Imagen Ortofoto
  • 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. Georreferenciación
  • 25. DemostraciónGestión de Imágenes
  • 26. Fusión de Imágenes: Pansharpening • Brovey • Esri • IHS • Incluido nuevo método: Gram-Schmidt.
  • 27. Corrección de Color Antes • Múltiples métodos • Dodging • Ajuste de Histograma • Desviación estándar • Acepta líneas de corte • Automáticas • Manuales Después
  • 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. 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. Mediciones• Información de altura directamente de la imagen.• Base a alto, Base a Sombra, Altura a Sombra
  • 31. DemostraciónAnálisis y Explotación de Imágenes
  • 32. Demostración Análisis LIDAR
  • 33. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  • 34. DifusiónDifusión de Información Raster y LIDAR
  • 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. 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. 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. DemostraciónGestión de Imágenes
  • 39. Demostración Análisis LIDAR
  • 40. AGENDA • Introducción: Conceptos y Terminología • Gestión Raster y LIDAR • Análisis / Explotación Raster y LIDAR • Difusión Raster y LIDAR • Conclusiones • Referencias
  • 41. Conclusiones y Referencias
  • 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. 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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