Casi di studio

22 Giugno 2011 | Casi di studio, Catalyst

Monitoraggio dei ghiacci fluviali con PCI Geomatica

Il sistema FRAZIL è stato sviluppato per sfruttare le informazioni spaziali sui ghiacci fluviali estrapolate dalle immagini di sensori radar ad apertura sintetica.
Pci Geomatica è la base della componente di processamento delle immagini del sistema FRAZIL. È usata in tutti gli stadi del processamento fino alla creazione della mappa dei ghiacci. Un altro ruolo essenziale di Geomatica è lo sviluppo di diverse routines con l’interfaccia del Modeler. Questo permette di automatizzare la maggior parte dei passaggi di post-processing.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, Catalyst

Correzione immagini ikonos in PCI Geomatica con numero limitato di GCPs

Questo articolo illustra i passaggi per correggere un insieme di immagini IKONOS. Fino ad oggi IKONOS ha acquisito più di 275 milioni di chilometri quadrati di immagini, archiviate in data base digitali e disponibili, per chi le richiede, in tempi brevissimi. Il presente lavoro risponde all’ esigenza di correggere un elevato numero di immagini IKONOS in modo accurato, processandoli con l’ultima versione del software di PCI, Geomatics OrthoEngine. Geomatica supporta infatti la lettura dei dati, la raccolta manuale e automatica dei GCP e dei Tie Point (TP), la correzione di diversi satelliti con il modello rigoroso di Toutin o con RPC, la generazione automatica del DEM, l’ortorettifica, e la mosaicatura manuale e automatica.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, Catalyst

Worldview-1 analisi comparativa con Quickbird in PCI Geomatica

Il presente articolo esamina diverse aree acquisite da Worldvie-1. Inizialmente i dati verranno comparati con quelli di QuickBird della stessa area. Poi saranno esaminati i metodi di correzione geometrica e l’accuratezza dei dati WorldView-1. Tramite il software di PCI Geomatics è possibile eseguire tutti i passaggi del progetto in maniera automatica e modalità batch. Il flusso di lavoro automatico può essere generato e lanciato con l’applicazione EASI di Geomatica, o con il linguaggio Python.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, Catalyst

uso dati satellitari per identificazione veicoli in file autostradali con PCI Geomatica

Con un metodo di determinazione automatica del numero dei veicoli in una coda, i progettisti dei trasporti possono visualizzare rapidamente gli effetti dei cambiamenti dell’uso del suolo, e nello stesso tempo ottenere la conta dei veicoli su base giornaliera. Utilizzando l’applicazione Modeler di PCI Geomatics tutto il processo può essere reso ancora più automatico e applicabile su qualunque area.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

Elaborazione di dati LiDAR con eCognition

Il dato LiDAR) è in grado di fornire stime precise delle proprietà tridimensionali di un oggetto su una vasta gamma di scale. eCognition è stato il primo software ad introdurre l’analisi dell’immagine object-based (OBIA) per il mercato delle scienze della terra, e a partire dalla versione 8 è in grado di importare nuvole di punti LiDAR direttamente all’interno del software. Combinando dati ottici ad alta risoluzione e dati da rilievo L’DAR, l’Università del Vermont, in collaborazione con il Servizio Forestale degli Stati Uniti, ha utilizzato eCognition per sviluppare un’applicazione che valuta e quantifica la copertura di alberi in ambiente urbano (UTC), allo scopo di valutare il grado di impermeabilità del suolo.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, Catalyst

Geocapacity information System di PCI Geomatics per agricoltura sostenibile in India

L’ Agriculture GeoCapacity Network (AGCN) è un progetto in comune tra il Canada e lo stato di Punjab in India per aiutare il settore agricolo indiano a migliorare i processi decisionali fondamentali.
Il test AGCN sviluppato da PCI Geomatics, ha fornito un processo automatizzato per utilizzare dati geospaziali e satellitari trasformandoli in informazioni facili da interpretare e da distribuire a riguardo di – colture, suolo, irrigazione, inquinamento e fattori socioeconomici.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

L’automazione nell’analisi delle immagini passa per eCognition

Nell’articolo si parla della nascita di eCognition nel 2000 e dei princìpi alla base dell’elaborazione ad oggetti che hanno reso il software famoso in tutto il mondo.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

Segmentazione multirisoluzione e classificazione object oriented con eCognition

Il contributo illustra l’impostazione della strategia di classificazione objectoriented e le basi teoriche degli algoritmi di segmentazione multirisoluzione implementati nel software eCognition. Vengono presentate similitudini e differenze rispetto ai tradizionali approcci pixel oriented. Sono specifico oggetto del contributo i protocolli operativi per la calibrazione dei processi di classificazione object-oriented con particolare riferimento alle caratteristiche delle immagini telerilevate e dei sistemi di nomenclatura più comunemente utilizzati per applicazioni in ambito forestale ambientale.

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22 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

Identificazione di edifici e strade da immagini IKONOS e modelli di elevazione con eCognition

Immagini IKONOS e un modello digitale del terreno sono stati importati in eCognition per estrarre informazioni sulle aree antropizzate nella città di Tsukuba in Giappone.

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20 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

Integrazione di dati LiDAR e HRSC-A in eCognition

La Tecnica object-oriented è stata testata per due dataset molto diversi: dati di una camera fotografica aerea stereo ad alta risoluzione (HRSC-A) e dati di intensità LiDAR. L’uso della segmentazione multirisoluzione e della classificazione knowledge-based di eCognition ha mostrato risultati ottimi in entrambi i casi.

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20 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

Multiscale Segmentation with eCognition

L’approccio object-oriented di eCognition viene applicato a dati multispettrali e pancromatici per l’estrazione di feature in ambiente urbano e rurale.

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20 Giugno 2011 | Casi di studio, eCognition

eCognition: Interfacing Remote Sensing and GIS

L’autore dimostra con diversi esempi applicativi come la classificazione basata sulla segmentazione è molto più affidabile e accurata di quella basata sui pixel, soprattutto per le immagini ad alta e altissima risoluzione, e nelle situazioni complesse, come gli ambienti urbani, i paesaggi variegati, il change detetection etc etc.

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