Estás usando un navegador obsoleto.
Para navegar mejor por este sitio, por favor, actualiza tu navegador.
Wormhole Live Learning Platform

ArcGIS: Análisis de Imágenes

ArcGIS: Análisis de Imágenes

Sobre este curso


Aprenda las mejores prácticas y flujos de trabajo para mejorar la visualización y extraer información significativa de imágenes satelitales, Lidar y otros datos de sensores remotos. Este curso cubre opciones de procesamiento dinámico de ráster disponibles en ArcGIS y lo lleva a una exploración profunda de la clasificación de imágenes. Usará tres métodos de clasificación para categorizar entidades de cobertura de suelo y aprenda como determinar qué método es apropiado para un determinado proyecto y dataset.

 

Tópicos Cubiertos


  • Cadenas y plantillas de funciones ráster. Funciones ráster. Aplicar funciones ráster. Conceptos básicos de la ventana de Análisis de Imagen. Aplicar funciones ráster en un ráster de cuatro bandas. Usar un dataset LAS en un dataset de mosaico. Cadenas de funciones ráster. Reusar cadenas de funciones ráster. Lista de control de funciones de plantilla. Aplicar una función de plantilla en un ráster.
  • Analizar visualmente los cambios a través del tiempo: determinar áreas de cambio. Fuentes de datos ráster. Mejorar el despliegue de datos ráster. Exploración de datos de sensores remotos. Identificar áreas de cambio. Análisis de datos temporales de los datos de Ikonos.
  • Introducción a la clasificación de imágenes: demandar detección analítica de cambio. Explorar cambios de sensores remotos. Historia de la clasificación de imágenes. Tipos de clasificación de imagen. Flujos de trabajo de clasificación. Flujos de trabajo de procesamiento de sensores remotos. Salidas de la clasificación. Planear el análisis.
  • Detección de cambios a través de clasificación no supervisada: Revisión de clasificación no supervisada. Características de la resolución espacial de sensores. Bandas de imágenes Landsat. Explorar datos Landsat. Identificar clases. Identificar clases en un ráster Landsat. Comparar resultados contra estándares.
  • Clasificación supervisada de áreas desarrolladas: revisión de clasificación supervisada. Componentes de una muestra apropiada. Crear una muestra puramente espectral. Evaluar un archivo de firma.
  • Evaluación de la precisión de los resultados clasificados: usar evaluación de precisión. Componentes de una evaluación de precisión. Ejemplos de evaluaciones de precisión.
  • Análisis de superficie impenetrable con una clasificación orientada a objeto: revisión de clasificación orientada a objetos. Segmentación de imágenes. Configuración de la segmentación. Muestras de objetos orientados. Crear muestras de objetos orientados.
  • Aplicación de análisis de imagen: Aplicación de análisis. Flujos de trabajo recomendados para la actividad.

Al finalizar el curso sabrás:


  • Aplicar funciones de procesamiento de ráster dinámico para mejorar el despliegue del ráster, preparar los datos para el análisis y rapidamente crear múltiples productos desde una sola fuente de datos.
  • Crear un conjunto de datos de imagen de serie de tiempo para identificar visualmente y documentar áreas de cambio.
  • Realizar detección de cambios, evaluación de riesgos y otros tipos de análisis realizando clasificación supervisada, no supervisada y orientada a objetos.
  • Evaluar la exactitud de los resultados de clasificación.

Prerrequisitos


Profesionales GIS, analistas de imágenes y otros que trabajen con imágenes para mapeo y análisis. Aquellos que trabajen en la industria forestal, hidrología y minería pueden encontrar a este curso particularmente útil. Es requerimiento haber tomado los cursos ArcGIS II: Flujos de trabajo y ArcGIS Mapas o tener conocimientos equivalentes.

Requerimientos de Software


  • ArcGIS Pro
  • ArcMap