N/A
= No aplicable
O = No se recibió información |
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MARCA |
Definiens |
Idrisi |
Erdas |
Pci
Geomatics |
| Nombre
Pack |
eCognition |
Taiga |
Imagine |
Geomatica
10 |
| Fecha
de Introducción |
2000 |
1987 |
1991 |
2005 |
| Fecha
de la última actualización del sistema y los datos |
Noviembre
2009 |
2009 |
Abril
2010 |
Febrero
2010 |
| Hardware
espacial soportado (1) |
|
Unidad
GPS |
3D
y Estereo display |
Digitalizadores,
estereo display y unidad GPS |
| Operaciones
definidas por el usuario y extensiones (2) |
SDK
(engine api, automation api, data I/O api) |
Script,
macros, programación gráfica, etc. |
GUI
modificable via XML y lenguaje Macro Erdas (EML), Modelo GráficoMaker
(basado en Lenaguaje espacial Modeling), C/C ++ Desarrollo Toolkit Imagine |
Script
EASI |
| Tipos
de Imágenes Soportadas |
Todos
los enumerados en (3) |
Todos
los enumerados en (3) |
Todos
los enumerados en (3) |
Todos
los enumerados en (3) más 50 sensores soportados |
| Otros
lados de entrada soportados |
vector,
nube de puntos (*.las) |
Todos
los enumerados en (4) |
Todos
los enumerados en (4), imágenes tematicas, GPS, CAD |
vector,
puntos, DEMs, imágenes escaneadas y mapas |
| Clasificación
(General) |
|
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| Maximo
numero de bandas |
sin
límite |
64 |
sin
límite |
1024 |
| Integración
de datos auxiliares (Y (métodos [5])/N) |
Y |
Y
(a priori probable) |
Y
(medicion de textura, a priori probable, capas raster y vectoriales) |
Y
(medición de textura, a priori probable, etc) |
| Clasificación
de sub pixel (Y (métodos [6])/N) |
N |
Y
(unmixing lineal espectral) |
Y
(unmixins espectral, probabilidad unica de feature) |
Y
(punto, poligono, feature lineal, pixel semilla) |
| Formación
selección de ejemplo (Y(métodos [7])/N) |
Y |
Y
(pixeles individual, poligonos, mascaras) |
Y
(pixeles individuales, areas de interes, features vectoriales, mascaras) |
Y
(punto, poligono, feature lineal, pixel semilla) |
| Evaluación
de la fiabilidad (Y(métodos [8])/N) |
Y |
Y
(matriz de error, coeficiente kappa) |
Y
(matriz de error, coeficiente kappa) |
Y |
| Clasificación
Basada en Pixel |
|
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|
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| Clasificación
no supervisada (Y (métodos [9])/N) |
Y |
Y
(Cluster, isodata, K means, clasificación hiperespectral no supervisada |
Y
(Cluster RGB regular y avanzado, isodata, segmentación de imágenes) |
Y |
| Clasificación
supervisada (Y (métodos [10])/N) |
Y |
Y
(Todos los enumerados [10] + [a]) |
Y
(Todos los enumerados [10] + [b]) |
Y |
| Indices
de vegetación (Y/N) |
Y |
Y |
Y
([c]) |
Y |
| Analisis
de Componentes Principales |
N |
Y |
Y
([d]) |
Y
([d]) |
| Clasificación
basada en Objetos |
|
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| Linea
(ej. Rutas) extracción (Y (métodos [11])/N) |
Y
(esqueletos, cambio de tamaño objetos/superficie de tension) |
N |
Y
(propietario) |
Y
(manual) |
| Segmentación
Región de cultivo (Y/N) |
Y |
Y
(Basada en cuencas hidrográficas) |
Y |
Y |
| Segmentación
imágenes multiresolución (Y/N) |
Y |
N |
Y |
Y |
| Aproximación
mulescala (Y/N) |
Y |
Y |
N |
N |
| Generalización
(Y (métodos [12])/N) |
Y
(cuadratura de los edificios, suavizado de contornos, eliminación
de cluster) |
N |
Y
(Numeros dependiendo del tipo de feature) |
Y
(Suavisado vectorial, adelgazamiento) |
| Procesamiento
Geométrico |
|
|
|
|
| Modelo
de Corrección (Y (métodos [13])/N) |
N |
|
Y
(orbital riguroso) |
Y |
| Transformaciones
(Y (métodos [14])/N) |
N |
proyecto,
affine local |
Y
[e] |
Y
(todos los metodos) |
| Proyecciones
cartográficas (Y (métodos [15])/N) |
N |
UTM,
LatLong, Planas, etc |
Y
(demasiadas a la lista) |
Y
[f] |
| Generación
Ortofotos usando DEM (Y/N) |
N |
N |
Y |
Y |
| Resampleo
(Y (métodos [16])/N) |
Y
(vecino mas cercano) |
|
Y
(Todos los enumerados [16] + spline cubic) |
Y
(todos los metodos) |
| Evaluación
de precisión geométrica (Y (métodos [17])/N) |
N |
|
Y
(RMSE, promedio horizontal/error vertical) |
Y
(Todos los metodos gráficos y matematicos) |
| Procesamiento
imágenes y radiometría |
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|
|
|
| Corrección
radiométrica |
Y
(ajuste normalizado, canal aritmetico flexible) |
Y
(destripe, dn de radianza, corrección atmosférica) |
Y
[g] |
Y
(atmosférico, angulo solar, normalización, etc) |
| Convolución
espacial (Y (métodos [19])/N) |
Y
(filtrado amplio de algoritmos de pixel) |
Y
(smoothing, pansharpening, filtro definitdo pos usuario (tamaño
max. kernel size: 255 x 255)) |
Y
[h] |
Y
(smoothing, sharpening, definido por usuario) |
| Transformación
de imágenes (Y (métodos [20])/N) |
Y
(filtrado amplio de algoritmos de pixel) |
Y
[i] |
Y
[j] |
Y
(FFT, wavelet) |
| Operaciones
morfológicas (Y (métodos [21])/N) |
Y
(binaria, escala de grises, abrir, cerrar, skeletonising, definir por
usuario los elementos estructurales) |
N |
Y
(dilatar, erosionar, abrir, cerrar, definibles por el usuario) |
Y |
| Filtrado
por radar, imágenes (Y (métodos [22])/N) |
N |
Y
(Fourier, PCA) |
Y
(k) |
Y
(8 + metodos) |
| Edición |
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|
| Extracción
manual/adición de puntos, líneas, polígonos (Y/N) |
Y |
Y |
Y |
Y |
| Adición
de textos y simbolos |
Y |
Y |
Y |
Y |
| Superposición
con los datos del mapa (Y/N) |
N |
Y |
Y |
Y |
| Aplicación |
|
|
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|
| Servicios
de formación (Y (duración lista)/N) |
Y
(3-5 días/personalizable) |
Y |
Y
(curso con duración variable, personalizable) |
Y |
| Principales
usuarios (max 5) |
Proveedores
de datos (Woolpert, Blom, 3001, Photoscience, etc) Agencias Gubernamentales
(USDA, USFS, etc) de investigación (NASA, JPL, Universidades
en todo el mundo) |
REDD
modeladores, modeladores de los sistemas terrestres, Expertos en teledección,
ecologistas, y modeladores del medio ambiente |
Departamento
de Defensa, Organismos Nacionales Encargados de Cartografía,
silvicultura, compañías aéreas, gobiernos estatales
y locales |
|
| Principales
aplicaciones (max 5) |
Silvicultura,
planificación urbana, gestión de aguas, monitoreo ambiental,
Seguridad y Defensa |
REDD
carbono offset, análisis de series temporales, modelos ecológicos,
cambio de uso de suelo |
Análisis
geoespacial, orto-mosaicos, detección de cambios, Cartografía |
Análisis
del medio ambiente, agricultura, industria aeroespacial y de defensa,
producción de imágenes |
| Características
distinguibles [23] |
Análisis
de imágenes basado en objetos, escala, forma, color y textura;
trabaja en raster, vector y nubes de puntos-, arquitectura cliente-servidor
optimizado para la producción a gran escala |
Integración
del análisis raster sofisticado con sólidas capacidades
de percepción remota |
Primero
software comercial de teledección; análisis continuo de
imagenes que se fusionan con el procesamiento geoespacial |
Sistema
de software integrado |
