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A Leica agora é ERDAS

Se você trabalha há algum tempo com Sensoriamento Remoto e mais especificamente com alguma solução propietária, provavelmente já ouviu falar sobre a empresa . Ela foi fundada em 2001 após ter . Um pouco depois, o ERDAS ganhava recursos e ferramentas direcionadas para Sensoriamento Remoto.  

 

Em 2005, o grupo sueco Hexagon adquiriu a Leica Geosystems e manteve a identidade da companhia. Visando atingir outras áreas e expandindo o seu leque de soluções, em 2007 a empresa adiquire a Acquis, ER Mapper e a IONIC, ganhando background para gerar soluções que incluem a captura de dados (através de seus produtos como ERDAS IMAGINE e LPS), gerência de dados (leia-se Red Spider da IONIC), conexão e compartilhamento de dados (Titan) e fornecimento de dados (Image Web Server da  ER Mapper e RedSpider Web da IONIC). 

 

Após todo esse inevitável e necessário contexto para que você pudesse se situar, o resumo de tudo isso é que a partir de hoje a Leica Geosystems Geospatial Imaging passa a se chamar . E como você deve estar associando uma coisa com a outra, é o nome da suíte de processamento e gerenciamento de imagens voltada para a área de Sensoriamento Remoto cuja versão 9.2 foi lançada há exatos 30 dias atrás. Mas a moral da história não acaba aqui.    

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O novo ERDAS IMAGINE 9.2

Agora é oficial. A Leica Geosystems Geospatial Imaging anunciou no último dia 3 de março a nova versão de sua solução para processamento digital de imagens, o ERDAS IMAGINE 9.2, praticamente 1,5 ano após de o lançamento da versão 9.1, que agora traz algumas novidades muito interessantes. Para quem ainda não se situou, o ERDAS IMAGINE é uma suíte completa para a manipulação, gerenciamento e processamento de imagens, voltada inteiramente para quem trabalha com Sensoriamento Remoto.

Logo de cara, o ERDAS IMAGINE 9.2 conta com uma novidade interessante: traz incorporado o IMAGINE Subpixel Classifier que, como o próprio nome diz, é um classificador que realiza classificação por subpixel e era vendido separadamente como um módulo à parte. Um classificador subpixel permite realizar classificação supervisionada mais detalhada, permitindo detectar ocorrências de objetos numa imagem que ocupam menos de 1 pixel.

Houve também um aumento realmente considerável na capacidade de manipulação, representação e gerenciamento de pontos que passou de 500 mil para 50 milhões(!), ou seja, o aumento foi de 100 vezes. Tente apenas imaginar o tipo de gerenciamento que o sistema deve realizar à nível de memória para manipular estruturas topológicas com pontos dessa magnitude. Realmente incrível.

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