Top 10 capacidades de ArcGIS Pro

Como ya hemos venido presentando, ArcGIS Pro es la app de escritorio de 64 bits de la Plataforma ArcGIS pensada para ti, el profesional GIS, que necesitas una potente herramienta de edición, análisis y gestión de datos avanzados e integrales de GIS.

A continuación analizamos el top 10 de las capacidades de ArcGIS Pro que no puedes dejar pasar por alto y que muestran las bondades de esta app de nueva generación. ¿Estás preparado/a?

Entorno de trabajo

ArcGIS Pro nos habilita para trabajar con información geográfica de forma integral, sin importar si para ello necesitamos utilizar mapas, escenas 3D, tablas o gráficos. Ya no hablamos sólo de mapas: hablamos de proyectos.

Aplicación conectada

Desde ArcGIS Pro accedemos de forma inmediata a todos los recursos compartidos en nuestra organización, ya sean capas, mapas, tareas, herramientas de análisis, etc. Además, está conectado con el Living Atlas, el mayor repositorio de contenidos geográficos del mundo de gran utilidad en vuestros proyectos.

ArcGIS Pro es el punto de encuentro entre el técnico GIS y el resto de implicados en el proyecto geográfico, ya que desde ArcGIS Pro publicamos mapas, herramientas de análisis y escenas 3D que serán utilizados por el resto de aplicaciones de la Plataforma ArcGIS.

Gráficos

Los gráficos son un potente recurso que nos ayuda a comprender mejor nuestros datos y a tomar mejores decisiones. En ArcGIS Pro podemos crear distintos tipos de gráficos dinámicos que revelan información escondida en nuestros datos espaciales.

Edición productiva

Sabemos que una de las tareas que más tiempo consume es la edición de información espacial. ArcGIS Pro está diseñado para hacer este proceso mucho más productivo a través de herramientas inteligentes que necesitan un menor número de clics. Además, mediante las plantillas compuestas, somos capaces de editar varios elementos de forma simultánea, ahorrando por lo tanto tiempo y recursos.

Análisis científico

La utilización de algoritmos de machine learning, detección de imágenes o análisis multivariable son habituales en la investigación y en la ciencia de datos. ArcGIS Pro nos permite incorporar a nuestros análisis todos estos paquetes de cálculo en Python y conectarnos a programas estadísticos como R.

Funciones ráster

Las imágenes son una valiosa fuente de información, cada vez más accesible, pero muchas veces no se explota su potencial por lo complejo de los tratamientos que debemos aplicarles.

Las funciones ráster nos ayudan a aplicar procesos de forma rápida y sencilla sobre nuestras imágenes. Además, podemos generar modelos que apliquen varios procesos de forma secuencial para obtener productos de información sofisticados.

Simbología

Un mapa no es un mapa sin una simbología adecuada y los profesionales GIS sabéis lo difícil que es conseguir una representación correcta y fluida en todas las escalas de nuestro mapa digital. En este sentido ArcGIS Pro ofrece nuevas herramientas para gestionar mejor la simbología como por ejemplo los símbolos multiescala.

Mapas cacheados vectoriales (Vector Tiles)

Los mapas cacheados vectoriales, a diferencia de los cacheados ráster tradicionales, se crean en menos tiempo, ocupan mucho menos espacio y son capaces de adaptarse a la resolución del dispositivo con el que los estamos consumiendo.

Además, gracias a los mapas cacheados vectoriales, podemos generar múltiples productos cartográficos a partir de un mismo servicio cacheado. De esta manera rentabilizamos la gran inversión que hacemos a la hora de generar cartografía.

3D

En los últimos años se ha disparado la demanda de proyectos GIS que requieren la representación y análisis 3D. El profesional que utiliza ArcGIS Pro se da cuenta de que puede llevar a cabo este tipo de proyectos sin necesidad de cambiar de aplicación.

Arcade

Arcade es un lenguaje de expresiones que nos permite establecer cómo se representa y etiqueta la información sin necesidad de crear campos nuevos o implementar esta lógica en las aplicaciones. Lo interesante de Arcade es que se propaga en toda la Plataforma ArcGIS, por lo que los mapas creados en ArcGIS Pro conservan estas expresiones una vez publicados.

 

Como veis, son muchas las razones para que empecéis a usar ArcGIS Pro aquellos usuarios que aun no hayáis dado el salto. ¡Marca la diferencia con tu GIS de escritorio y conviértete en un pro!

Esta entrada del blog está inspirada en la demostración que hizo nuestro compañero Ignacio Vázquez Vélez en la sesión plenaria de la pasada Conferencia Esri España 2017.

Machine Learning en la plataforma ArcGIS

El término Machine Learning (ML) se conoce como aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas siendo una rama de la Inteligencia Artificial (IA), cuyo objetivo es el desarrollo de técnicas que permitan aprender a los ordenadores. Los campos de aplicación son múltiples, como el fraude de uso de tarjetas de crédito, reconocimiento del habla, teledetección, etc. y ya están empezando a ser parte de nuestras vidas.

Machine Learning y GIS

La conjunción de los Sistemas de Información Geográfica y el ML es el nuevo paso de integración de estas poderosas tecnologías para responder preguntas aparentemente incontestables. Este artículo es un claro ejemplo que permite predecir dónde están creciendo las algas marinas en el mundo en base a una serie de parámetros como la temperatura, la salinidad, los nutrientes, etc. y herramientas de análisis como Empirical Bayesian Kriging (EBK), combinado con clasificadores que modelan las relaciones entre las condiciones oceánicas y las del alga marina con precisiones por encima del 95%.

En la pasada Conferencia Esri España 2017, Ignacio Vázquez nos mostró en la sesión plenaria los resultados de este proyecto en ArcGIS Pro

Otro ejemplo de ML muy interesante relacionado con los Sistemas de Información Geográfica es la creación de modelos predictivos en base al seguimiento de cultivos vía imágenes de satélite con alta resolución temporal (imágenes capturadas cada pocos días sobre la misma zona). Esta técnica permite hacer seguimiento de los diferentes cultivos que pueden tener una firma espectral muy similar donde los ciclos de crecimiento estacional son diferentes, y nos ayudan no solamente a diferenciarlos, si no también a realizar estimaciones de producción.

Las imágenes como fuente de datos para ML pueden ser de diferentes tipos, lo que proporcionan características ideales para un tipo de escenario u otro:

  • Pancromáticas: son imágenes monobanda (normalmente se visualizan en escala de grises)
  • Multiespectrales: que contienen varias bandas o canales en diferentes zonas del espectro electromagnético (generalmente inferior a 50 bandas o canales)
  • Hiperespectrales: es el equivalente a una multiespectral donde el número de bandas es superior a 50. Un mayor número bandas permite discriminar con mucha más precisión los elementos en las imágenes
  • Radar: imágenes capturadas en la zona del espectro radar. Capaces de detectar movimientos de tierras de milímetros, e incluso calcular el deshielo en los polos, gracias a la capacidad de penetración en el hielo de determinados tipos de ondas radar.

Diferencia entre imagen multiespectral frente a hiperespectral. Fuente: Harris

Existen otras características en las imágenes que las hacen más idóneas para unos fines u otros como el tamaño de celda (resolución espacial) y la resolución espectral (número de valores posibles que puede discernir en una celda). No es viable identificar vehículos a motor en imágenes dónde el tamaño de pixel es de 10 m (10 m x 10 m = 100 m2), pero sí en imágenes con 1 m de resolución de pixel.

Puedes revivir la sesión técnica sobre imágenes que impartimos en la Conferencia Esri España 2017 donde Yansa Tejada e Isaac Medel mostraron las diferentes herramientas que la plataforma ArcGIS posee para su aplicación en teledetección.

Algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de ML usados en teledetección pueden agruparse en 2 categorías:

  • Supervisados: de los cuales se disponen de datos históricos de entrada y los resultados van mejorando según se va entrenando al sistema, buscando objetivos concretos. Los podemos englobar en clasificadores, regresiones y algoritmos de predicción
  • No supervisados: es de tipo exploratorio, se implementan a través de técnicas de agrupación (clustering) y asociaciones eficaces para el reconocimiento de patrones y obtener información no deducible sin conocer los datos.

¿Qué algoritmos se usan con más frecuencia?

Son muchos los algoritmos existentes y nuevos que se van creando con el tiempo. A continuación, nombramos los más conocidos.

  • Support Vector Machine Classifer (SVM) es un clasificador supervisado que normalmente requiere menos muestras de entrenamiento que la mayoría de los clasificadores, no requiere que las muestras estén distribuidas bajo ningún tipo de patrón, genera poco ruido y puede ser aplicado a cualquier tipo de imagen.
  • Arboles de Decisiones
  • Redes Neuronales
  • Bosques Aleatorios

¿Cómo se pueden mejorar los resultados con estos algoritmos?

Hay varias maneras de mejorarlos, pero una de las más conocidas y que más se usa es la segmentación de imágenes, que abre un abanico de posibilidades muy grandes, dado que permite “agrupar” en una imagen objetos con características parecidas de color, textura, área, etc. lo que ayuda a los algoritmos de ML a reconocer objetos y patrones de una manera más eficiente aumentando la calidad del resultado y abriendo otras posibilidades que con los algoritmos tradicionales sería más complejo.

¿Qué herramientas de ML encontramos en la plataforma ArcGIS?

Os presentamos este enlace que ofrece un listado completo de los diferentes clasificadores que se pueden encontrar en la plataforma, donde muchos de ellos pueden englobarse dentro de la categoría de ML.

En Esri estamos apostando por la creación de flujos de ML donde podemos ir mejorándolos, en base a las herramientas que nos ofrecen y así poder replicarlo en otras imágenes de características similares. Aquí podéis ver el flujo detallado de clasificación de imágenes en ArcGIS Pro.

La tecnología avanza permitiendo a la inteligencia artificial desarrollar modelos predictivos cada vez más certeros. De este paradigma se habló, entre otros, en la mesa de expertos sobre IA y Big Data en la pasada Conferencia Esri España.

¿Quieres conocer cómo sacar el máximo provecho a tu ArcGIS y sus capacidades en ML? Ponte en contacto con nosotros.

Nuevo libro de Esri Press para aprender más rápido sobre procesamiento de imágenes con ArcGIS

WorkbookMaking Spatial Decisions Using GIS and Remote Sensing: A Workbook es el primer libro centrado en las capacidades de procesamiento de imagen incluidas en nuestro software ArcGIS. Está  diseñado para complementar los libros de texto de teledetección, y enseña a los estudiantes habilidades de procesamiento y análisis de imágenes con ArcGIS for Desktop.

El libro requiere algunos conocimientos previos sobre Sistemas de Información Geográfica (SIG) y emplea instrucciones paso a paso a lo largo de sus 10 módulos con actividades que refuerzan los conceptos clave de la teledetección, incluyendo la mejora de imágenes, creación de imágenes compuestas de color,  y las firmas espectrales.  También hay en el libro proyectos independientes para animar a los estudiantes a resolver problemas utilizando datos.

Este nuevo libro trata de fomentar la creación de conocimiento sobre el análisis de imágenes que utilizan  los profesionales de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) que estudian el cambio climático , las evaluaciones agrícolas, la degradación forestal,  etc. Las habilidades de teledetección son importantes cuando el área de estudio es demasiado grande para las mediciones basadas en tierra.

Además, el este Workbook incluye un DVD con datos de imágenes Landsat, así como una licencia de 180 días para utilizar ArcGIS for Desktop Advanced .

Ya puedes comprar en la web de Esri Press el libro: Making Spatial Decisions Using GIS and Remote Sensing: A Workbook

¿Qué novedades trae al trabajo con raster ArcGIS 10.2?

Con la nueva versión de ArcGIS, ArcGIS 10.2, el equipo de trabajo de raster de Esri se ha centrado en mejorar la calidad del software centrando el desarrollo en mejorar y facilitar la experiencia de usuario. Así, la mayor parte de las novedades de este campo de trabajo con SIG está debajo de este paraguas de mejora, o son nuevos parámetros o claves sin herramientas específicas.

Hay grandes cambios que se han realizado en este sentido, entre los que destacan:

  • Una ventana de búsquedas mejorada, con opciones para localizar datos raster e imágenes en tus máquinas y servidores
  • La lista de sensores que ArcGIS soporta sigue creciendo: SPOT 6, Pleiades, DMCii, SOCET SET, Tipos de Raster Chinos, Landsat 8 (que pronto se soportará gracias a un parche que se está desarrollando en estos momentos)…
  • Mejora del procesado de imágenes con Local Function y otras mejoras en las herramientas y funcionalidades ya existentes.
  • Gestión de datos más sencilla a través del nuevo y actualizado Data Management Geoprocessing tools

Recuerda que estas son sólo algunas de las novedades y mejoras en tu trabajo que trae ArcGIS 10.2. No dudes consultar nuestra web en castellano donde tienes otras novedades y un documento técnico específico que las resume. Si quieres verlas en directo, charlar con nuestros técnicos expertos o enterarte mejor de cómo puedes empezar a aprovechar estas mejoras, lo mejor es que te pases por la Conferencia Esri España 2013, los próximos 2 y 3 de octubre. Ya tienes abierta la inscripción online gratuita para que puedas reunirte con la comunidad de expertos del trabajo con imágenes y ArcGIS.

¿Dudas sobre IDL y Envi? Apúntate a este Webinar…

Probablemente tengas decenas de dudas sobre cómo utilizar Envi e IDL en tu sector. O quizás necesites conocer las nuevas funcionalidades porque no tienes experiencia previa.  Si es así, te invitamos a participar en este webinar para ampliar tu conocimiento sobre esta herramienta sin moverte de tu sitio.

Durante este seminario vamos a ver…

  • Cómo la API de ENVI está diseñada para aprovechar nuevos y existentes algoritmos IDL para usar en ENVI 5
  • Pequeños trucos para mejorar la funcionalidad de la caja de herramientas de detección remota.
  • Técnicas para optimizar la capacidad de acceso e interacción con los datos, control de la visualización, análisis y  gestión de la producción, y almacenamiento de datos. Muy importante para quienes vayan estén haciendo una migración o comenzando un nuevo desarrollo.

¿Cuándo es? 14 de marzo

¿A qué hora? 15.00 h y 20.00 h

Duración: 60 minutos aproximadamente

 

Más información sobre éste y otros webinars

Más información sobre el nuevo Envi 5 para aprovechar mejor la sesión

 

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Nuevas imágenes de DigitalGlobe ya en el World Imagery Map

Año nuevo, limpieza de cache. El pasado 19 de diciembre Esri añadió más de 50 terasbytes de imágenes de DigitalGlobe al World Imagery Map. Esta nueva versión incluye las imágenes a 30cm de EEUU y las de 60cm de la mayor parte de Europa occidental. Esta gran expansión del contenido Esri para tus mapas aumenta la cobertura y detalle disponible para estas dos regiones. Anteriormente sólo se cubrían las principales áreas urbanas, pero ahora ya se cubre todo tipo de regiones y terrenos de las zonas añadidas.

Imagen de Lisboa a 60 cm con los contenidos Digital Globe

Mapas de cobertura

Estos son los mapas que muestran la cobertura de las imágenes Digital Globe para Estados Unidos y Europa:

Como véis, muchas zonas de nuestro país aún están pendientes de ser actualizadas, y es que esta es sólo una de las ampliaciones de este tipo de contenidos que están preparadas para dentro de muy poco tiempo.

Metadatos

Este servicio de mapa está preparado con metadatos. Con la herramienta de identificación de ArcMap o del visor de contenidos de ArcGIS Online puedes saber la resolución, fecha de captura y fuente de las imágenes de la localización donde hagas clic. Los metadatos se aplican sólo a la mejor imágenes disponibles de esa localización, por lo que puede que tengas que hacer zoom para ver esa imagen a la que se refieren tus datos.

Este servicio se ha actualizado en estos servidores:

services.arcgisonline.com

server.arcgisonline.com

Si utilizabas el mapa anterior, puede que necesites limpiar la caché para acceder a esta actualización. Si quieres probarlo y contarnos qué te parece, puedes hacerlo en:  

http://www.arcgis.com/home/item.html?id=ebdfa4146680410bb952c7d532ea5407.

Seminario web gratuito: trabajando con imágenes en ArcGIS 10.1

Hoy tienes una nueva cita con los seminarios online que imparten semanalmente nuestros colegas de Esri Inc. a las 18 h y 20 h (hora peninsular) podrás conectarte con Cody Benkelman para saber más sobre el trabajo con imágenes en ArcGIS 10.1.

El seminario estará enfocado a destacar las múltiples novedades del trabajo con imágenes de ArcGIS 10.1. entre otras:

  • Métodos para trabajar con imágenes locales o servicios de imágenes en ArcGIS for Desktop.
  • Servicios de imágenes y las diferencias entre imágenes estáticas cacheadas y servicios dinámicos de imágenes.
  • Overview del mosaic dataset.
  • Introducción a la gestión de grandes colecciones de imagen a través del mismo mosaic dataset.
  • El cada vez mayor contenido de imágenes en ArcGIS Online.

Y está dirigido a usuarios SIG que quieran utilizar las últimas herramientas disponibles para trabajar con imágenes y ArcGIS.

Para seguirlo, como viene siendo habitual con estos seminarios, no tienes más que pasar por la web de Esri unos minutos antes de las sesiones y hacer clic en el botón “Attend Seminar”.

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