IDRISI Taiga es un programa integrado de SIG y  Procesamiento de Imágenes. Conforma una solución de software integrado, proporcionando cerca de 300 módulos para el análisis y visualización de información espacial digital. IDRISI ofrece el conjunto más amplio de  herramientas SIG,  y  de procesamiento de imágenes en la industria, en un paquete único y asequible. Con IDRISI, todas las funciones de análisis vienen en el software, no hay necesidad de comprar costosos complementos para ampliar su capacidad de investigación.
IDRISI Taiga dispone de lo siguiente:
  • Un completo paquete de análisis SIG para el análisis espacial básico y avanzado, incluyendo herramientas de análisis de superficie,  análisis estadístico, apoyo a la toma de decisiones, detección de cambios y el análisis de series de tiempo.
  • Un completo sistema de procesamiento de imágenes con la más amplia gama de  classificadores duros y blandos en la industria, incluyendo los clasificadores de aprendizaje automático como las redes neuronales y el análisis de árbol de clasificación, así como la segmentación de la imagen para la clasificación.
  • Entornos integrados de modelado incluyendo el Earth Trends Modeler para las series de imágenes de tiempo de  tendencias ambientales y Land Change Modeler para el análisis y  predicción del cambio de la tierra, un componente crítico para los proyectos de REDD.
  • Servicios completos para la importación y exportación, junto con un conjunto completo de documentación y tutoriales.
Lo Nuevo en Idrisi taiga:
The Earth Trends Modeler
El Earth Trends Modeler (ETM) está especialmente diseñado para el análisis de series de imágenes en tiempo de la tierra provenientes de los sistemas de observación tales como: los instrumentos de la NASA Terra y Aqua, o satélites de la NASA / JAXA TRMM (Tropical Misión de Medición de Lluvias) por satélite. Se incluye un conjunto coordinado de instrumentos de explotación de datos para la extracción de las tendencias y factores determinantes de la variabilidad; y será de especial importancia para los científicos que se centraron en el cambio climático y la dinámica de ecosistemas.
Segmentation
IDRISI Taiga ofrece tres nuevos módulos para la clasificación de los segmentos de la imagen. La segmentación es un proceso mediante el cual se agrupan los píxeles que comparten una similitud espectral homogénea. A través del espacio y sobre todo bandas de entrada, una ventana móvil evalúa esta similitud y los segmentos se definen de acuerdo a un umbral de similitud declarado. Cuanto menor sea el umbral, se obtendran segmentos mas omogeneos. Un umbral más grande causará un resultado de la segmentación más heterogéneo y generalizado. 
Los tres módulos proporcionan una secuencia para la clasificación basada en segmentos. SEGMENTACIÓN crea una imagen de los segmentos. SEGTRAIN desarrolla de forma interactiva la formación de centros y de firmas. SEGCLASS clasifica las imágenes utilizando una regla de la mayoría algorithm.an.
Land Change Modeler Enhancements
Ahora incluye una interfaz para MARXAN que facilita su uso. MARXAN es una herramienta de conservación que es  ampliamente utilizada para la planificación, diseño y selección de reservas ambientasles.  Dado un número de sitios de reserva potencial (también llamados unidades de planificación) y la distribución de las funciones de conservación (como la representación de biodiversidad), MARXAN identifica un portafolio de sitios que cumplen un objetivo determinado, como costo mínimo o compactación. 
Land Change Modeler Enhancements también incluye un panel de validación, permitiendo al usuario determinar la calidad del mapa de predicción de uso del suelo en relación con un mapa de la realidad. Una tabulación cruzada de 3 vías se puede ejecutar mas adelante, entre el mapa de cobertura de la tierra ,  el mapa de predicción, y un mapa de la realidad con el fin de evaluar el resultado de la predicción de un resultado posible. 
Además, las opciones para imprimir y manipular los gráficos generados por Land Change Modeler se incluyen ahora.
Display Navigation Tools
Se han realizado mejoras a las herramientas de zoom in / zoom out. Las opciones que se extienden sobre el compositor también se han revisado.
Other Features
IDRISI Taiga también incluye una extensión de la tecnología Multi-Layer Perceptron basado en el clasificador de redes neuronales, para soportar aplicaciones múltiples de regresión.  Un procedimiento ISODATA  de clasificación no supervisada y servicios adicionales de series de tiempo (por ejemplo  la capacidad para calcular varias estadísticas en el tiempo,  procedimientos para correlacionar un único patrón de la imagen con todos los miembros de una serie, una refundición total del modulo PERFIL, y una utilidad para actualizar los metadatos de una serie a la vez). Tambien se incluyen una amplia gama de procedimientos nuevos de importación . Muchos de estos están diseñados  para apoyar la observación de la tierra incluyendo series de tiempo  NetCDF (un formato muy popular entre la comunidad climatológica), las importaciones específicas para el proyecto mundial climatologico de aerosoles y ISCCP (Proyecto Internacional de Climatología de Nubes)  GPC-D2 de datos, importación de datos de la División de Ciencias Físicas  (PSD) índice de los datos climáticos, la importación  de datos del MODIS tales como los indicadores de control del índice de vegetación y las series de temperaturas de superficie terrestre. Y un procedimiento especial para la lectura de  radiación saliente de onda larga  de las imágenes. Además, la edición de IDRISI Taiga ahora es compatible con la creación de capas KML,  tanto como capas individuales y las estructuras piramidales como para streaming a través de Internet. Por último, una interfaz se proporciona para el código abierto de traducción de trama GDAL  software.


Classification Tree Analysis is a type of machine learning classifier. Procedures are included for training and pruning a classification tree. This module produces both hard and soft classified maps. There is one soft map for each class associated with the degree of membership for that class at a particular leaf in the tree structure.
The SEGMENTATION module creates an image of segments that have spectral similarity across many input bands. The image on the left uses a larger similarity threshold than the one on the right, resulting in more generalized, less homogeneous segments. Using this threshold, the image allows for segments that wholly contain building objects.
Classification Tree Analysis is a type of machine learning classifier. Procedures are included for training and pruning a classification tree. This module produces both hard and soft classified maps. There is one soft map for each class associated with the degree of membership for that class at a particular leaf in the tree structure.
IDRISI has a variety of statistical tools for ecological modeling. Neural network analysis is used to model the presence of the gypsy moth pest in the uninfested portions of the United States using environmental driving variables.
Land Change Modeler provides tools for habitat assessment. Areas are mapped into areas of primary and secondary habitat, primary and secondary corridor, and unsuitable lands based on land cover and habitat suitability. Parameters such as home range, size, buffer widths, and gap crossing distances are also used.
Earth Trends Modeler provides the facility to perform seasonal trend analysis as shown here in this analysis of vegetation index imagery for the period 1982-2003. The colors in the map represent different types of trends in the seasonal curve of vegetation photosynthesis. The graph shows vegetation photosynthetic activity (Y-axis) for each of the 12 months (X-axis) of 1982 (in green) and 2003 (in red) for France. As can be seen, the red color that is found over most of Europe relates to increased photosynthetic activity through the winter and spring. Note that by looking sideways on the graph one can see that spring is coming about a month earlier in 2003 than it was in 1982.
Recursos
  • Folleto de IDRISI Taiga.      IdrisiTaiga.pdf
  • contáctenos: geoven@geoven.ws  -  +58-0414-3743564, 0414-7471439, 0274-7907464

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