Teledetección

Compara imágenes multiespectrales de dos fechas y genera vectores de cambio por píxel para localizar y caracterizar modificaciones.

Detecta cambios a partir de la diferencia entre imágenes.

Detecta cambios en imágenes mediante componentes principales; para localizar modificaciones entre observaciones temporales.

Compara clases entre fechas para identificar cambios; para localizar modificaciones entre observaciones temporales.

Inserta una función de memoria en el análisis multitemporal para detectar cambios persistentes entre imágenes.

Examina el solapamiento de firmas espectrales entre regiones o muestras de entrenamiento de distintas clases antes de clasificar una imagen.

Clasifica píxeles con vecinos K más cercanos y pertenencia difusa.

Simplifica regiones clasificadas eliminando parches pequeños y bordes aislados.

Generaliza un ráster usando la similitud entre clases.

Agrupa píxeles en K clases mediante medias iterativas.

Clasifica píxeles mediante los K vecinos más cercanos.

Estima valores continuos mediante los K vecinos más cercanos.

Ajusta un modelo logístico con variables de imagen para estimar la probabilidad de pertenencia a cada clase.

Clasifica píxeles por distancia mínima a firmas de clase.

Agrupa píxeles con una variante modificada de K-means.

Clasifica píxeles según su distancia normalizada a firmas de entrenamiento.

Separa clases mediante el umbral automático de Otsu.

Clasifica píxeles con rangos de valores por clase.

Clasifica píxeles con un bosque aleatorio entrenado a partir de muestras conocidas.

Predice valores continuos por píxel mediante un bosque aleatorio de regresión.

Clasifica píxeles con máquinas de vectores de soporte.

Estima valores continuos con regresión de vectores de soporte.

Detecta bordes de una imagen con el método de Canny y genera un ráster de contornos.

Identifica patrones de esquina en imágenes booleanas mediante coincidencia de plantillas y genera un ráster de esquinas.

Aplica un filtro laplaciano a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro laplaciano de gaussianos a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro prewitt a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro cruzado de roberts a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro sobel a una imagen y genera un ráster filtrado.

Ajusta el contraste de un compuesto multiespectral equilibrando la distribución tonal de sus bandas.

Crea compuesto de color; para apoyar tareas de realce y contraste.

Reduce la correlación entre bandas y estira el contraste para resaltar diferencias espectrales.

Combina bandas seleccionadas en un compuesto de color falso para destacar coberturas o fenómenos.

Ajusta valores de brillo con una curva gamma para aclarar u oscurecer rangos tonales.

Redistribuye valores según una curva gaussiana para mejorar el contraste visual de la imagen.

Redistribuye valores según el histograma para aumentar el contraste de una imagen.

Ajusta la distribución tonal de una imagen para que coincida con un histograma objetivo.

Calcula histograma que coincide con dos imágenes; para apoyar tareas de realce y contraste.

Convierte componentes de intensidad, tono y saturación en bandas roja, verde y azul.

Estira los valores entre mínimos y máximos definidos para aprovechar el rango de visualización.

Combina varias imágenes contiguas en una cobertura continua conservando sus valores de píxel.

Une imágenes solapadas aplicando una transición gradual en los bordes para reducir costuras visibles.

Calcula la diferencia normalizada entre dos bandas para resaltar una propiedad espectral específica.

Fusiona detalle pancromático con bandas multiespectrales para generar una imagen de mayor nitidez espacial.

Recorta porcentajes extremos del histograma y estira el rango central de valores.

Aplica una transformación por tramos para realzar rangos tonales seleccionados.

Cambia la resolución o alineación de una imagen mediante el método de remuestreo seleccionado.

Convierte bandas roja, verde y azul en componentes de intensidad, tono y saturación.

Aplica una curva sigmoidea para aumentar contraste en los valores medios de la imagen.

Separa un compuesto de color en sus bandas individuales para analizarlas por separado.

Estira valores alrededor de la media usando desviaciones estándar para mejorar el contraste.

Combina bandas visibles roja, verde y azul para aproximar una visualización de color natural.

Aplica un filtro adaptativo a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de difusión anisotrópico a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro bilateral a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica dilatación seguida de erosión para cerrar huecos pequeños en una imagen binaria.

Aplica un filtro de suavizado conservador a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica el método diferencia del filtro gaussiano a una imagen.

Aplica un filtro de diversidad a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro medio que preserva el borde a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de relieve a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro rápido casi gaussiano a una imagen y genera un ráster filtrado.

Refleja un ráster respecto de su eje horizontal o vertical y genera una imagen con la orientación invertida.

Aplica un filtro frangi a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica el método banco de filtros gabor a una imagen.

Aplica un filtro gaussiano a una imagen y genera un ráster filtrado.

Calcula medidas de textura mediante matrices de coocurrencia para describir variación local de la imagen.

Aplica un filtro guiado a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro bilateral de paso alto a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de paso alto a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro mediano de paso alto a una imagen y genera un ráster filtrado.

Calcula una imagen integral que acelera sumas rectangulares sobre la imagen original.

Suaviza cada píxel con la media de sus vecinos más similares para conservar bordes.

Aplica un filtro kuwahara a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro lee a una imagen y genera un ráster filtrado.

Clasifica puntos LiDAR de terreno eliminando retornos de vegetación y construcciones.

Aplica un filtro de detección de línea a una imagen y genera un ráster filtrado.

Reduce líneas ráster a un eje central de un píxel conservando su conectividad.

Aplica un filtro mayoritario a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro máximo a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro medio a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro mediano a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro mínimo a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de medios no locales a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro olímpico a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica erosión seguida de dilatación para eliminar objetos pequeños de una imagen binaria.

Aplica un filtro percentil a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de rango a una imagen y genera un ráster filtrado.

Elimina ramificaciones cortas de líneas ráster para depurar esqueletos y redes extraídas.

Aplica un filtro savitzky golay 2d a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro scharr a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de desviación estándar a una imagen y genera un ráster filtrado.

Engrosa celdas lineales de un ráster para reforzar conexiones estrechas o discontinuas.

Resalta objetos pequeños mediante la diferencia entre la imagen y su apertura morfológica.

Aplica un filtro total a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aumenta la nitidez combinando la imagen con una versión suavizada para enfatizar bordes.

Aplica un filtro de pesos definidos por el usuario a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro adaptativo de Wiener para reducir ruido conservando las estructuras relevantes de la imagen.

Relaciona segmentos gruesos y finos para construir una jerarquía multiescala de objetos.

Clasifica segmentos combinando varios modelos entrenados y genera la clase de cada objeto.

Clasifica segmentos con un bosque aleatorio entrenado a partir de atributos y muestras.

Asigna una clase a cada segmento según reglas explícitas sobre sus atributos.

Clasifica segmentos aplicando reglas en niveles jerárquicos definidos por el usuario.

Clasifica segmentos mediante una máquina de vectores de soporte entrenada con muestras.

Compara clases predichas y de referencia para producir medidas de exactitud por segmento.

Compara los segmentos con una referencia para medir sobresegmentación y subsegmentación.

Divide imágenes en regiones homogéneas usando umbral, pasos y un área mínima.

Genera una página HTML con un deslizador para comparar visualmente dos imágenes.

Genera perfiles de los valores de varias imágenes en los puntos seleccionados.

Reúne los artefactos de un flujo OBIA en un informe de auditoría reproducible.

Ejecuta una lista de trabajos OBIA y registra sus salidas en lote.

Ejecuta un flujo básico de segmentación y clasificación a partir de imágenes y entrenamiento.

Convierte probabilidades de clase por segmento en capas de probabilidad espacial.

Calcula atributos de contexto a partir de los segmentos vecinos de cada objeto.

Calcula características de forma de los segmentos, como tamaño y compacidad, para el análisis basado en objetos.

Calcula estadísticas espectrales de las bandas dentro de cada segmento.

Calcula métricas de textura GLCM dentro de cada segmento de la imagen.

Calcula relaciones topológicas entre segmentos, como contacto, contención y vecindad.

Identifica segmentos de baja confianza a partir de sus probabilidades de clasificación.

Refina límites de segmentos mediante iteraciones y un tamaño mínimo de objeto.

Fusiona o ajusta segmentos menores que la unidad mínima de mapeo definida.

Convierte polígonos en un ráster de segmentos con el tamaño de celda indicado.

Transfiere etiquetas de segmentos padre a segmentos hijo usando la jerarquía de objetos.

Segmenta imágenes con el método de Felzenszwalb usando escala, suavizado y área mínima.

Genera segmentos gruesos y finos para formar una jerarquía multirresolución de objetos.

Evalúa escalas candidatas de segmentación y selecciona parámetros adecuados para la imagen.

Segmenta una imagen en superpíxeles compactos controlando tamaño, compacidad y área mínima.

Segmenta una imagen mediante cuencas con marcadores y ponderación del gradiente.

Fusiona regiones segmentadas pequeñas según el tamaño mínimo y método seleccionados.

Divide segmentos con baja cohesión interna usando la escala de corte especificada.

Convierte un ráster de segmentos en polígonos conservando el campo seleccionado.

Aplica el método normalización de brdf a una imagen.

Corrige el oscurecimiento hacia los bordes de una imagen para homogeneizar su brillo.

Aplica el método resta de objetos oscuros a una imagen.

Aplica el método reflectancia dn a toa a una imagen.

Calcula análisis óptico con corrección del terreno; para apoyar tareas de corrección radiométrica.

Aplica el método descomposición de cloude pottier a una imagen.

Aplica un filtro lee mejorado a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica el método descomposición de freeman durden a una imagen.

Aplica un filtro de escarcha a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro de mapa gamma a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica el método clasificación h alfa wisart a una imagen.

Aplica un filtro kuan a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica un filtro lee refinado a una imagen y genera un ráster filtrado.

Aplica el método agrupación iterativa de wisart a una imagen.

Aplica el método descomposición de 4 componentes de yamaguchi a una imagen.

Normaliza espectros de una imagen respecto de su continuo para resaltar bandas de absorción.

Aplica el método desmezcla espectral lineal a una imagen.

Transforma bandas multiespectrales para concentrar señal y separar componentes dominados por ruido.

Aplica el método mapeador de ángulos espectrales a una imagen.

Aplica el método coincidencia de biblioteca espectral a una imagen.

Estima la temperatura de la superficie con una banda térmica.

Estima la temperatura de la superficie combinando dos bandas térmicas.

Estima la emisividad de superficie a partir del NDVI.