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Hexagon GSP
Harris
3D Target

Massimizza la tua produttività grazie al Deep Learning Spatial Modeler di ERDAS IMAGINE 

La quantità di dati raccolti è in rapido aumento e questo mette sotto pressione gli specialisti e gli analisti del telerilevamento.

Ma cosa succederebbe se enormi quantità di immagini potessero essere filtrate fino ad ottenere i soli dati critici di cui hai bisogno? E se potessi facilmente impostare i flussi di lavoro per ottenere il risultato sperato in minor tempo?

Inserisci il potere del Deep Learning Spatial Modeler in ERDAS IMAGINE.

Grazie al Deep Learning Spatial Modeler di ERDAS IMAGINE è possibile automatizzare completamente i flussi di lavoro e ridurre il tempo tra l'acquisizione e l'azione dei dati. Gli algoritmi possono essere impostati per importare ed elaborare automaticamente quantità sempre crescenti di dati, snellendo il carico di lavoro interno.

Potrai facilmente costruire i tuoi geo processi. Il sistema, infatti,  fornisce centinaia di funzioni, algoritmi e routine analitiche che possono essere facilmente concatenate in modelli che risolvono problemi complessi.

Il webinar, illustrato da Simone Colla della Hexagon Geospatial Division, è indirizzato a massimizzare la tua produttività grazie al Deep Learning Spatial Modeler di ERDAS IMAGINE. Accederai a dimostrazioni dal vivo di analisi avanzate di telerilevamento come raccolta di funzionalità, riconoscimento di oggetti e rilevamento di modifiche.

ERDAS IMAGINE è un software basato su raster, di facile utilizzo, progettato appositamente per estrarre informazioni da immagini geospaziali. Fornisce il più ampio set di funzionalità in un'unica offerta, consentendoti di raccogliere, elaborare, analizzare e comprendere i dati geospaziali grezzi, fornire informazioni utilizzabili ed infine prendere decisioni sicure.

Il webinar è dedicato a chiunque utilizzi informazioni basate sulla posizione - raster, vettori e nuvole di punti - per la visualizzazione, l'analisi e la creazione di informazioni fruibili da dati non elaborati.

Il webinar è disponibile a questo link!

 


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www.geoforall.it/kff4k

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