IMAGINE Objective è un software per l`analisi automatica dei dati telerilevati ad alta risoluzione di tipo object oriented.
IMAGINE Objective consente di analizzare le immagini sulla base di caratteristiche che vanno oltre la risposta spettrale dei singoli pixel, identificando quindi "oggetti" sul territorio. Un approccio object oriented implica il vantaggio di potere distinguere gli elementi del territorio anche in base alla loro forma, alla loro vicinanza/lontanaza da altri oggetti, a informazioni presenti in dati ancillari come elevazione e pendenza, e cosi` via.
Basandosi sulla classificazione multi-scala di immagini, IMAGINE Objective fornisce elevate capacità di estrazione delle features. Il risultato è la possibilità di costruire e mantenere aggiornata informazione geospaziale con grande accuratezza. Un efficace ausilio ad esempio per i Dipartimenti SIT e cartografici istituzionali.
IMAGINE Objective è disponibile come modulo aggiuntivo di ERDAS IMAGINE ed utilizza un set di strumenti innovativi per l`estrazione delle features.
Questa tecnologia integra l`image processing tradizionale con la computer vision, usando l`elaborazione a livello pixel e quella ad oggetti ed imitando quindi il sistema visivo umano per l`interpretazione delle immagini.
La metodologia utilizzata
Tra i punti di forza di IMAGINE Objective:
- Offre modelli aperti, modificabili ed estensibili. Il classificatore può essere raffinato sulle specifiche circostanze dell’immagine analizzata. In aggiunta alle proprietà spettrali permette di effettuare le misure della componente spaziale.
- Consente una discretizzazione nell’estrazione delle feature (per esempio gli edifici) ed estrazioni multi-classe (classificazione “wall to wall”). Include operatori di clean-up nel modello, utili a produrre un output idoneo all’immissione nel GIS con un minimo post-processing.
- Integrandosi ad ERDAS IMAGINE fornisce una suite completa di strumenti per editing vettoriale per ulteriori clean-up ed editing. Questa integrazione fornisce un processo di estrazione delle features end-to-end in un pacchetto integrato a differenza di altri flussi operativi dove sono richiesti passaggi su software differenti e quindi inevitabile perdita di informazioni ed efficienza.
- Utilizzando layers ancillari (pendenza, esposizione, LIDAR, tessitura, etc.) aumenta l`accuratezza nell`estrazione delle features.
- Estrae features e classi basate sulle misure utilizzate per identificarle, inclusa la probabilità di appartenenza alla classe. Ciò permette una più immediata validazione dei risultati finali.
- Rende possibile la realizzazione di prototipi su nuovi modelli selezionati dall’utente per individuare oggetti dalle geometrie definite ma complesse (ad esempio un aereo, nave, ecc.) per un perfezionamento successivo e per applicare il modello all’intero data set (o a differenti data sets).
- Funziona con licenza floating come standard, e ciò assicura una massimizzazione nell’utilizzo del software all’interno delle strutture.
