Post on 10-Feb-2018
Big Data y Automatización para
Procesamiento y Análisis de
Imágenes GeoespacialesNoviembre 1 / 2017
Buenos Aires, Argentina
Freddy Paya
Agenda• PCI Geomatics
• Automatización de flujos para procesamiento y
análisis
• Procesamiento de altos volúmenes de imágenes
• Aplicaciones y casos de estudio
• Conclusiones
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© PCI Geomatics 2017
30,000 +Licencias
instaladas en el mundo
Presencia en más de 150 países.
más de 50 distribuidoresautorizados.
Centros de investigación y oficinas de ventas en Canadá, Estados Unidos, y China.
CompañíaPrivada
35 años en la industriaCon sede en Toronto, Canadá.
Que hace PCI Geomatics?
PCI Geomatics crea productos de software,
plataformas y sistemas para clientes globales que requieren resultados
automatizados y de alto rendimiento, o un análisis y producción precisa de datos
de información en geo-imágenes imágenes
Copyright © 2014 PCI Geomatics
Page
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Obtenga mas de sus imágenes
Información de Agricultura
Información de elevación
Información forestal
Información de ciudades en 3D
Información marítima
Obtenga mas de sus imágenes
Aplicaciones e industrias
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© PCI Geomatics 2017
ZeolitesZeolites
CalciteCalcite
AluniteAlunite
KaoliniteKaolinite
Illite/Illite/MuscoviteMuscovite
BuddingtoniteBuddingtonite
UnclassifiedUnclassified
ZeolitesZeolites
CalciteCalcite
AluniteAlunite
KaoliniteKaolinite
Illite/Illite/MuscoviteMuscovite
BuddingtoniteBuddingtonite
UnclassifiedUnclassified
Flexible, Soluciones Escalables
Desktop Remote Sensing and
Ortho-mosaicking Software Suite
Workflow Automation
High Volume Production
SC
AL
AB
LE
|
F
LE
XIB
LE
OPERATIONAL EFFICIENCY
Automatización de flujos de
trabajo para extracción de
información
Plataforma de Geomatica
Private and Confidential
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Desarrolle flujos
automáticos y
semi-automatics
Resuelva
problemas de
sus clientes
Utilize el
lenguaje de
Python
Miles de algoritmos,
métodos, y atributos
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Problema Solución
Medición automática de productividad
DEM Extraction
Ingest Datasets
Cacl Diff DSM
Extract Stockpiles
Calc Volume
Map
18Private and Confidential
Medición automática de productividad
DEM Extraction
Ingest Datasets
Cacl Diff DSM
Extract Stockpiles
Calc Volume
Map
DSM 2009 DSM 2011
Medición automática de productividad
DEM Extraction
Ingest Datasets
Cacl Diff DSM
Extract Stockpiles
Calc Volume
Map
Difference ImageDSM 2009DSM 2011
=-New Stockpiles
Removed Stockpiles
20Private and Confidential
Medición automática de productividad
DEM Extraction
Ingest Datasets
Cacl Diff DSM
Extract Stockpiles
Calc Volume
Map
New Stockpiles
21Private and Confidential
Medición automática de productividad
DEM Extraction
Ingest Datasets
Cacl Diff DSM
Extract Stockpiles
Calc Volume
Map
22Private and Confidential
Medición automática de productividad
DEM Extraction
Ingest Datasets
Cacl Diff DSM
Extract Stockpiles
Calc Volume
Map
Aplicación automática para monitoreo de
productividad en mina a cielo abierto
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Desarrollo de flujos automáticos
para procesamiento y análisis
Flujo de trabajo automático - Agricultura de
precisión
• Procesamiento automático basado en area de
interés
– API buscar imágenes basadas en un criterio
• Ubicación, cobertura de nubes, intervalo de fechas
– Flujo de trabajo automatizado de PCI:
• Descargar imágenes, corrección atmosférica, co-registrar,
calcular índices de vegetación.
– Enviar datos al usuario final (FTP, cloud S3 bucket)
Soporte de imágenes satelitales en
GeomaticaSensores utilizados en este
APISentinel-2
PlanetScope
RapidEye
• PCI Soporta 60+ sensores ópticos de satélite• Soporte típicamente incluye:
• Carga directa de datos • Ortorectificación • Pansharpening • Extracción de DEM • Corrección atmosférica
http://www.pcigeomatics.com/resources/geomatica/sensor-support
Demostración
http://geojson.io
Ejecutar
“ag_workflow.py”
Imágenes crudasDoves
RapidEye
Sentinel-2
ProcesamientoCorrección atmosférica
Alineamiento
Índices de Vegetación
{
{{Plataforma satelital
{Resultados
Estadísticas
Mapas
Indices
Chabas, Argentina (33.1S, 61.4W)
Source: http://www.soybeansandcorn.com/Argentina-Crop-Cycles
Rangos de banda espectral
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 200 400 600 800 1000 1200
All Bands (S2, PS, RE)
Blue S2 Blue PS Blue RE Green S2 Green PS Green RE
Red S2 Red PS Red RE NIR S2 NIR PS NIR RE
Métodos de calibración “ Cross Sensor”
Análisis de productividad – base de
referencia
• Pico en el trigo / haba de soja temprana
• Cálculo del NDVI por fechas
– Nov 15 – Enero 15 (2012-2017)
• Datos normalizados basados en coeficientes de
regresión
• Calcular los valores promedio de NDVI por
campo
NDVI 2012-2017 (Nov 15-Enero 15)
Análisis de línea de
base
- NDVI basado en el
tiempo
- Mapa espacial que
muestra las
variaciones de
producción
Evaluación de Referencia -
PromedioAnálisis de línea de
base
- Monitor del NDVI de
datos basados en el
tiempo (gráfico
temporal)
Zonas de GestiónMétodos:
- Calcular el NDVI promedio
- Nov 15 – Enero 15
- Segmentación
- Clasificación basada en reglas
- 5 clases de NDVI / Zona:
- Zona 1 - 0.1- 0.26
- Zona 2 - 0.26-0.36
- Zona 3 - 0.36-0.46
- Zona 4 - 0.46-0.56
- Zona 5 - 0.56-0.66
Zonas de GestiónMétodos:
- Calcular el NDVI promedio
- Nov 15 – Enero 15
- Segmentación
- Clasificación basada en reglas
- 5 clases de NDVI / Zona:
- Zona 1 - 0.1- 0.26
- Zona 2 - 0.26-0.36
- Zona 3 - 0.36-0.46
- Zona 4 - 0.46-0.56
- Zona 5 - 0.56-0.66
Monitoreo durante la temporada
2012-2017 Promedio 60 días
Dic 20/2016información diaria
Planificación de la cosecha
Índice de reflectancia de senescencia de
plantas.PSRI = (R-G)/NIR
Incremento del
PSRI
Dic 11 // Dic 01
Procesamiento de altos
volúmenes de imágenes
Arquitectura de Procesamiento Avanzado
1) Graphical Processing Unit GPU
4) Procesamiento en paralelo
3) Distributed Processing
CPU GPU
2) Procesamiento multi-núcleo
GXL vs. Geomatica
More automation fewer operators Analysis/Research/Info Extraction
GXL Module and Workflow Library
Flujos de trabajo – Integracion/Flexibilidad
Combine any GXL module together to build custom on-the-fly workflows
IngestGCP
CollectionBundle
AdjustmentOrtho Accuracy Report
Mosaic Prep
Mosaic Gen
Pan sharpenDEM
ExtractionMore…
Data Transform
Haze Removal
IngestHaze
RemovalGCP
CollectionMore…
Proyectos a mediana escala
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Reference Image
Raw Image
941m (1882px)
Procesamiento imágenes historicas
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Generacion de MDE
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Generacion de ortomosaico
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Proyectos a gran escala
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Orthos
Select Best Images
Prepare Masks, Reference & Image
Enhancements
Mosaic Preparation
Replace Bad Imagery
Better Images Require
d
Mosaic Generation
Mosaic Prep Update
Post Mosaic Work
Interactive Mosaic Editing
Yes
No
Generacion de mosaico de país
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47Copyright © 2014 PCI Geomatics
Extracción automática de lineas
costales de un país
Aplicaciones y Casos de Estudio
Defensa e Inteligencia
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Burn
Scar
Burn
Scar
Burn
Scar Burn
Scar
Burn Scar
Active
Fires
Ambiental
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MonitoreoIncendiosForestales
Estimación de biomasa
Agricultura
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© PCI Geomatics 2017
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 50 100 150 200 250 300 350 400
ND
VI (
un
itle
ss)
Day of Year
NDVI Growth Profiles
NDVI 2009
NDVI 2010
NDVI 2011
NDVI 2012
NDVI 2013
NDVI 2014
NDVI 2015
Agricultura de precision
Monitoreo de cultivos y Predicción de cosecha
Minería
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Calculo de volúmenes y productividad
Análisis espectral de minerales Interferometria y mapas de deformación
Gas y Petróleo
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Derrames petroleros ExploraciónExtracción de lineamentos
Urbana y Topografía
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Generacion de MDE’s
Cartografía automática
Analisis de visibilidad
New SGM DEM Extraction3D Fly! - Pleiades 1.5 m DSM (2 x GSD) – Alps, Europe
Private & Confidential
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Conclusiones▪ 35 años en la industria geoespacial con gran experiencia
en teledetección, fotogrametría, y observación de la
tierra
▪ Soluciones integrales que ofrecen automatización y
flexibilidad para la creación de aplicaciones
personalizadas
▪ Escalabilidad para producción a gran escala con altos
volúmenes
▪ Mas de 550 flujos y algoritmos para procesamiento y
análisis de datos geoespaciales