Earth Trends Modeler - ETM - Modelagem de Tendência Temporal

  Acompanhando a atualização do IDRISI houve também o incremento de funcionalidades para o 'Earth Trends Modeler' fortalecendo ainda mais a sua liderança em sistema de informação terrestre para detecção de variação climática e análise de ecossistemas dinâmicos. A modelagem “Earth Trends” (ETM) foi desenvolvida especificamente para a observação e análise de séries temporais sobre imagens. Inclui um “suite” dedicado à extração de tendencias de parâmetros de variabilidade dos dados obtidos. Uma ferramenta valiosa para os pesquisadores que dedicam-se ao estudo de mudanças climáticas e ecossistemas dinâmicos.

  O módulo ETM inclui um conjunto de ferramentas de análise e exploração de dados “coordinated suite of data mining tools”, dedicada à extração de tendências de variação temporal e parâmetros de variabilidade para o estudo das variações climáticas. O IDRISI é uma das melhores ferramentas analíticas e de modelagem disponíveis no mercado atualmente. Segue a sua tradição de criar aplicativos de modelagem para análise dos mais variados tipos de informação. Assim como ocorreu com o aplicativo “Land Change Modeler (LCM) criado na versão IDRISI Andes, o aplicativo “Earth Trends Modeler (ETM)” nos permite ter uma visualização com base cientifica sobre o comportamento do nosso planeta e suas variações, tanto no presente como no futuro.

  A inovação sempre esteve presente em cada nova versão do IDRISI, e esta versão não poderia ser diferente. O IDRISI agrega 3 novos módulos de classificação a sua ampla base de ferramentas de Classificação e Processamento de imagens. Por exemplo, o novo módulo de SEGMENTATION, ao qual permite agrupar pixeis que compartilham de uma similaridade espectral homogênea. Sobre todas as bandas de entrada, uma janela se desloca e avalia a similaridade e os segmentos são definidos de acordo com um valor inicial de semelhança . Quanto menor for o limiar, mais homogênea serão os segmentos. Um limiar maior irá proporcionar um resultado com segmentos mais generalizados.

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