Novidades da versão

 

Produzido com base no conhecimento alcançado nas últimas três décadas de liderança no desenvolvimento de ferramentas GIS e de processamento de imagem (IDRISI), a Clark Labs adicionou a variável crítica do tempo para criar o que agora pode ser chamado de um Sistema Geo-Temporal (GTS).


O Land Change Modeler (LCM) para analisar a ocorrência de mudança de cobertura da terra, empiricamente modelar sua relação com variáveis ambientais e projeção de futuras mudanças. GCV é baseado na potência de redes neurais e fornece um procedimento bem estabelecido para a previsão de mudança. O LCM também inclui ferramentas para as intervenções de planeamento e avaliação, especialmente de REDD (Redução de Emissões por Desmatamento e Degradação Florestal) projetos de mitigação de mudanças climáticas.


Novo: GeOSIRIS -a ferramenta exclusiva para estudos REDD em nível continental (Redução de Emissões por Desmatamento e Degradação Florestal) o planejamento de políticas, desenvolvido em estreita colaboração com a Conservation International. Com GeOSIRIS pode-se projetar o futuro impacto das várias políticas de REDD sobre as emissões de desmatamento e de carbono.

 

 

The Earth Trends Modeler (ETM) - uma ferramenta para a análise de séries temporais de imagens de observação da Terra. Com o ETM pode-se analisar as tendências e descobrir padrões recorrentes (sobre o espaço, tempo ou espaço-tempo) em variáveis fundamentais do sistema terrestre, tais como a temperatura da superfície do mar, temperatura atmosférica, precipitação e produtividade da vegetação. ETM é uma ferramenta excepcional para a avaliação das alterações climáticas no passado recente (por exemplo, nos últimos 30 anos).


Novo: Climate Change Adaptation Modeler (CCAM) -uma ferramenta para modelagem de clima futuro e avaliação de seu impacto sobre a elevação do nível do mar, a adequação das culturas e distribuição das espécies. CCAM fornece uma interface especial para os modelos MAGICC / SCENGEN do Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica (NCAR).



 

Aprimoramento do aplicativo Habitat e Biodiversidade Modeler (HBM) para avaliação de habitat, análise de padrões de paisagem e modelagem da biodiversidade. HBM também contém ferramentas especiais para a modelagem de distribuição de espécies (incluindo Mahalanobis tipicidades e MaxEnt) e inclui uma nova ferramenta para extrair dados de espécies a partir das bases de dados IUCN. Combinado com LCM e CCAM, o HBM consiste de uma ferramenta poderosa para a avaliação de futuras mudanças naturais no planeta.

 

 

Novo: Ecosystem Services Modeler (ESM) para avaliar o valor dos serviços dos ecossistemas, como a purificação da água, a polinização das culturas, manejo de energias eólica e hidrelétrica. O ESM é baseado em o conjunto de ferramentas InVEST desenvolvido pela Natural Capital Project, fornece 15 modelos na versão atual Tal como acontece com HBM, a combinação do ESM com LCM e CCAM fornecem uma capacidade sem precedentes para analisar os efeitos das mudanças futuras sobre os serviços que os ecossistemas prestam.

 

 

Aprimoramento das ferramentas IDRISI GIS Analysis - aprenta um amplo espectro de ferramentas fundamentais para a análise de GIS, orientada principalmente para dados raster. As características especiais das ferramentas IDRISI incluem aplicativos multi-critérios e procedimentos de decisões multi-objetos, incluindo um novo ambiente de modelagem gráfica que fornece a capacidade de controlar a contiguidade e compacidade -o mais avançado conjunto de ferramentas de alocação espacial jamais criado. Uma ampla gama de ferramentas para a estatística, detecção de mudança e análise de superfície também é fornecido. IDRISI é um COM-servidor e, portanto, pode ser controlado por clientes através de linguagens de programação como Python e C ++.


Aprimoramento: IDRISI Image Processing system -ampla coleção de precedimentos para a restauração de imagens, manipulação de realce, transformação e classificação de imagens de sensoriamento remoto . O IDRISI -um. IDRISI tem o mais amplo conjunto de procedimentos de classificação na indústria, incluindo as técnicas não- supervisionadas e supervisionadas; máquina de aprendizagem (tais como redes neurais) e caracterização estatística.


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