Analisi di Immagini Basata su Oggetti (OBIA) in QGIS e ArcGIS โ€” LearnFlat
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Analisi di Immagini Basata su Oggetti (OBIA) in QGIS e ArcGIS

Impara a segmentare e classificare immagini geografiche usando tecniche OBIA in QGIS e ArcGIS, trasformando dati spaziali grezzi in mappe di copertura del suolo utilizzabili.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

L'analisi di immagini tradizionale basata su pixel spesso si rivela insufficiente quando si tratta di immagini satellitari e aeree ad alta risoluzione. L'Analisi di Immagini Basata su Oggetti (OBIA) risolve questo problema raggruppando i pixel vicini in oggetti vettoriali significativi, consentendo una classificazione della copertura del suolo e un'analisi spaziale molto piรน accurate. Questo corso testuale ti guida attraverso i principi fondamentali e i passaggi pratici dell'OBIA utilizzando sia QGIS open-source che ArcGIS, lo standard del settore. Completando questo corso, passerai dalla comprensione della terminologia fondamentale del telerilevamento all'esecuzione di flussi di lavoro completi di segmentazione e classificazione delle immagini. Acquisirai le competenze necessarie per estrarre caratteristiche del mondo reale e generare mappe tematiche professionali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di OBIA, segmentazione delle immagini e terminologia del telerilevamento. - Eseguire la segmentazione delle immagini in QGIS e ArcGIS utilizzando strumenti integrati e moderni plugin open-source. - Applicare algoritmi di classificazione supervisionata e non supervisionata agli oggetti immagine segmentati. - Configurare classificatori basati su regole utilizzando attributi spaziali, spettrali e di texture. - Valutare l'accuratezza della classificazione utilizzando metriche di validazione standard e matrici di errore. - Integrare moderni classificatori di machine learning come Random Forest per la classificazione avanzata degli oggetti. Inizierai con le definizioni essenziali di risoluzione spaziale, bande spettrali e parametri di segmentazione. Da lรฌ, progredirai attraverso spiegazioni scritte passo-passo e walkthrough concettuali che dimostrano come segmentare le immagini, estrarre le caratteristiche degli oggetti e classificarli in mappe tematiche utilizzando entrambi gli ambienti software. Questo corso รจ progettato per professionisti GIS principianti, studenti di telerilevamento e ricercatori ambientali che desiderano migliorare le proprie competenze nell'elaborazione delle immagini. Non รจ richiesta alcuna esperienza precedente con OBIA, sebbene una familiaritร  di base con le interfacce GIS generali sia utile. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere dell'analisi di immagini basata su oggetti nei tuoi progetti geospaziali.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 42 min di contenuto pratico

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Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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