免费试用 (中文(简体) ).
- 卫星查找器
- Landsat & Sentinel catalog (中文(简体) ).
- 核心光栅可视化
- 基础RS分析
- 项目工作空间
在一个项目感知环境中搜索,处理,模型化和解释地球观测个数据.
搜索图像在AOI年之前,日期,云层覆盖度,分辨率和传感器类别,然后在获取前审查场景脚印.
运行光谱指数,光栅数学,波段操作,纹理,地形和统计云图象工作流程.
土地覆盖环境变量和监测目标,建立有监督、无监督的工作流程回归系统。
运行模型驱动的地理空间分析,将遥感幅图像转化为可重复使用的预测和监测层.
将预处理,分析以及建模节点连接到可重复的视觉工作流程,而无需每次重建相同的过程.
超越预定义的工具,为定制光栅处理,实验和科学工作流程设置一个可控的Python工作空间.
从15+全球可获开放数据集开始,然后将同样的工作流程数据扩展至20+供应商商业网络的地球观测溢价数据.
搜索并使用开放光学,雷达,热和超光谱数据集进行常规监测,原型化,研究和操作分析.
当项目需要更高的空间分辨率、专门感知模式或获取灵活性时,通过多供应商和经授权的再销售渠道获取溢价图像。
公共工具箱由工作流程组织,这样分析师就可以从原始图像转向科学和业务产出.
观察一个真正的iT Sensing 工作流程从AOI图画和卫星搜索向分析,模型执行和完成的地图布局移动.
所有计划都使用同样的iT Sensing 工作流程号. 高级扩展了GISCollab的GIS个完整的能力的工作空间.
您的订阅定义了工作空间容量 。 云信用是分开的,可用于商业图像购买,更大的GeoAI工作以及计算密集型加工. 这使正常的年度计划可以预测,而高成本的任务仍按现收现付。
使用同一平台跨部门,而不重建图像分析工作流程。
从开放卫星数据开始,然后在项目发展时,扩大成溢价图像、GeoAI和全GIS。
卫星影像分析,云光栅处理,光谱指数,机器学习和GeoAI进入一个iT Sensing工作空间. 探索卫星目录,选择工具,将观测结果转化为团队可以使用的结果.