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Servicios profesionales por hora a través de un ingeniero con formación geoespacial
Servicios especializados en análisis y selección de datos satelitales, procesamiento y preparación de datos, y aplicación de técnicas avanzadas de análisis. Los resultados se presentan en tableros de control o bases de datos geográficas para una implementación efectiva.
Elaboración de orto mosaicos con imágenes satelitales ópticas de menos de 1 metro por pixel sin adopción de estándar oficial, por hectárea
Análisis y procesamiento de datos satelitales utilizando inteligencia artificial y machine learning para crear modelos predictivos que detectan cambios en la superficie terrestre, facilitando la gestión de recursos naturales y medioambientales.
Elaboración de orto mosaicos con imágenes satelitales ópticas de menos de 1 metro por pixel con cumplimiento de la norma colombiana, por hectárea
Elaboración de ortomosaicos de mediana resolución (1-10m por píxel) con control de calidad y balance radiométrico. El resultado es un archivo TIFF (GeoTIFF) con referencia espacial en EPSG:9377, archivos piramidales externos (.ovr), metadatos XML y un informe de calidad.
Elaboración de Modelo Digital de Terreno con imágenes satelitales estéreo par de alta resolución (GSD≤2m), por hectárea
Creación de Modelos Digitales de Terreno (MDT) de alta resolución usando imágenes satelitales estéreo par. Incluye control de calidad, generación de imágenes epipolares y filtrado para obtener MDT. El resultado es un archivo TIFF (GeoTIFF) con referencia espacial en EPSG:9377, archivos piramidales externos (.ovr) y metadatos XML.
Identificación de cambios en la huella de construcciones con imágenes satelitales ópticas de menos de 1 metro por pixel para dos periodos de tiempo
Validación de elementos clave de imágenes satelitales ópticas, verificando resolución y metadatos. Resultados en una matriz de validaciones y un informe en PDF.
Servicio para un monitoreo semanal (5 dias) satelital para detección de macrofitas en cuerpo de agua lénticos a través de imágenes satelitales Planet (no incluidas) por hectárea
Seguimiento de acumulación de materiales en cuerpos de agua lenticos usando imágenes satelitales ópticas de alta resolución y algoritmos en plataformas SIG como ArcGIS Pro.
Identificación de calidad de vida de cultivos por hectárea para una temporalidad
Estimación de parámetros de calidad de cultivos y zonificación usando imágenes satelitales de alta resolución (≥3m) y datos geográficos oficiales. Se aplican índices de vegetación y técnicas de inteligencia artificial.
Servicios profesionales por hora a través de un ingeniero con formación geoespacial y de ciencia de datos
Análisis y procesamiento de datos satelitales utilizando inteligencia artificial y machine learning para crear modelos predictivos que detectan cambios en la superficie terrestre, facilitando la gestión de recursos naturales y medioambientales.
Elaboración de orto mosaicos con imágenes satelitales ópticas entre 1 a 10 metros por pixel sin adopción de estándar oficial, por hectárea
Elaboración de orto-mosaicos con imágenes satelitales de 1 a 10 metros, con control de calidad y balance radiométrico. El resultado es un archivo ráster (.geotiff) con referencia espacial WGS 84, EPSG: 4326, y archivos piramidales externos (.ovr).
Elaboración de orto mosaicos con imágenes satelitales ópticas entre 1 a 10 metros por pixel con cumplimiento de la norma colombiana, por hectárea
Elaboración de ortomosaicos de mediana resolución (1-10m por píxel) con control de calidad y balance radiométrico. El resultado es un archivo TIFF (GeoTIFF) con referencia espacial en EPSG:9377, archivos piramidales externos (.ovr), metadatos XML y un informe de calidad.
Elaboración de Modelo Digital de Terreno con imágenes satelitales estéreo par de media resolución (GSD≥5m), por hectárea
Elaboración de MDT de media resolución usando imágenes satelitales estéreo par. Incluye control de calidad, generación de imágenes epipolares y filtrado. El resultado es un archivo TIFF (GeoTIFF) con referencia espacial en EPSG:9377, archivos piramidales externos (.ovr) y metadatos XML.
Identificación de presuntas zonas deforestadas por hectárea para una temporalidad (implementando imágenes capturadas par dos periodos de tiempo)
Este servicio analiza la cobertura forestal en un área específica usando imágenes satelitales de alta resolución y datos geográficos. Emplea índices de vegetación, algoritmos de clasificación y técnicas de inteligencia artificial para generar indicadores precisos y mapas temáticos que identifican la deforestación y cambios en el uso del suelo. La deforestación se detecta comparando imágenes de diferentes periodos, recomendando actualizar el análisis cada tres meses. El resultado es un archivo vectorial detallando las áreas deforestadas, disponible en formatos como GDB o en un tablero de control compatible con ArcGIS, con estadísticas y gráficos sobre la cobertura forestal.
Identificación y mapeo de los polígonos (zonas) en los cuales se presuma actividad minera para una temporalidad (análisis sobre imagen capturada de una única fecha). Unidad de analisis es Ha
Identificación y mapeo de zonas de actividad minera usando imágenes satelitales ópticas de alta resolución. Se recomienda replicar trimestralmente para monitorear cambios.
Orto rectificación convencional de imágenes satelitales (no incluye generación de MDT
El proceso de orto rectificación convencional consiste en corregir las distorsiones geométricas presentes en las imágenes capturadas desde satélites debido a la topografía y el ángulo de visión. Para ello se requiere un modelo digital de terreno suministrado por el cliente para corregir las deformaciones de la imagen, la exactitud posicional se garantiza con puntos de control terrestre suministrados por el cliente en conjunto con los coeficientes polinomiales racionales (RPC) otorgados por el proveedor de la imagen, cuando se cuente con insumos cartográficos de mayor resolución/precisión aprobadas y validados, se podrá realizar el foto control mediante la identificación de puntos homólogos.
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Clasificación de coberturas Corine Land Cover con imágenes satelitales de media resolución 3m≤GSD≤4m para una fecha
La clasificación se centra en clasificar diferentes clases de cobertura que detectamos sobre la superficie terrestre en una fecha específica, como bosques, cuerpos de agua, territorios artificializados, etc, utilizando imágenes satelitales de resolución media (4m≤GSD≥3m), permitiendo una estimación y clasificación detallada de las coberturas terrestres a una escala de hasta 1:6000 en el mapa, garantizando el cumplimiento de un nivel 2 de detalle en la escala de CLC. El resultado obtenido del procesamiento será un archivo ráster con el mapa temático de la clasificación de Territorios agrícolas, Territorios artificializados, Bosques y áreas seminaturales y Superficies de agua, teniendo en cuenta el alcance indicado, más un archivo vectorial con las áreas de las diferentes clases identificadas, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura forestal en el área de interés.
Identificación de cambios específicos en coberturas terrestres con imágenes satelitales ópticas de ≤ 1 metro por pixel para UN periodo de tiempo
El proceso se centra en detectar cambios ocurridos en las coberturas terrestres del área de interés, en un periodo de tiempo, sobre imágenes satelitales de alta resolución espacial mayor o igual a 1 metro (GSD≤1m). Implementando índices espectrales y algoritmos de inteligencia artificial se generan indicadores y mapas temáticos precisos referentes a la tasa de cambio de las coberturas visibles. El resultado obtenido será un archivo vectorial que contiene las áreas de cambio identificadas y verificadas por un especialista (cambios que se relacionan con nuevas construcciones, demoliciones, deforestación, reforestación, inundación, sequía, siembra, cosecha, deshielo), posteriormente se dispondrá en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.
Identificación de cambios en coberturas terrestres con imágenes satelitales ópticas de media resolución (3m≤GSD≤4m) para UN periodo de tiempo
El proceso se centra en detectar cambios ocurridos en las coberturas terrestres del área de interés, en un periodo de tiempo, sobre imágenes satelitales de media resolución espacial (4m≤GSD≥3m). Implementando índices espectrales y algoritmos de inteligencia artificial se generan indicadores y mapas temáticos precisos referentes a la tasa de cambio de las coberturas visibles. El resultado obtenido será un archivo vectorial que contiene las áreas de cambio identificadas y verificadas por un especialista (cambios que se relacionan con nuevas construcciones, demoliciones, deforestación, reforestación, inundación, sequía, siembra, cosecha, deshielo), posteriormente se dispondrá en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.
Identificación y mapeo de zonas con presunta actividad minera con imágenes satelitales ópticas de media resolución (3m≤GSD≤4m), por hectárea, para un periodo de tiempo
Este proceso se centra en la identificación y mapeo de zonas con evidencia de actividad minera, utilizando imágenes satelitales de media resolución espacial (4m≤GSD≥3m) capturadas en una fecha específica. El análisis se realiza mediante el procesamiento de datos de sensores remotos en software GIS. La identificación de actividad minera se efectúa para un único momento en el tiempo. No obstante, se recomienda replicar la metodología trimestralmente, al menos cuatro veces al año, para generar información continua que ayude a evaluar los cambios en el territorio debido a la actividad minera. Los resultados obtenidos del procesamiento serán archivos tipo vectorial con las clasificaciones de las zonas con actividad minera identificada, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.
Identificación de material flotante en cuerpos de agua lenticos con imágenes satelitales ópticas de alta resolución (GSD≤3m), por hectárea, para una fecha especifica
Este proceso está orientado al seguimiento de la acumulación de materiales de origen natural y/o antrópico en cuerpos de agua lenticos, como lagunas, embalses, presas y lagos, que puedan afectar su calidad. El análisis se realiza mediante la medición y cuantificación de las zonas acumuladas usando imágenes satelitales ópticas de alta resolución (GSD≤3m) de una única fecha. No obstante, se recomienda replicar la metodología al menos cada 7 días, para generar información continua que ayude a evaluar la tendencia del fenómeno. Posteriormente se utilizan algoritmos de clasificación de imágenes, índices de vegetación e inteligencia artificial que permiten generar métricas precisas referentes a los fenómenos que ocurren al interior del cuerpo de agua. Los resultados obtenidos del procesamiento serán archivos tipo ráster y vectorial que representan el fenómeno estudiado, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.
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Curso virtual teórico - práctico de los principios del procesamiento de imágenes satelitales ópticas en la plataforma ArcGIS Pro.
Este curso está enfocado en capacitar a sus participantes en los aspectos, teóricos y prácticos que constituyen los principios básicos del procesamiento de imágenes satelitales en la plataforma ArcGIS Pro. Buscando con ello que el participante adquiera experticia en el manejo del software ArcGIS y su potencial para el procesamiento de datos de sensores remotos y la generación de productos derivados del procesamiento digital de estos. El curso consta de una metodología virtual basada en tres módulos principales que se componen de contenido teórico y práctico, con una duración 24 horas. Tales clases están estructuradas en una clase diaria con una duración de 8 horas, donde participaran el instructor y el alumnado, esto de forma sincrónica por medio de la plataforma virtual teams. Los módulos definidos son: 1. Imágenes Satelitales, adquisición, interpretación y análisis básico, 2. Procesamiento de imágenes, índices y transformaciones, y 3. Análisis espectral de las imágenes satelitales y métodos de clasificación.
Identificación de zonas deforestadas con imágenes satelitales ópticas de media resolución (3m≤GSD≤4m), por hectárea, para un periodo de tiempo
El proceso se centra en analizar la cobertura forestal en un área específica utilizando imágenes satelitales de media resolución espacial (4m≤GSD≥3m) y otros datos geográficos oficiales disponibles. Se emplean índices de vegetación, algoritmos de clasificación de imágenes y técnicas de inteligencia artificial para generar indicadores precisos y mapas temáticos que identifican la deforestación y cambios en el uso del suelo, diferenciando entre áreas forestales y no forestales. La identificación de la deforestación se realiza comparando imágenes capturadas en dos momentos distintos, con recomendaciones de actualizar el análisis al menos cada tres meses para monitorear las tendencias. Como resultado final, se entrega un archivo vectorial que detalla las áreas deforestadas, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.
Identificación de calidad de vida de cultivos con imágenes satelitales ópticas de alta resolución (GSD≤3m), por hectárea, para un periodo de tiempo
Este proceso se enfoca en la estimación de indicadores relacionados con la calidad de vida de los cultivos y su respectiva zonificación de cada plantación, para identificar patrones asociados a fenómenos naturales y antrópicos. Para evaluar el comportamiento de las zonas cultivadas, se utilizan imágenes satelitales ópticas de alta resolución (GSD≤3m), datos geográficos de entidades oficiales (cuando están disponibles), muestras de cultivos en diferentes estados proporcionadas por el cliente, y algoritmos de clasificación de imágenes de sensores ópticos. Se aplican índices de vegetación como GNDVI, NDVI, SAVI, RTVICORE, Cl-RE, RE-NDVI e inteligencia artificial para generar métricas precisas sobre los fenómenos dentro de las zonas cultivadas. Los resultados obtenidos del procesamiento serán archivos tipo ráster y vectorial referentes a los índices mencionados, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.
Identificación de polígonos de posibles zonas de cambio a partir de anomalías de radar Sentinel1, por hectárea, para un periodo de tiempo
Este proceso está orientado a la elaboración de una capa en formato vectorial (.shp) donde cada polígono está asociado a una posible zona de cambio identificada por medio de anomalías en la retrodispersión de la señal de radar de las imágenes SAR Sentinel1, estos polígonos son previamente enriquecidos usando la capa político-administrativa de la zona de interés. Lo anterior incluye la adquisición de los datos de Radar SAR Sentinel1 en nivel 1 - Ground Range Detected (GRD) en polarización VV-VH, el procesamiento de las imágenes, el análisis estadístico de anomalías usando cubos de datos y la posterior identificación de zonas de posible cambio. Los resultados obtenidos del procesamiento serán archivos tipo vectorial que representan las posibles zonas de cambio identificadas para la zona de interés, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés
Identificación de calidad de vida de cultivos con imágenes satelitales ópticas de media resolución (3m≤GSD≤4m), por hectárea, para un periodo de tiempo
Este proceso se enfoca en la estimación de indicadores relacionados con la calidad de vida de los cultivos y su respectiva zonificación de cada plantación, para identificar patrones asociados a fenómenos naturales y antrópicos. Para evaluar el comportamiento de las zonas cultivadas, se utilizan imágenes satelitales ópticas de media resolución (4m≤GSD≥3m), datos geográficos de entidades oficiales (cuando están disponibles), muestras de cultivos en diferentes estados proporcionadas por el cliente, y algoritmos de clasificación de imágenes de sensores ópticos. Se aplican índices de vegetación como GNDVI, NDVI, SAVI, RTVICORE, Cl-RE, RE-NDVI e inteligencia artificial para generar métricas precisas sobre los fenómenos dentro de las zonas cultivadas. Los resultados obtenidos del procesamiento serán archivos tipo ráster y vectorial referentes a los índices mencionados, y se dispondrán en una estructura de datos espaciales GDB o en un tablero de control Dashboard – Experience Builder (requiere ArcGIS por parte del cliente) que describa con estadísticas y gráficos el comportamiento de la cobertura en el área de interés.