Ярко выраженными особенностями новой версии программы ScanEx Image Processor v. 3.0 в базовой комплектации стали:
Значительное расширение функционала по геометрической коррекции различных типов данных.

Появилась возможность работать со строгой моделью для данных спутников SPOT-2/4, RESOURCESAT-1 (IRS-P6), CARTOSAT-1, EROS-А/B, FORMOSAT-2; уточнять модели данных Resourcesat-1 (IRS-P6), Cartosat-1 (IRS-P5), IKONOS формата GeoOrthoKit, данных QuickBird формата QuickBird и данных камеры PRISM спутника ALOS формата NITF по опорным точкам на основе RPC-коэффициентов с выбором трансформационной модели; задавать различными способами матрицу высот при проведении ортокоррекции; сохранять и открывать опорные точки (GCP’s) в различных проекциях и системах координат. С помощью 3D-модели земного шара можно осуществлять топонимический поиск на земной поверхности по векторным слоям, накладывать локальные растровые 3D-модели, визуализировать траектории пролета спутников и их подспутниковую трассу, записывать видеоролики и т.д.

Преобразован функционал по мозаике изображений, который в новой версии позволяет создавать покрытия мозаики на области значительного территориального охвата.

Универсальный инструментарий мозаики обеспечивает интерактивное или автоматическое тональное выравнивание космических снимков с возможностью выполнения нелинейного цветового баланса.

<b>Добавлена возможность пользовательской библиотеки данных</b>
Библиотека данных – это каталог записей растровых данных, который позволяет отобрать из списка изображения на заданную территорию, оценить процент перекрытия с ней и загрузить в программу, сформировав единое растровое покрытие. Новая версия программы ScanEx Image Processor позволяет выбрать способ классификации в зависимости от поставленной задачи и исходных данных, а также предлагает дополнительный инструментарий по статистической обработке полученных результатов. Для тех случаев, когда эталоны не определены, программа предлагает использование известного алгоритма неуправляемой классификации ISODATA. Особенность работы данного алгоритма в программе ScanEx Image Processor v. 3.0 заключается в возможности включения в процесс обучения векторного слоя с границами областей классификации.

Классификация «с учителем» осуществляется методом нейронной сети прямого распространения с применением нечеткой логики при задании вероятностного порога распределения смешанных пикселей.

<b>Усовершенствован функциональный блок по визуализации растровых данных </b>
Стало возможным задание эффекта прозрачности любого растрового слоя; отображение растрового слоя в пределах векторной маски; с помощью дополнительных инструментов регулировки яркости и контраста более точно настраивать параметры отображения и сохранять настройки параметров во внешнем файле.

<b>Введены новые функциональные возможности в векторном редакторе программы.</b>Стала доступной работа с атрибутивной таблицей векторного слоя, через которую модифицируются записи, ведется поиск, выделяются и сортируются векторные объекты и т.д.

<b>«Модуль 3D моделирования и визуализации»</b>
В модуль включены возможности использования векторного слоя, а также экспортированных в векторный слой данных GPS приемника в качестве траектории полета камеры или 3D-объекта; быстрого создания типовых трехмерных объектов по контурным объектам векторной карты с использованием текстур и их интерактивное редактирование; упрощено нанесение простых векторных примитивов (полилиний, точек, полигонов) на 3D модель; возможность работы с атрибутивной информацией, хранящейся в базе данных 3D-векторных объектов; упрощен и расширен инструментарий для навигации и управления.

В качестве отдельного мощного инструмента дешифрирования сформирован новый модуль - <b>«Thematic Pro»</b>.
В него входит обновленная объектно-тематическая классификация и тематическая интерпретация многоспектральных оптических и радарных данных, а также классификация данных на основе расширенного нейросетевого алгоритма тематической классификации и интерпретации и его развитие в реализации алгоритма GTM.

В объектно-ориентированной классификации и интерпретации многозональной съемки стало возможным учитывать геометрию объектов при сегментации, классификация результатов сегментации производится с использованием дискриминантного анализа, помимо этого осуществляется интерактивная тематическая классификация с учителем для результатов сегментации.
Алгоритм нейросетевой классификации и GTM позволяет использовать пиксельную и объектную информацию для классификации изображений, построить интуитивно понятную структуру классов пространственных объектов, обучить нейронную сеть в пределах эталонных выборок. Также в классификацию заложены различные алгоритмы постобработки и работа с иерархической структурой пространственных данных.

Новая версия программы ScanEx Image Processor v.3.0 успешно апробирована и используется как незаменимая основа для обработки и анализа пространственных данных в нескольких крупных проектах компании «СканЭкс». Например, для проекта «Yandex» («Яндекс.Карты» «Космоснимки») были созданы мозаики покрытий на Центральный, Южный и несколько областей Северо-Западного федеральных округов Росийсской Федерации, а также на целый ряд крупных российских городов: Москву, Санкт-Петербург, Нижний Новгород, Орел, Рязань и других.

С начала 2008 года было проведено четыре цикла обучающих курсов по программе ScanEx Image Processor v.3.0. В частности, курс для лесоустроительных предприятий, входящих в структуру ФГУП «Рослесинфорг» и внедривших программное обеспечение ИТЦ «СканЭкс» в производство. В рамках этого сотрудничества было обучено более 40 человек и предоставлено свыше 50 лицензий программного продукта как локальных, так и сетевых.

Во многих организациях («Мосгипротранс», ООО "ГрадоСервис", НП «Поволжский центр космической геоинформатики», ФГУП «РНИИ КП», особое конструкторское бюро космического приборостроения Национального Аэрокосмического Агенства Азербайджана и в других) уже поставлена и активно используется новая версия программы ScanEx Image Processor v.3.0.

Более подробно ознакомиться с функциналом программы и не только Вы можете скачав свободно распространяемую демо-версию программы и ее информационный буклет с сайта компании по адресу http://www.scanex.ru/ru/software. Заявки на приобретение софта принимаются по адресу software@scanex.ru или по телефону +7 (495) 739 73 85.

<p style="text-align:right;"><i>Источник: ДВНЦ «Природа» (http://www.pryroda.gov.ua/ru/index.php?newsid=1000850)</i></p>

Создание покрытий мозаики на области значительного территориального охвата	Визуализация легенды и полученных результатов классификации с обучением методом нейронной сети прямого распространения	Задание эффекта прозрачности снимка и его отображение в пределах векторной маски	Визуализация двух результатов классификации: левый получен с помощью объектно-тематической классификаци, правый классифицирован расширенным нейросетевым алгоритмом