Les principales nouveautés de Global Mapper Pro 26.0
21/10/24 16:30 Classé dans : Mises à jour
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La mise à jour automnale de Global Mapper Pro, la 26.0, est marquée par l’intégration d’un moteur d'analyse et d'apprentissage en version bêta : le Global Mapper Insight and Learning Engine™. Il s’agit d’un ensemble d'outils optimisés d'analyse d'images par apprentissage profond (Deep Learning). Cette nouvelle version introduit également un tout nouvel outil d'analyse solaire conçu pour analyser les données 3D et calculer les zones d’ensoleillement/ombrage au fil du temps.
Les outils d'analyse automatique des nuages de points basés sur l'apprentissage automatique de Global Mapper Pro (entraînement et classification personnalisés) connaissent également diverses améliorations. Le traitement photogrammétrique continue de s’enrichir avec l'ajout d'un flux de travail ainsi qu’une mise à jour de vitesse de l'outil Pixels-to-Points.
Si votre maintenance est à jour, vous pouvez mettre à niveau votre Global Mapper Pro vers cette version 26.0 sans aucuns frais (et bénéficier du support technique, ne l’oubliez pas) ! Vous avez un doute sur le statut de votre maintenance ? N’hésitez pas à nous contacter à l’adresse suivante.
Découvrez dans cet article les principales nouveautés de la version « Pro » de Global Mapper 26.0.
Global Mapper Insight and Learning Engine™ (bêta)
Le moteur d'analyse et d'apprentissage Global Mapper Insight and Learning Engine™ (beta) ouvre la porte sur l'analyse par apprentissage profond (Deep Learning) dans Global Mapper. L’ensemble des utilisateurs de Global Mapper Pro 26 ont accès à cette fonctionnalité via la barre d'outils Apprentissage profond. Celle-ci propose plusieurs outils d’analyse raster automatisés.
Ces derniers permettent de créer des modèles « entraînés » pour la classification de l’occupation du sol, l'identification des véhicules et l'extraction des bâtiments. Une option de réglage fin (fine-tuning) permet par ailleurs aux utilisateurs de réentraîner les couches d'un modèle pour améliorer les résultats d'analyse sur des jeux de données spécifiques.
Tout utilisateur disposant d'une licence valide de Global Mapper Pro 26.0 peuvent accéder aux outils de ce moteur d'analyse et d'apprentissage, Global Mapper Insight and Learning Engine™ (beta) (qui interviendra normalement en février). Pas d’inquiétude, ces outils d’apprentissage profond seront toujours disponibles dans la prochaine version de Global Mapper, vous devrez seulement mettre à jour votre logiciel vers la nouvelle version pour continuer à les utiliser et voir les nouveautés !
Classification de l’occupation du sol
Le processus de classification de l’occupation du sol (Land Cover Classification—LCC) dans Global Mapper permet aux utilisateurs d'effectuer eux-mêmes une analyse LCC. L'outil est conçu pour fonctionner avec des sources de données à plus haute résolution par rapport aux jeux de données existants et accessibles par le public (souvent réalisés à l'échelle régionale ou mondiale). Cela permet de créer des produits de plus grande précision et de plus haute résolution dans des domaines d'intérêt spécifiques.
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Détection d'objets
La détection d'objets fait référence à la tâche d'identification d'objets discrets dans une image. Le moteur d'analyse et d'apprentissage de Global Mapper (Global Mapper Insight and Learning Engine™) fournit actuellement des modèles pour deux types de détection d'objets : les véhicules et les bâtiments.
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Entraînées sur des images aériennes et satellites à haute résolution, les méthodes de détection de véhicules identifient ces derniers dans une image via un cadre de délimitation vectoriel. L'identification des bâtiments — souvent appelée extraction de bâtiments car elle identifie les limites explicites du bâti — produit à la fois les limites vectorielles des bâtiments ainsi qu’un masque raster binaire.
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Ajustement et entraînement
Le composant le plus puissant de ces nouveaux outils est sans doute la capacité d'affiner et de recycler les modèles intégrés, ce pour quoi le moteur d'analyse et d'apprentissage de Global Mapper (Global Mapper Insight and Learning Engine™) a été conçu. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'adapter les modèles à des jeux de données et des tâches spécifiques. Les utilisateurs peuvent importer ou créer manuellement des données de vérité terrain liées à leurs images d'échantillon et exécuter le processus d'affinage. Cela crée un modèle personnalisé, augmenté en fonction de ces données de vérité terrain, pour une utilisation ultérieure dans l'application. Le réglage fin permet à l'utilisateur de contrôler la profondeur d'ajustement du modèle, où l'apprentissage complet ajuste l'ensemble du modèle.
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Analyse solaire
Le pourcentage d'ombre et la zone de couverture peuvent désormais être calculés dans Global Mapper Pro en fonction de l'analyse du terrain, des vecteurs 3D et des éléments de maillage. La compréhension de l'impact que les éléments de terrain et de surface peuvent avoir sur le paysage s'applique à une variété de scénarios, de l'agriculture à l’urbanisme. Ce nouvel outil permet aux utilisateurs de calculer les masques d'ombre et le pourcentage de couverture d'ombre pour une zone donnée. L'outil peut prendre en compte une plage de temps et une hauteur au-dessus du sol. Une animation peut par ailleurs être ensuite créé en sortie avec l'outil déjà existant Animer les couches.
Analyse automatique des nuages de points
Cette version inclut de nombreuses mises à jour de l'outil d'analyse automatique des nuages de points. Cet outil de pointe disponible dans Global Mapper Pro a récemment été récompensé lors des Lidar Leader Awards 2024 en remportant le Outstanding Innovation in Lidar Award. Les mises à jour de la version 26.0 continuent de positionner Global Mapper Pro en solution de référence pour les flux de travail LiDAR et de nuages de points !
Identification des points clés du modèle
L'identification des points clés du modèle est un processus important utilisé pour réduire la taille d'un ensemble de données, à la fois en termes de nombre de points et de taille de fichier, tout en conservant les qualités structurelles importantes des données. Les points clés du modèle sont souvent utilisés lorsqu'une analyse ultérieure est requise en dehors d'une application géospatiale traditionnelle, comme les environnements de CAO ou les scénarios de jeu et de simulation.
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Ajoutés comme nouvelle section à l'outil d'analyse automatique des nuages de points, les points clés du modèle permettent aux utilisateurs d'identifier ces points sous forme d'indicateur ou de classification, conformément aux directives ASPRS. Les utilisateurs peuvent éventuellement créer une nouvelle couche de ces points et/ou un TIN dérivé.
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Sauvegarde/partage de modèles de classifications personnalisées
La version 25.0 de Global Mapper Pro a introduit l’entraînement de modèles de classification de nuages de points personnalisés (via l'outil d'analyse automatique des nuages de points). Cette analyse, basée sur la segmentation et la création d'un modèle d'entités personnalisé, est améliorée dans la version 26.0 du logiciel avec la possibilité d'enregistrer et de charger des classes personnalisées entraînées. Ces nouvelles options d'analyse automatique des nuages de points permettent aux utilisateurs d'enregistrer une classe entraînée à partir de Global Mapper Pro dans un fichier qui peut être partagé sur une autre machine ou avec un autre utilisateur de Global Mapper et ainsi chargé dans l'outil.
Mises à jour de Pixels-to-Points
Pixels to Points est un outil précieux pour les utilisateurs de Global Mapper Pro qui travaillent avec des données collectées par drone. Avec la prolifération des drones du niveau professionnel au niveau grand public, la facilité d'acquisition d'images via des vols de drones et la valeur des produits dérivés, l'analyse photogrammétrique est essentielle à de nombreux flux de travail. Dans la version 26, Global Mapper Pro étend ces puissants outils pour inclure un placement automatique de points de contrôle au sol (GCP) encore plus puissant et des améliorations continues de la vitesse.
Avancées en matière de placement automatique de points de contrôle au sol
Le placement automatique de points de contrôle au sol (Ground Control Point—GCP) était une nouvelle fonctionnalité intéressante de Pixels to Points dans la version 25.1. Dans Global Mapper Pro v26.0, le processus d’identification de ces points a été affiné. Les cibles non standard sont désormais plus facilement identifiées et une notation améliorée permet un placement plus précis lorsque plusieurs cibles peuvent être visibles sur une même image.
Améliorations de la vitesse
Le traitement et l'analyse photogrammétriques peuvent constituer des tâches longues en raison de leur nature informatique intensive. Cette version du logiciel présente des améliorations de vitesse de plus de 50 % dans certains scénarios par rapport à la version précédente de l'outil. Nous encourageons tous ceux qui ont de l’expérience avec le traitement photogrammétrique à découvrir les améliorations de vitesse apportées dans Global Mapper Pro 26.0 !
Source : Jeffrey Hatzel (Product Manager chez Blue Marble Geographics). 17 septembre 2024. Cliquer ici pour obtenir l'URL. Traduction : Géom@tique.
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À propos d’Alain Olivier Géomatique
Alain Olivier Géomatique est partenaire de Blue Marble Geographics en France et distributeur actif d’outils innovateurs pour la géomatique et l'édition cartographique. La combinaison d’une vaste connaissance de la géomatique et d’un haut niveau de services a fait ses preuves auprès de nombreux clients francophones à travers le monde, en particulier dans le support technique et la formation. Pour plus d'informations, vous pouvez vous rendre à l'adresse suivante : www.geomatique.fr
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