16 de Mayo de 2016
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¡ArcGIS Desktop 10.4 ya está disponible para su descarga! Para los usuarios de la extensión Spatial Analyst, hemos añadido cinco nuevas herramientas para esta versión, y añadido algunas mejoras a varias otras herramientas en las capacidades y el rendimiento. Por favor, continue leyendo para averiguar más.
Conjunto de herramientas de distancia
Con la nueva herramienta de conectividad de costos (Cost Connectivity) que puede generar una red de caminos que conectan múltiples áreas óptimas. Esto tiene aplicaciones en muchas áreas de la planificación y las operaciones, tales como la gestión de la vida silvestre y la recolección de recursos.
Las herramientas de distancia de coste (Cost Allocation, Cost Back Link, Cost Distance) y herramientas de distancia de ruta ( Path Distance, Path Distance Allocation, Path Distance Back Link) se han mejorado con cuatro nuevos parámetros para darle más control sobre el impacto de la distancia y la naturaleza de los viajeros. Más específicamente, con estas mejoras se puede:
Conjunto de herramientas de extracción
Las herramientas Extract Multi Values to Points, Extract Values to Points, and Sample se han
actualizado a mejores condiciones de manejar cuando las localizaciones muestreadas son celdas
NoData para determinados formatos de salida. Debido a que los formatos de tablas de información y
shapefile no tienen un concepto de
Para Extract Multi Values to Points and Sample, se han hecho algunas optimizaciones de rendimiento para permitir una ejecución más rápida contra los conjuntos de datos de punto grandes y con más raster de entrada.
Conjunto de herramientas de Segmentación y clasificación
Cuatro nuevas herramientas están disponibles para este conjunto de herramientas en esta versión.
La herramienta Create Accuracy Assessment Points crea puntos de muestra al azar para ser utilizado en la evaluación de la precisión post-clasificación. La herramienta Update Accuracy Assessment Points actualiza los campos en la tabla de atributos de un conjunto de datos en tierra para comparar los puntos de referencia en tierra para la imagen clasificada. La herramienta Compute Confusion Matrix genera un índice kappa, que es una evaluación global de la exactitud de la clasificación.
La herramienta Train Random Trees Classifier emplea una máquina de aprendizaje supervisado clasificador para generar una definición de clasificacion Esri que es más resistente al sobreajuste que otras técnicas de clasificación.
Última palabra
Por favor, explore estas nuevas herramientas y asegúrese de conocer cómo trabajan para usted. Siempre estamos interesados en conocer la opinión de nuestra funcionalidad, permítanos conocer sus dudas o sugerencias para futuras versiones.