• Menu
  • Passa alla navigazione primaria
  • Skip to secondary navigation
  • Passa al contenuto principale
  • Passa alla barra laterale primaria
  • Passa al piè di pagina

logo header oikos engineering

  • Home
  • Chi siamo
  • Blog
  • Soluzioni
    • Comuni e Unioni
    • Multiservizi
    • Patrimoni Immobiliari
    • Sanità
    • Industria e Impianti
    • Consorzi Forestali
    • Consorzi Irrigui
    • Consorzi di Tutela
  • Servizi
    • Cartografia Numerica
    • Integrazione Dati
    • Rilievi e Censimenti
    • Cloud Computing
    • Strumentazione GPS e GIS
  • Affiliazione
  • Contatti
  • Teleassistenza
  • Privacy
  • Privacy
  • Glossario
  • Autovalutazione per il Cloud della PA
  • Documentazione tecnica
  • Reversibilità dei servizi SaaS
  • Qualificazione SAAS rilasciata da AGID
  • Home
  • Chi siamo
  • Blog
  • Soluzioni
    • Comuni e Unioni
    • Multiservizi
    • Patrimoni Immobiliari
    • Sanità
    • Industria e Impianti
    • Consorzi Forestali
    • Consorzi Irrigui
    • Consorzi di Tutela
  • Servizi
    • Cartografia Numerica
    • Integrazione Dati
    • Rilievi e Censimenti
    • Cloud Computing
    • Strumentazione GPS e GIS
  • Affiliazione
  • Contatti
  • Teleassistenza
  • Privacy
progetto

Esri incorpora BuildingFootprintUSA Data per Deep Learning

Home » Blog » Esri incorpora BuildingFootprintUSA Data per Deep Learning

17 Ottobre 2018 //  by Oikos Engineering//  Lascia un commento

Una nuova applicazione realizzata da Esri è in grado di attuare un’importante sinergia tra le tecnologie costituite da GIS e deep learning.

Si tratta di una notizia importante perché questa applicazione consentirà nuovi impieghi dei sistemi informativi geografici. Esri, leader globale nella local intelligence, ha infatti proceduto a incorporare il BuildingFootprintUSA Data for Deep Learning, la tecnologia che consente di ricostruire in 3D e schedare tutti gli edifici di un quartiere. L’applicazione nata da questa sinergia è in grado di fornire una geocodifica senza precedenti in fatto di precisione agli utenti della piattaforma ArcGIS di Esri negli Stati Uniti e in Canada, nonché un set di dati di localizzazione più completo grazie all’uso del deep learning. Questa sinergia permetterà di realizzare o perfezionare numerose mappe che saranno rese disponibili per le organizzazioni che necessitano di dati di localizzazione aggiornati e precisi. Gli utenti di qualsiasi settore, inclusi governo, telecomunicazioni, assicurazioni, servizi pubblici, immobili e vendita al dettaglio, possono trarre vantaggio dall’accresciuta precisione di geocodifica derivante dall’utilizzo di footprint per edifici. Grazie alla nuova applicazione di Esri, le linee guida per la costruzione di interi quartieri in Stati Uniti e Canada saranno disponibili per gli utenti di ArcGIS entro la fine dell’anno, e poco dopo sarà la volta del Regno Unito e del Brasile.

Tutti i dati ottenuti tramite l’accorpamento di BuildingFootprintUSA per Deep Learning saranno aggiunti da Esri alla propria raccolta di mappe di base ArcGIS Online. Saranno in questo modo disponibili per tutti gli utenti di ArcGIS senza costi aggiuntivi e potranno essere consultati in ogni momento nell’Atlante Vivente del Mondo, la raccolta più importante di informazioni geografiche di tutto il mondo che include mappe, app e livelli di dati approfonditi. I dati sugli edifici saranno arricchiti con dati di elenchi aziendali, dati di proprietà reali, dati demografici delle famiglie e altro ancora; il tutto sarà poi raccolto in un’unica piattaforma. Questa novità è l’ennesima dimostrazione che Esri è in prima linea nell’innovazione GIS e che fa progressi all’avanguardia nell’apprendimento automatico, nell’intelligenza artificiale, nella geocodifica ad alta precisione e nell’accesso online ai dati, in questo modo gli utenti GIS di tutti i settori ne traggono vantaggio.

Dunque, grazie a BuildingFootprintUSA per Deep Learning è possibile raccogliere i dati sulla localizzazione della maggior parte degli edifici esistenti negli Stati Uniti e in Canada ed elaborarne di nuovi in aree in cui attualmente non esiste alcuna fonte certa. Con questo sistema si potrà fornire una copertura del 75% dei quartieri abitati dalla popolazione statunitense entro la fine del 2018. BuildingFootprintUSA aggiorna ed elabora i dati ogni due mesi, ciò è molto importante perché i settori che si basano su dati di proprietà e di costruzione degli edifici necessitano di informazioni aggiornate di frequente per prendere decisioni efficaci e l’integrazione di ArcGIS dei dati di BuildingFootprintUSA offre loro notevoli vantaggi in attività legate allo sviluppo di nuovi progetti immobiliari.

Fondamentale, a tal proposito, è anche il già citato Atlante Vivente, che fornisce accesso a migliaia di dati affidabili raccolti da Esri, dai suoi partner e dall’intera comunità GIS. Adesso, grazie alla nuova applicazione, Esri utilizzerà anche i dati di BuildingFootprintUSA nella tecnologia di deep learning, utilizzando anche i dati eterogenei per modelli di apprendimento automatico e riuscendo in tal modo a fornire informazioni che sono utili per approfondire ulteriori questioni legate alla pianificazione dei quartieri delle città.

Condividi:

Categoria: NewsTag: ArcGIS, BIM, Esri, Geoportale, GIS, Machine Learning, Smart-City, WebGIS

Post precedente: «cascate nella foresta pluviale Come aiutare gli studenti a esplorare la natura con i GIS
Post successivo: Come usare i sistemi di supporto decisionale per gestire meglio il fenomeno migratorio in Italia mani di 3 bambini di diversa etnia sopra la bandiera europea»

Barra laterale primaria

Ricerca sul Sito

Articoli Recenti

  • Presentazione APP Altalanga
  • PNRR e Gestione del Patrimonio
  • PNRR e Comunicazione Istituzionale Web e Open Data
  • Realizzazioni Oikos
  • Oikos Engineering è partner del Comune di Santo Stefano Belbo nell’ambito del progetto del MOM (Multimedia Outdoor Museum)

Tag Cloud

AI App ArcGIS Augmented Reality Big Data BIM Cambiamento Climatico Cybersecurity Dati Demografici Droni Ecologia Energie Alternative Esri FOSS Geodatabase GeoMarketing Geoportale gestione dei processi GIS GNSS GPS Grass Healtcare Incontri Intelligence IoT Italia LiDAR Machine Learning OpenStreetMap Paesaggio Urbano Piemonte Protezione Civile QGIS SAPR Security Sicurezza sinfi SIT Smart-City Telerilevamento Turismo Videosorveglianza WebGIS workflow

Archivi

  • Giugno 2022
  • Maggio 2022
  • Marzo 2022
  • Febbraio 2022
  • Luglio 2021
  • Maggio 2021
  • Aprile 2021
  • Marzo 2021
  • Febbraio 2021
  • Gennaio 2021
  • Dicembre 2020
  • Novembre 2020
  • Ottobre 2020
  • Settembre 2020
  • Agosto 2020
  • Luglio 2020
  • Giugno 2020
  • Maggio 2020
  • Aprile 2020
  • Marzo 2020
  • Febbraio 2020
  • Gennaio 2020
  • Dicembre 2019
  • Novembre 2019
  • Ottobre 2019
  • Settembre 2019
  • Agosto 2019
  • Luglio 2019
  • Giugno 2019
  • Maggio 2019
  • Aprile 2019
  • Marzo 2019
  • Febbraio 2019
  • Gennaio 2019
  • Dicembre 2018
  • Novembre 2018
  • Ottobre 2018
  • Settembre 2018
  • Agosto 2018
  • Luglio 2018
  • Giugno 2018
  • Maggio 2018
  • Aprile 2018
  • Marzo 2018
  • Febbraio 2018
  • Maggio 2017
  • Marzo 2017
  • Ottobre 2016
  • Settembre 2016
  • Agosto 2016

Footer

Contatti

Indirizzo
Via Duccio Galimberti, 7
12051 - Alba (CN)

Telefono
+39.0173.440242

Email
[email protected]

P.IVA: 02762210041

Copyright

I contenuti presenti sul sito oikosweb.com, dei quali Oikos Engineering S.r.l. è autore, non possono essere copiati, riprodotti, pubblicati o redistribuiti perché appartenenti all’autore stesso. È vietata la copia e la riproduzione dei contenuti in qualsiasi modo o forma. È vietata la pubblicazione e la redistribuzione dei contenuti non autorizzata espressamente dall’autore.

Disclaimer

Questo blog non rappresenta una testata giornalistica in quanto viene aggiornato senza alcuna periodicità. Non può pertanto considerarsi un prodotto editoriale ai sensi della legge n. 62 del 07/03/2001.

Seguici sui Social

  • Privacy
  • Glossario
  • Autovalutazione per il Cloud della PA
  • Documentazione tecnica
  • Reversibilità dei servizi SaaS
  • Qualificazione SAAS rilasciata da AGID

Copyright © 2023 Oikos Engineering · All Rights Reserved · Webmaster Ing. Flavio Albano