Interface Spatial modeler 2013, d'après mon PC.
Depuis plus de 20 ans, c'est un des modules phares d'ERDAS IMAGINE. Cette interface graphique de programmation a permis à des générations d'utilisateurs de créer et d'automatiser des chaînes de traitements. Pourtant largement utilisée, l'ancienne version du Spatial Modeler commençait à vieillir. Aussi, pour rester dans l'air du temps et pour ouvrir encore les possibilités de programmation, les ingénieurs d'INTERGRAPH ont revu complètement l'outil.
Principales nouveautés :
- une nouvelle interface graphique, moderne et conviviale qui facilite son utilisation.
- Un système de prévisualisation rapide des résultats. Ce mode de prévisualisation, issu des technologies ER Mapper, permet de tester et paramétrer les modèles en cours de création sans perdre de temps, ni d'espace disque.
- L'intégration de fonctionnalités vectorielles issues de GéoMédia, comme par exemple la sélection attributaire et spatiale, la création de buffers ou encore la gestion des attributs. Il est donc possible de créer des chaînes de traitements qui combinent des données raster et vecteur, maximisant ainsi l'utilisation des données géospatiales disponibles.
- L'intégration de scripts python : il est désormais possible d'intégrer des scripts python dans un "spatial model" qui pourra être exécuté depuis ERDAS IMAGINE ou depuis ERDAS Apollo. Il est aussi possible d'intégrer un "spatial model" dans un code python, de l'enrichir, de le modifier et de l'exécuter directement en python.
En plus de ces nouvelles
fonctionnalités, le nouveau Spatial Modeler offre la possibilité de
lancer les traitements en batch (multithreading, lancements différés,
...), de publier puis d'exécuter les modèles sous un client web (ERDAS
Apollo).
Le nouveau Spatial Modeler donne à des
utilisateurs ne maîtrisant pas le code un accès simple et convivial à la
création de traitements ou de chaîne de traitements raster et vecteur
(facilité d'utilisation, prévisualisation, ...) Parallèlement, il permet
à des utilisateurs experts d'intégrer du code en python pour enrichir
les chaînes de traitements. Les possibilités de batch, de
multithreading, et d'exécution sur client web font du Spatial Modeler un
véritable outil de production capable d'appliquer des traitements
complexes à de gros volumes de données.
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