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Corrección ortogonal de huellas de edificios después de extraídas de un ráster

Corrección ortogonal de huellas de edificios después de extraídas de un ráster


Tengo ArcGIS 10.1 y estoy trabajando en un proyecto que involucra la extracción de clases de vegetación y edificios a partir de datos LIDAR (sin clasificar) e imágenes aéreas (resolución 30x30cm).

He logrado extraer cada clase después de seguir muchos pasos de procesamiento LIDAR y Análisis espacial; sin embargo, no pude encontrar una forma automatizada de corregir las huellas de los edificios de acuerdo con posibles límites ortogonales. He aplicado algoritmos Simplificar (en la caja de herramientas de Cartografía) en ArcGIS 10.1 y el mejor resultado que puedo obtener se da en la primera imagen. Mi pregunta es:

Hay alguna biblioteca / script gratuito / de código abierto (preferiblemente en Python) para corregir los bordes del polígono a (casi) límites de construcción reales? Más específicamente, estoy buscando un método similar al que se muestra en la segunda imagen a continuación:

de Zhang et al (2006). Construcción automática de huellas de edificios a partir de datos LIDAR aéreos.


En ArcGIS Pro, hay una nueva herramienta dentro del conjunto de herramientas de 3D Analyst llamada Regularize Building Footprint, que se parece a lo que quiero lograr, pero no está disponible en ArcGIS Desktop.


Enfoque de agente transversal basado en la segmentación para la extracción del ancho de la carretera a partir de imágenes de satélite utilizando información geográfica voluntaria

Hacemos uso de los datos de Información Geográfica Voluntaria (VGI) para extraer la extensión total de las carreteras utilizando imágenes de teledetección. Los datos VGI a menudo se proporcionan solo como datos vectoriales representados por líneas y no como extensión completa. Además, no se garantiza una alta precisión de geolocalización y es común observar una desalineación con los segmentos de la carretera de destino en varios píxeles en las imágenes. En este trabajo, utilizamos la información anterior proporcionada por el VGI y extraemos la extensión completa de la carretera incluso si hay un registro erróneo significativo entre el VGI y la imagen. El método consiste en la segmentación de imágenes y el recorrido de múltiples agentes a lo largo de la información VGI disponible. Primero, realizamos la segmentación de imágenes y luego atravesamos los tramos de carretera fragmentados utilizando agentes autónomos para obtener una hoja de ruta completa de forma semiautomática una vez definidos los puntos de partida. La línea central de la carretera en el VGI guía el proceso y nos permite descubrir y extraer la extensión completa de la red de carreteras en función de los datos de la imagen. Los resultados demuestran la validez y el buen desempeño del método propuesto para la extracción de carreteras que refleja el ancho real de la carretera a pesar de la presencia de perturbaciones como sombras, automóviles y árboles, lo que muestra la eficiencia de la fusión de las imágenes de satélite y VGI.


Resumen de antecedentes y amplificador

Las ubicaciones y extensiones de edificios individuales son la base de los mapas que admiten una amplia gama de aplicaciones que requieren conocimiento espacial de la población y las infraestructuras asociadas. El uso de datos de teledetección activos como LiDAR para construir mapas es la práctica más común. Sin embargo, debido a los costos más altos de esta tecnología, estos datos son muy deficientes para las naciones en desarrollo, lo que presenta grandes desafíos para tareas críticas como localizar poblaciones vulnerables durante crisis humanitarias (por ejemplo, epidemias de enfermedades, conflictos, desastres naturales) y mejorar la toma de decisiones y políticas. para lograr objetivos de desarrollo a largo plazo. Debido a la creciente disponibilidad de imágenes de satélite de muy alta resolución (& lt1 m), la creación y actualización rutinaria de mapas de edificios precisos revela una promesa alentadora. Sin embargo, el mapeo manual de edificios a partir de imágenes es notoriamente costoso y requiere mucho tiempo. La información geográfica voluntaria (VGI, por sus siglas en inglés) 1 proporciona una solución importante mediante el crowdsourcing de esfuerzos de mapeo a gran escala. Sin embargo, las capacidades de mapeo basadas en VGI están limitadas por el nivel de participación comunitaria de una localidad y, por lo tanto, sigue siendo en gran medida insuficiente en términos de coherencia y sostenibilidad. OpenStreetMap (OSM), que se lanzó en 2004 y representa uno de los proyectos de mapeo basado en VGI más exitosos, ha mapeado solo una fracción de los edificios en los países en desarrollo. Por ejemplo, la cantidad de edificios mapeados para todo el continente africano es equivalente a los mapeados en Alemania, solo un país (esta comparación se basa en el tamaño de los datos del mapa). Más importante aún, dada la naturaleza voluntaria del mapeo con VGI, es difícil asegurar la calidad y fidelidad de los datos, que se ha encontrado que varía significativamente entre las diferentes regiones geográficas 2,3.

El estado de Kano, Nigeria, fue seleccionado como el sitio de estudio porque el área exhibe características geográficas muy variadas. Está situado en el Sahel, una región de transición entre el Sahara al norte y la sabana sudanesa al sur. Debido también a la diversidad de grupos étnicos que habitan la región y las variadas condiciones ecológicas 4, tanto el entorno social como el natural han contribuido a la creación de tipos de edificios y patrones de desarrollo muy distintos en todo el estado de Kano.

En este documento, presentamos un mapa de construcción altamente completo para el estado de Kano, Nigeria, generado mediante la combinación de técnicas de aprendizaje profundo con datos VGI. Se espera que el mapa proporcione una capa de datos clave para una amplia gama de aplicaciones socioeconómicas, lo que podría validar aún más nuestro enfoque de mapeo. En comparación con los enfoques VGI puros, este enfoque reduce en gran medida la dependencia de los niveles de participación y aborda las preocupaciones sobre la calidad de los datos inciertos. Nuestro método también aprovecha las capacidades de aprendizaje automático de última generación sin requerir esfuerzos masivos de anotación de datos. El bajo uso de recursos y la alta eficiencia hacen que nuestro enfoque sea particularmente atractivo para aplicaciones en países en desarrollo, donde puede ser difícil utilizar los métodos existentes.


Opciones para crear una máscara

Puede crear una máscara a partir de una región de interés (ROI), a partir de un shapefile, mediante la creación de rásteres binarios o mediante el uso de opciones disponibles en el Construir máscara de trama herramienta. Esta sección describe cada opción.

Regiones de interés (ROI)

Un escenario común es crear ROI para definir los píxeles que desea incluir o excluir del procesamiento de imágenes. Siga estos pasos para crear una máscara a partir de ROI. No verá la máscara binaria que ENVI la crea internamente y la aplica a la imagen de entrada.

  1. Muestre la imagen de entrada, luego seleccione Archivo> Nuevo> Región de interés desde la barra de menú.
  2. Elija si desea crear ROI a partir de umbrales de banda o de características geográficas de interés:
    • Para crear un ROI a partir de valores de datos específicos (por ejemplo, todos los píxeles con un valor de 0), siga los pasos en Crear ROI a partir de umbrales de banda. Este es el método preferido al definir píxeles de fondo o datos de imagen no válidos.
    • Para crear un ROI a partir de características geográficas, siga los pasos en Crear ROI a partir de geometría. Utilice la opción Polígono para dibujar ROI poligonales alrededor de las entidades.
  3. En la herramienta Región de interés, seleccione Archivo> Guardar como y guarde el ROI en formato .xml.
  4. En la barra de menú, seleccione Archivo> Guardar como> Guardar como (ENVI, NITF, TIFF, DTED).
  5. En el cuadro de diálogo Selección de archivo, seleccione la imagen de entrada y haga clic en el Máscara botón.
  6. Seleccione el ROI que creó.
  7. Habilite el Máscara inversa opción si desea crear una máscara inversa.
  8. Hacer clic OK.
  9. Ingrese un valor de Ignorar datos.
  10. Hacer clic OK en el cuadro de diálogo Selección de archivo.
  11. Seleccione un formato de salida y un nombre de archivo, luego haga clic en OK.
  12. Cuando se complete el procesamiento y se muestre la imagen, abra la herramienta Valor del cursor para verificar que los píxeles enmascarados tengan valores de NoData. La imagen ahora está lista para su procesamiento posterior.

API de programación

También puede escribir un script ENVI + IDL para crear y aplicar una máscara a partir de ROI. Utilice la rutina ENVIROIMaskRaster como muestra el siguiente ejemplo de código. O use ENVIROIMaskRasterTask cuando escriba un script que use ENVITasks. Para especificar una única ROI en un archivo de ROI de varias partes, utilice la notación entre corchetes (por ejemplo, rois [2]).

Vectores

Puede crear una máscara a partir de un vector (por ejemplo, un shapefile). Un ejemplo es enmascarar píxeles fuera de un límite de cuenca, como muestra la siguiente imagen:

Consejo: Puede dibujar vectores en ENVI para definir áreas de interés y luego exportarlos a shapefiles. Consulte el tema Vectores para obtener más detalles.

Si tiene un shapefile que contiene varios registros y solo desea crear una máscara a partir de un registro, siga estos pasos para aislar el registro individual:

  1. Muestre el shapefile.
  2. Haga clic derecho en el shapefile en el Administrador de capas y seleccione Ver / editar atributos.
  3. Haga clic en un registro específico en la pantalla o en el Visor de atributos.
  4. En el menú Visor de atributos, seleccione Archivo> Guardar registros seleccionados en un nuevo Shapefile.
  5. En el cuadro de diálogo Seleccionar nombre de archivo de forma de salida, seleccione Shapefile Para el Formato de salida.
  6. Seleccione un nombre de archivo de salida, luego haga clic en OK.

Siga estos pasos para crear y aplicar una máscara a partir de un shapefile.

  1. Abra la imagen de entrada y el shapefile.
  2. En la barra de menú, seleccione Archivo> Guardar como> Guardar como (ENVI, NITF, TIFF, DTED).
  3. En el cuadro de diálogo Selección de archivo, seleccione la imagen de entrada y haga clic en el Máscara botón.
  4. Seleccione el shapefile.
  5. Habilite el Máscara inversa opción si desea crear una máscara inversa.
  6. Hacer clic OK.
  7. Ingrese un valor de Ignorar datos.
  8. Hacer clic OK en el cuadro de diálogo Selección de archivo.
  9. Seleccione un formato de salida y un nombre de archivo, luego haga clic en OK.

API de programación

También puede escribir un script ENVI + IDL para crear y aplicar una máscara desde un shapefile. Utilice la rutina ENVIVectorMaskRaster como se muestra en el siguiente ejemplo de código. O use ENVIVectorMaskRasterTask cuando escriba un script que use ENVITasks.

El ejemplo anterior crea y aplica una máscara a una trama. Otra tarea llamada ENVIGenerateMaskFromVectorTask crea un ráster binario solo sin aplicarlo a otro ráster.

Rásteres binarios

A trama binaria contiene valores de píxeles de 0 y 1, por ejemplo:

Cuando se aplica a una imagen de origen, indica qué píxeles deben procesarse y qué píxeles deben ignorarse.

Puedes usar el Ráster binario por umbral automático herramienta para crear un ráster binario a partir de valores de umbral que se determinan automáticamente a partir de una imagen. Esto puede resultar útil para la clasificación binaria de una imagen.

También puede utilizar los siguientes pasos para Construir máscara de trama herramienta para crear un ráster binario a partir de valores de píxeles específicos o rangos de valores de píxeles:

  1. Muestre una imagen que desee enmascarar.
  2. En la Caja de herramientas, seleccione Gestión de ráster> Crear máscara de ráster. Aparece el cuadro de diálogo Crear archivo de entrada de máscara.
  3. Seleccione el archivo de entrada y haga clic en OK. Aparece el cuadro de diálogo Definición de máscara.
  4. En la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara, seleccione Opciones> Importar rango de datos. Aparece el cuadro de diálogo Seleccionar entrada para rango de datos de máscara.
  5. Ingrese un valor mínimo y / o máximo en el Valor mínimo de datos y Valor máximo de datos campos. Si ingresa solo un valor mínimo o máximo, el máximo o mínimo real de los datos, respectivamente, se utilizará como el otro valor final. Si el archivo de entrada tiene un valor de ignorar datos, entonces el diálogo se abre con los valores ingresados ​​automáticamente en estos campos.
  6. Seleccione cualquiera Enmascara el píxel si TODAS las bandas coinciden con el rango o Enmascara el píxel si CUALQUIER banda coincide con el rango. La opción TODOS incluye todos los píxeles que están en el rango de datos para todas las bandas (una operación lógica Y). La opción ANY incluye todos los píxeles que están en el rango de datos para cualquier banda (una operación lógica OR).
  7. Hacer clic OK para ingresar el rango en la lista de definición de máscara.
  8. Elija enviar el resultado a un archivo o memoria.
  9. Hacer clic OK.

Consejo: La Construir máscara de trama La funcionalidad también está disponible en herramientas seleccionadas cuando selecciona un archivo de entrada. Cuando seleccione un archivo de entrada, haga clic en el Opciones de máscara botón desplegable para crear una máscara binaria utilizando los métodos descritos aquí.

API de programación

Puede utilizar ENVI & # 160API para crear y aplicar una máscara basada en valores de píxeles por encima o por debajo de un umbral determinado.

Utilice ENVIBinaryAutomaticThresholdRasterTask para crear una máscara binaria utilizando valores de umbral determinados automáticamente. O bien, creó una imagen enmascarada utilizando valores de umbral personalizados, como muestra el siguiente ejemplo.

Este ejemplo crea una máscara donde los píxeles mayores de 220 se establecen en 1 todos los demás se establecen en 0. La imagen original es multiespectral, por lo que el ejemplo de código usa ENVISubsetRaster para crear un subconjunto espectral que consta de una sola banda. Utilice ENVIBinaryGTThresholdRaster para crear la máscara binaria, como muestra este ejemplo. (O use ENVIBinaryGTThresholdRasterTask cuando escriba un script que use ENVITasks). Finalmente, use ENVIMaskRaster para aplicar la máscara a la imagen de banda única.

De manera similar, puede usar la rutina ENVIBinaryLTThresholdRaster para crear una máscara donde los píxeles menos que un umbral dado están enmascarados.

También puede utilizar ENVI & # 160API & # 160 para crear y aplicar una máscara basada en rangos de valores de píxeles. El siguiente ejemplo enmascara los píxeles que van de 0 a 220 y de 700 a 10,000.

Utilice ENVIDataValuesMaskRaster para crear la máscara binaria, como muestra este ejemplo. (O use ENVIDataValuesMaskRasterTask cuando escriba un script que use ENVITasks). Finalmente, use ENVIMaskRaster para aplicar la máscara a la imagen.

Crear opciones de máscara de ráster

La Construir máscara de trama La herramienta tiene otras opciones para ayudarlo a crear máscaras, incluso a partir de valores finitos, de valores NaN, de archivos ROI y de archivos vectoriales ENVI (EVF).

Para enmascarar valores finitos, seleccione Opciones> Enmascarar valores finitos en la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara. Seleccione un archivo de entrada y haga clic en OK. En el cuadro de diálogo Opción FINITA, seleccione una opción y haga clic en OK:

  • Enmascara el píxel si TODAS las bandas coinciden con FINITO
  • Enmascara el píxel si CUALQUIER banda coincide con FINITO

Para enmascarar los valores de datos de NaN (no es un número), seleccione Opciones> Enmascarar valores de NaN en la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara. Seleccione un archivo de entrada y haga clic en OK. En el cuadro de diálogo Opción de NaN, seleccione una opción y haga clic en OK:

Para utilizar una región de interés (ROI) como base para una máscara, seleccione Opciones> Importar ROI en la barra de menú Definición de máscara. Seleccione un archivo .roi o .xml, seleccione las ROI y haga clic en OK. Todas las ROI importadas se tratan como una sola capa de máscara.

Para utilizar un archivo de vector ENVI & # 160 (EVF) como base para una máscara, seleccione Opciones> Importar EVF en la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara. Seleccione el archivo vectorial para ingresar, luego haga clic en OK.

Para configurar las áreas definidas en la máscara en 1 (Encendido) o en 0 (Apagado), seleccione Opciones> Activar / desactivar áreas seleccionadas en la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara. Al elegir Selected & # 160Areas Apagado, los píxeles enmascarados tendrán un valor de 0, lo que significa que esas áreas de la imagen de origen se ignorarán durante el procesamiento de la imagen después de aplicar la máscara.

La máscara se construye usando una operación lógica OR o lógica AND entre todos los elementos de la lista. El OR lógico predeterminado utiliza todas las áreas definidas para hacer la máscara. El uso de la lógica AND enmascara solo las áreas donde se superponen todas las áreas definidas. Las áreas seleccionadas son aquellos píxeles que satisfacen los criterios de enmascaramiento.

Para definir la máscara utilizando solo aquellas áreas donde se superponen los rangos de datos, las formas de anotación y / o las ROI enumeradas, seleccione Opciones> Atributos seleccionados [Y lógico] en la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara.

Para usar todas las áreas definidas para hacer la máscara, seleccione Opciones> Atributos seleccionados [OR lógico] en la barra de menú del cuadro de diálogo Definición de máscara.

Para eliminar un elemento del Atributos seleccionados lista en el cuadro de diálogo Definición de máscara, resalte el elemento y haga clic en Eliminar elemento.

Para eliminar todos los elementos de la Atributos seleccionados lista en el cuadro de diálogo Definición de máscara, haga clic en Eliminar todos los elementos.

La siguiente sección describe diferentes formas en las que puede seleccionar rásteres enmascarados en ENVI una vez que los ha creado.


Familia

Texto de formato libre: ASIGNACIÓN CORRECTIVA PARA CORREGIR EL NOMBRE DE LA PARTE RECEPTOR ANTERIORMENTE GRABADO EN EL CARRETE: 033535 MARCO: 0486. EL CEDENTE (S) POR LA PRESENTE CONFIRMA LA ASIGNACIÓN ASIGNADORES: SHAOHUI, SUNIOANNIS, PAVLIDISADAM, ALTMAN J. REEL / MARCO: 040039/0228

Fecha efectiva: 20140808

Texto de formato libre: PAGO DE LA CUOTA DE MANTENIMIENTO, 4 ° AÑO, ENTIDAD PEQUEÑA (CÓDIGO ORIGINAL DEL EVENTO: M2551) ESTADO DE ENTIDAD DEL PROPIETARIO DE LA PATENTE: ENTIDAD PEQUEÑA

Año de pago de la tarifa: 4

Nombre del dueño: SILICON VALLEY BANK, COMO AGENTE ADMINISTRATIVO, CALIFORNIA

Texto de formato libre: ACUERDO DE SEGURIDAD DE PROPIEDAD INTELECTUAL ASIGNADOR: HOVER INC. REEL / MARCO: 052229/0972

Fecha efectiva: 20200325

Nombre del dueño: BANCO DE SILICON VALLEY, CALIFORNIA

Texto de formato libre: ACUERDO DE SEGURIDAD DE PROPIEDAD INTELECTUAL ASIGNADOR: HOVER INC. REEL / MARCO: 052229/0986


Discusión

A pesar de la larga historia de uso humano en México, todavía hay una gran cantidad de tierra en el país que mantiene lo que parece ser una cubierta vegetal que sufrió un impacto relativamente bajo por las actividades humanas (HF = 0), principalmente en los desiertos del norte de México y a lo largo de las cordilleras escarpadas de la Sierra Madre Occidental. El clima árido y severo de la mayoría de las tierras secas del norte y la topografía escarpada y la absoluta inaccesibilidad de las sierras explican con toda probabilidad la existencia de grandes proporciones de estas áreas con una huella humana aparente mínima. La gran diferencia en HF valores entre biomas, apoya la hipótesis de que la geografía física es un factor importante que controla la transformación antropogénica de los ecosistemas. Debido a que los biomas se definen como grandes unidades con patrones amplios similares de geografía física, clima y vegetación [39], los biomas menos transformados por la acción humana corresponden, plausiblemente, a grandes regiones donde la transformación de la tierra es difícil o improductiva, como la sierras o desiertos.

A nivel ecorregional, los valores de huella más altos se observaron a lo largo del corredor costero del Golfo de México, desde la llanura costera de Texas en la frontera con los Estados Unidos hasta el sur hasta las llanuras costeras húmedas en Tabasco. Desde este corredor costero, un transecto tierra adentro de ecorregiones de gran huella corre en una dirección general E-O siguiendo los rangos del Sistema Neo-Volcánico Transversal y las tierras altas asociadas del Altiplano mexicano. Por último, se encuentra un área de alta huella humana que corre a lo largo de la costa pacífica del sur de México en los Llanos Costeros del Soconusco, en Chiapas.Dentro de un bioma, las ecorregiones comparten una geografía física, un clima y una fisonomía vegetal a gran escala similares. Las diferencias entre ellas radican en aspectos de la fisiografía local, la historia biogeográfica y la biodiversidad y el endemismo. Sin embargo, encontramos que la variación ANOVA de las ecorregiones dentro de los biomas es tan importante como la que existe entre los biomas, un hecho que respalda nuestra segunda hipótesis, a saber, que, a esta escala, la geografía histórica ha jugado un papel importante en la transformación de la tierra original. superficie. Por ejemplo, dentro del bioma de Bosques Húmedos Tropicales, las Llanuras y Colinas de la Península de Yucatán tienen una media HF valor de 1.02, mientras que la Sierra de Los Tuxtlas, una de las regiones más intensamente deforestadas de México, tiene una media HF valor de 4.74, el más alto para cualquier ecorregión en el país (Tabla 2). Ambas áreas tienen un clima y vegetación similar, la principal diferencia entre ellas radica en sus historias pasadas de uso de recursos naturales y desmonte de tierras: mientras que los bosques de Yucatán se despoblaron después del colapso del Clásico Maya y han mantenido densidades de población relativamente bajas desde Los La región de Tuxtlas sufrió una intensa deforestación en el último siglo como resultado de una creciente demanda de tierras agrícolas y pastos tropicales [40]. De manera similar, dentro del bioma de Bosques Tropicales Secos, las Sierras y Llanuras de El Cabo muestran uno de los valores de huella más bajos de México (HF = 0.64) mientras que las llanuras y colinas costeras secas del Golfo de México (a menudo conocidas como bosques secos de Tamaulipan) tienen uno de los más grandes (HF = 3,97). Se pueden observar grandes diferencias similares entre las ecorregiones que son climáticamente y geográficamente similares en la mayoría de los otros biomas de México.

El desarrollo acelerado de México durante el siglo XX explica parcialmente este patrón: las llanuras costeras del Golfo de México albergan dos grandes áreas industriales (Monterrey en el norte y Coatzacalcos en el sur), los puertos más grandes de México, su industria petrolera más antigua, y algunas de sus tierras agrícolas más productivas. El transecto interior de cuencas y valles fértiles que corre paralelo a las cordilleras volcánicas transversales alberga una cadena urbana de las ciudades más grandes de México: Puebla, Ciudad de México, Toluca, Querétaro, León, Guanajuato y Guadalajara, entre otras. Las llanuras agrícolas costeras de Sonora, Sinaloa y Nayarit, cuna de la "revolución verde" de México, contienen algunos de sus campos de cultivo y cereales más productivos. Pero una interpretación de estas áreas de alta huella y del patrón de la huella humana en México basada únicamente en una visión contemporánea podría estar pasando por alto algunas causas potenciales del patrón espacial de uso de la tierra en el país.

Borah y Cook [22], y sus referencias allí, estimaron la población total antes de la conquista de lo que ahora es la nación mexicana en alrededor de 25 millones. Aunque muchos investigadores pueden sostener estimaciones diferentes (p. Ej., [41, 42]), lo que es indudablemente cierto es que cuando los españoles llegaron a México encontraron un territorio densamente habitado y un paisaje altamente transformado [23] donde entre 10 y 25 millones de personas vivido (Fig.6). Grandes y densas civilizaciones se habían levantado y colapsado durante milenios en todo el centro de México, y habían dejado su huella en el medio ambiente no solo en términos de grandes centros de asentamiento, sino también en términos de tierras despejadas, paisajes en terrazas, sistemas de riego y bosques transformados. [38,43]. En el siglo que siguió a la conquista española, la población de México se desplomó a alrededor de un millón a medida que los indígenas sucumbían a nuevas enfermedades, guerras con los europeos, el colapso de las economías locales y el encomienda sistema, en uno de los colapsos poblacionales más catastróficos conocidos en la historia (Fig. 6) [44]. La tragedia demográfica afectó gravemente la agricultura y el uso de la tierra en México los sistemas de cultivo de los pueblos indígenas no pudieron sostenerse con tales pérdidas en la mano de obra, lo que provocó el abandono de muchos paisajes cultivados [22] y abrió el camino a la apropiación de tierras por parte de los españoles de la tierra despoblada y el desarrollo de la hacienda sistema de latifundios gestionados por la nueva clase dominante [45].

Datos compilados de Borah y Cook 1969, McCaa 2000, Benítez Zenteno 1961 y censos oficiales de población disponibles en www.inegi.gob.mx.

Gran parte de la tierra que alguna vez estuvo bajo cultivo indígena se le dio un nuevo uso (por ejemplo, [26]). Aunque los cultivos y las técnicas agrícolas cambiaron bajo el dominio español, la ocupación del territorio conquistado siguió los patrones de uso del suelo prehispánico. La producción de ganado vacuno y ovino se introdujo en la costa del Golfo quemando bosques, humedales y antiguos huertos tropicales, alterando los paisajes agrícolas indígenas para fomentar el crecimiento de pastos. Los cultivos de plantaciones surgieron en el Golfo de México, incluida la caña de azúcar, primero, y luego el cacao, el algodón y el tabaco, todos cultivos del Nuevo Mundo que encontraron una demanda de rápido crecimiento en Europa durante la Colonia Española. Un desarrollo similar de plantaciones tropicales tuvo lugar en la región de Soconusco en Chiapas, cerca de la frontera con Guatemala, donde las fértiles tierras bajas costeras habían sido una importante zona de cultivo de cacao en la época prehispánica (por ejemplo, [46]), pero experimentó un crecimiento explosivo en las laderas de las montañas en los siglos XIX y XX, impulsadas principalmente por los crecientes mercados de cacao y café [47].

En el centro de México y la costa del Golfo hay una notable coincidencia de áreas altamente impactadas con la distribución histórica de los asentamientos y civilizaciones prehispánicas. Como regla general, las áreas más transformadas por las actividades humanas se encuentran en la Costa del Golfo y siguen la cadena E-O de ciudades a lo largo de la sierra central, mostrando una marcada coincidencia espacial con el número de grandes asentamientos prehispánicos que existían en ese momento. de la llegada de los españoles a México a principios del siglo XVI.

En contraste, no se encontró asociación espacial significativa en la región maya de las tierras bajas de Yucatán entre los valores de la huella de cada ecorregión y el número de asentamientos prehispánicos en ellas. Arturo Gómez-Pompa y sus colaboradores [48] han analizado en detalle esta aparente baja huella de civilizaciones mayas pasadas, quienes demostraron que muchos bosques de la región maya son en realidad un mosaico de restos de antiguos huertos-huertos, y que la mayoría de los el "desierto" maya está realmente formado por un nuevo crecimiento sobre antiguas parcelas agrícolas y huertos tropicales, recolonizados por bosques después del colapso de los mayas clásicos unos siglos antes de la conquista española.

Por último, en el norte árido del país se llevaron a cabo casi en su totalidad procesos intensivos de cambio de uso de la tierra durante el siglo XX para promover el desarrollo de nuevos distritos de riego en las fértiles llanuras aluviales de los ríos de tierras secas. Realizados en la década de 1930, poco después del fin de la Revolución Mexicana, en gran parte para crear nuevos empleos y abrir nuevas fronteras agrícolas, la huella de estos proyectos masivos es claramente visible en la cuenca baja del río Nazas en el corazón del Chihuahua. Desierto a lo largo de la costa de Sonora y Sinaloa en las llanuras de los ríos Baluarte, Fuerte, Mayo y Yaqui en el Valle de Mexicali en las llanuras deltaicas del Río Colorado y en la cuenca de Santo Domingo en Baja California Sur. Fue básicamente la tecnología moderna —en forma de perforación de pozos profundos, represas fluviales, electrificación, refrigeración y aire acondicionado— lo que permitió la colonización de estas áreas. Junto con algunas ciudades industriales en las ecorregiones del norte de México, como Monterrey, Monclova, Torreón, Juárez o Tijuana, estas áreas de tierras secas de alta huella humana son principalmente el resultado de una expansión acelerada durante el siglo XX, cuando los esfuerzos de desarrollo del país comenzaron a orientarse hacia sus tierras secas del norte.

Aunque, de acuerdo con los mapas de uso de la tierra existentes, muchas de las regiones de tierras secas de baja huella se clasifican como que albergan una cubierta vegetal nativa, estos ecosistemas se han utilizado durante siglos y muchos de ellos han sufrido intensos cambios biológicos como resultado [49,50]. Se han reportado cambios antropogénicos ocultos para los desiertos de Chihuahua y Sonora, donde la introducción de ganado produjo el crecimiento invasivo de especies nativas. Opuntia cactus, cambiando la estructura de dominancia de las comunidades de plantas nativas [51] pero aún permitiendo que algunos las vean como prístinas o “salvajes”. Lo bajo HF Los valores encontrados para estas ecorregiones utilizando capas de mapas contrastan con las estadísticas oficiales sobre la degradación de los pastizales [50], donde más del 50% del área con cobertura de vegetación nativa en las tierras secas del norte se informa oficialmente como sobrepastoreo o afectada por la invasión de arbustos inducida por el ganado. hecho que pone de relieve el gran impacto que trajo a la región la introducción de animales de pastoreo procedentes de Europa y cómo este impacto muchas veces se esconde tras la aparente permanencia de la vegetación autóctona. Por lo tanto, el método que usamos y el mapa resultante podrían restar importancia a la verdadera magnitud de las transformaciones antropogénicas en las categorías inferiores de la huella. Estos impactos ocultos en los ecosistemas nativos y la biodiversidad deben considerarse con más detalle en investigaciones futuras para poder dar una imagen más precisa del impacto de la influencia antropogénica en la diversidad biológica y los servicios de los ecosistemas de una región.

Finalmente, el algoritmo de Huella Humana pudo cuantificar con precisión el tamaño y la ubicación de parches continuos de ecosistemas (relativamente) bien conservados. La mayoría de los grandes parches de cubierta vegetal de baja transformación se encuentran en el árido norte de México, donde, como era de esperar, se encontraron la mayoría de las nuevas grandes áreas protegidas decretadas por el Gobierno Federal durante las últimas décadas. Las ecorregiones más impactadas antropogénicamente del centro y sur de México albergan en general parches más pequeños de cubierta vegetal bien conservada, pero, a pesar de esto, todavía se pueden encontrar algunos de estos parches existentes. El enfoque que estamos utilizando en este análisis puede informar y orientar los esfuerzos futuros para la planificación de la conservación a nivel nacional.

El modelo de la huella humana cuantifica en detalle los patrones que a menudo se conocen o se sospechan, pero que no son susceptibles de análisis estadístico riguroso y pruebas de hipótesis. El modelo pudo identificar parches existentes de vegetación relativamente bien conservada que pueden informar futuras iniciativas de conservación de la biodiversidad. El modelo también es capaz de detectar grandes extensiones de tierra que han sido severamente transformadas por la acción humana pero que albergan densidades de población relativamente bajas, como las tierras agrícolas irrigadas y áridas en la costa del Desierto de Sonora, y puede proporcionar una herramienta para comprender las grandes dimensiones. transformaciones de escala del medio ambiente que son sustancialmente más poderosas que, digamos, la densidad de población, la distribución de las áreas urbanas o el análisis de los cambios en el uso de la tierra por sí solos.

La extensión espacial de la huella humana en México es tanto el resultado de las limitaciones impuestas por la geografía física al desarrollo humano a nivel de bioma como, dentro de diferentes biomas, del legado ambiental de civilizaciones pasadas y colapsos de población, incluyendo, pero no exclusivamente restringido a la explosión demográfica del siglo XX. En todo México, y muy especialmente en la parte central del país, la distribución espacial actual de carreteras, granjas y ciudades aún refleja civilizaciones, tecnologías e interacciones sociales del pasado.


Resumen de antecedentes y amplificador

Las investigaciones científicas relacionadas con la presencia humana en la Tierra dependen en gran medida de la disponibilidad de información precisa y confiable sobre la extensión y ubicación de los asentamientos. En este marco, desde principios de la década de 1980, las imágenes satelitales se han utilizado como fuente primaria para delinear asentamientos a escala global 1,2 y, junto con los avances técnicos, metodológicos y computacionales, su detalle evolucionó de baja resolución (1 km - 500 m) a media. resolución (100 m) y, desde los últimos años, a alta resolución (30-10 m).

Hoy en día, los mapas de extensión de asentamientos basados ​​en satélites se utilizan ampliamente para muchos fines científicos. Por ejemplo, en los análisis de urbanización global 3 se utilizan para definir áreas urbanas, así como para caracterizar su morfología y evaluar la correlación con variables socioeconómicas. En la demografía espacial 4, la ubicación de los asentamientos representa una covariable espacial fundamental para modelar el desplazamiento de personas, mientras que en la ciencia del uso de la tierra 5,6, la extensión de los asentamientos se explota como insumo clave para calibrar los modelos de cambio de uso de la tierra.

En los últimos años, se han presentado en la literatura diferentes capas de alta resolución que describen la extensión del asentamiento global 7,8,9,10,11,12,13. Entre estos, los tres más empleados incluyen:

la Huella Urbana Global - GUF 7 (disponible a una resolución de 12 my referida al año 2012) generada por el Centro Aeroespacial Alemán (DLR) a partir de imágenes de radar TerraSAR-X / TanDEM-X de 3 m de resolución

la instancia de 2014 de la Capa Global de Asentamientos Humanos - GHSL 8, generada a una resolución de 30 m por el Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea a partir de imágenes ópticas Landsat-8

la máscara de superficies artificiales del GLOBELAND30 - GLC30 9 (disponible con una resolución de 30 my referida al año 2010), generada por el Centro Nacional de Geomática de China a partir de imágenes ópticas Landsat-5/7.

Entre estos, el GUF supera a los otros dos estratos 13, que muestran una subestimación y una sobreestimación severas en gran parte del mundo. Sin embargo, la propia GUF todavía presenta dos grandes inconvenientes. Por un lado, se ha generado (como el GHSL y el GLC30) a partir de escenas de una sola fecha, que a veces se ven muy afectadas por las condiciones específicas de adquisición, lo que da lugar a errores de clasificación errónea. Por otro lado, se ha empleado imaginería comercial, lo que impide una actualización sistemática debido a sus altos costos. Además, el uso exclusivo de imágenes ópticas o de radar por sí solo representa una limitación adicional, ya que estos dos tipos de datos son sensibles a diferentes estructuras en el suelo (es decir, superficies artificiales y áreas edificadas, respectivamente). Por ejemplo, el suelo desnudo y la arena tienden a clasificarse erróneamente como asentamientos utilizando imágenes ópticas, mientras que esto generalmente no ocurre con los datos de radar, por el contrario, las áreas de topografía compleja o las regiones boscosas pueden clasificarse erróneamente como asentamientos con imágenes de radar, mientras que normalmente esto ocurre. no ocurre usando datos ópticos.

Para superar estos problemas, hemos desarrollado una metodología novedosa y robusta para delinear de manera confiable los asentamientos que explotan conjuntamente, por primera vez, datos ópticos y de radar multitemporales abiertos y libres. En particular, el fundamento es que la dinámica temporal de los asentamientos humanos a lo largo del tiempo es diferente a la de todas las demás clases de no asentamientos. Primero, recopilamos todas las imágenes adquiridas en una región de interés dentro de un período objetivo durante el cual no esperamos cambios considerables (por ejemplo, un año). A continuación, extraemos estadísticas temporales clave (es decir, media temporal, mínimo, máximo, etc.) de: (i) el valor de retrodispersión original en el caso de datos de radar y (ii) diferentes índices espectrales (p. Ej., Índice de vegetación, índice ascendente, etc.) obtenido después de realizar el enmascaramiento nube / nube-sombra en el caso de imágenes ópticas. Después de extraer automáticamente las muestras de capacitación de candidatos para la clase de asentamiento y no asentamiento, la clasificación binaria basada en el aprendizaje automático avanzado se aplica por separado a las características temporales basadas en radar y ópticas. Finalmente, las dos salidas se combinan correctamente.

Una vez probada su alta solidez en una variedad de sitios de estudio, el método se ha empleado para generar la Huella de Asentamiento Mundial (FSM) 2015, una máscara binaria de resolución de 10 m (0,32 segundos de arco) que describe la extensión de los asentamientos humanos globalmente derivados por medio de 2014-2015 radar multitemporal Sentinel-1 (S1) e imágenes ópticas Landsat-8 (de las cuales

Se han procesado 217.000 escenas, respectivamente). El WSF2015 es extremadamente preciso y confiable y supera a todos los demás conjuntos de datos similares empleados en su mayoría. Esto ha sido evaluado cuantitativamente a través de un ejercicio de validación sin precedentes basado en 900,000 muestras de verdad del terreno recolectadas por fotointerpretación de crowdsourcing y llevadas a cabo en colaboración con Google. Para ello, se ha definido un protocolo estadísticamente sólido y transparente siguiendo las prácticas recomendadas de última generación.


Conclusión

OpenDragon proporciona una plataforma simple pero poderosa para ejercicios prácticos de laboratorio y proyectos de estudiantes. El hecho de que esté disponible en varios idiomas y se pueda internacionalizar sin cambiar ningún código le da al sistema una audiencia mundial.

Aunque hay otros paquetes de software disponibles para enseñar percepción remota y SIG a un nivel introductorio, la mayoría, si no todos, se enfocan en usuarios orientados a aplicaciones. OpenDragon es inusual porque también brinda apoyo a estudiantes e investigadores que necesitan programar sus propios algoritmos o que desean comprender el funcionamiento interno del software de detección remota y SIG.

El kit de herramientas del programador de OpenDragon proporciona un nivel de extensibilidad que es poco común en el mundo del software de geoinformática. Ofrece un banco de pruebas para la investigación, así como un marco para proyectos prácticos en clase. Al revelar el funcionamiento interno del software de geoinformática a los estudiantes de hoy, OpenDragon ayuda a desarrollar las habilidades de las personas que desarrollarán el software de análisis espacial del mañana.


1. INTRODUCCIÓN

El conocimiento de la distribución espacial de los asentamientos humanos y el seguimiento de la expansión urbana son cruciales para una gran cantidad de aplicaciones, como el mapeo de la exposición y la evaluación de riesgos, la planificación de la infraestructura, la conservación de la biodiversidad, el cambio climático y el desarrollo urbano (Chrysoulakis et al., 2014 Triantakonstantis et al., 2015 Florczyk et al., 2016). Una clave para comprender los procesos de urbanización en todo el mundo y desarrollar acciones hacia el desarrollo urbano y rural sostenible es la disponibilidad de información detallada, actualizada, precisa y coherente, en tiempo y espacio, sobre los asentamientos humanos. Los asentamientos humanos están estrechamente relacionados con la distribución de la población, así como con el desarrollo social y económico que, desde la perspectiva espacial, no se puede medir directamente. Las áreas edificadas, que se refieren al espacio físico utilizado para la habitación humana, representan la dimensión física de los asentamientos humanos y el sustituto más apropiado para los procesos de urbanización. El aspecto espacial involucrado en la definición de áreas edificadas es lo que hace que la teledetección sea atractiva para extraer información global y actualizada sobre la extensión del entorno edificado que puede relacionarse directamente con los asentamientos humanos.

La disponibilidad de datos abiertos y gratuitos de observación de la tierra de alta resolución espacial (datos Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2, imágenes Landsat), combinados con algoritmos robustos para la extracción automática de información y sistemas informáticos de alto rendimiento, está abriendo el camino hacia una nueva generación de productos de alta resolución (HR) (10–30 m) que describen áreas construidas. Durante la última década, varias iniciativas han producido con éxito mapas paneuropeos y globales de áreas edificadas (Aune-Lundberg & Geir-Harald, 2010 Gong et al., 2013 Ferri et al., 2014 Montero, Van Wolvelaer, & Garzón , 2014). Los mapas de áreas edificadas más exhaustivos y ampliamente utilizados son los producidos con datos TerraSAR-X, a saber, Global Urban Footprint (GUF) (Esch et al., 2013) o con datos Landsat gratuitos, como GlobeLand30 (Chen et al. ., 2015), y la Capa Global de Asentamientos Humanos (GHSL) (Pesaresi, Ehrlich et al., 2016).

En el marco del proyecto GHSL, se ha desarrollado una metodología genérica para la extracción automática de superficies construidas a partir de grandes volúmenes de imágenes de teledetección (Pesaresi et al., 2013).Las principales características de la metodología GHSL son el procesamiento basado en escenas y un paradigma de aprendizaje de múltiples escalas que combina conjuntos de datos auxiliares con la extracción de características de imagen de textura y morfología. Este marco metodológico demostró ser robusto y escalable, con la posibilidad de adaptarlo para procesar imágenes en diferentes resoluciones espaciales de una variedad de sensores, incluidas imágenes ópticas y de radar. Se aplicó con éxito a la producción de productos construidos a escala continental y mundial. A escala continental, se utilizó la metodología GHSL para producir el Mapa de asentamiento europeo (ESM) a partir de imágenes SPOT de alta resolución (Ferri et al., 2014 Florczyk et al., 2016) y el mapa de asentamiento de Sudáfrica (Kemper et al. , 2015). El ESM es la primera capa construida de alta resolución para Europa y actualmente el mapa más detallado que expresa la proporción del área de píxeles cubierta por edificios con una resolución espacial de 10 m. A escala global, se logró un paso hacia la producción de un sistema global de monitoreo de asentamientos humanos con los primeros datos GHSL multitemporales derivados de imágenes Landsat (Pesaresi, Ehrlich et al., 2016), en lo sucesivo denominado GHSL-Landsat. En comparación con los mapas simultáneos de asentamientos humanos, GHSL-Landsat representa actualmente los datos más actualizados, multitemporales y abiertos sobre las características físicas y la dinámica de los asentamientos humanos. Sobre la base de 40 años de datos de Landsat, las cuadrículas multitemporales que describen áreas edificadas se han producido para los períodos 1975, 1990, 2000 y 2015 como parte del marco de asentamientos humanos globales (GHS).

La política de datos abiertos de GHSL está impulsando actualmente el desarrollo futuro de productos construidos globales. El plan es maximizar el uso de las misiones de observación terrestre de Copernicus (es decir, Sentinel-1 y Sentinel-2) junto con los datos de Landsat. En ese contexto, la tecnología utilizada para producir las primeras capas globales a partir de datos Landsat se adaptó al procesamiento de una cobertura mundial de datos monotemporales Copernicus Sentinel-1 (https://ghsl.jrc.ec.europa.eu/s1_2017 .php). El resultado de este experimento fue una nueva capa global construida con una resolución espacial de 20 m. La perspectiva de implementar el sistema para el análisis de imágenes Sentinel-2 es un tema tecnológico de vanguardia que requiere una serie de pruebas para analizar la idoneidad de estos nuevos datos de sensores para mapear asentamientos humanos. En este sentido, se ha probado un prototipo en las primeras imágenes de Sentinel-2 lanzadas durante la fase de puesta en servicio (Pesaresi, Corbane et al., 2016). Este estudio confirmó (i) la mejora notable de Sentinel-2 en comparación con Landsat para la clasificación construida y (ii) el valor agregado de combinar los datos de Sentinel-1 y Sentinel-2 para mejorar la capacidad discriminatoria al compararlos con los resultados obtenidos utilizando datos de un sensor. El prototipo de Sentinel-2 se encuentra actualmente en su fase final de desarrollo y también se ha probado en un conjunto de ciudades de todo el mundo.

A pesar de la adaptación exitosa de la metodología GHSL al análisis de varios tipos de datos satelitales, actualmente existe una falta de evaluación de la consistencia entre los productos derivados y una información insuficiente sobre su precisión. Los usuarios de estos productos deben obtener una orientación mínima sobre qué conjunto de datos usar y con qué propósito. Además, para aprovechar al máximo las sinergias entre los diferentes sensores y posiblemente integrar esos productos en el futuro, es fundamental comprender el potencial y las limitaciones de cada uno de ellos e identificar complementariedades. En este sentido, la validación de los datos acumulados derivados de diferentes sensores es crucial para obtener una comprensión más profunda de la coherencia y la interoperabilidad entre los diferentes productos. En el caso específico de los datos acumulados derivados de Sentinel-2, la validación es necesaria para mejorar el flujo de trabajo actualmente en desarrollo al proporcionar información sobre los principales problemas que necesitan más investigación y experimentación.

  • A escala local, con Sentinel-2 para el que el flujo de trabajo para la extracción integrada se encuentra actualmente en la fase de creación de prototipos y pruebas.
  • A escala regional, con SPOT5 / SPOT6 utilizado para producir el ESM.
  • A escala global, con Landsat y Sentinel-1 utilizados como datos de entrada para la producción de GHSL-Landsat y GHSL-Sentinel-1, respectivamente.

Como punto de referencia, se utilizaron huellas de edificios a escala fina como datos de referencia. El análisis se realizó en 13 ciudades seleccionadas de diferentes continentes, con diversos paisajes, estructuras de asentamiento y densidades. Para pintar una imagen completa, desarrollamos y aplicamos un marco de validación que incorpora métodos convencionales de evaluación de la precisión píxel por píxel y análisis de las diferencias basadas en cuadrículas en los datos acumulados en relación con las densidades de asentamiento. A través de esta validación detallada, este artículo intenta identificar las principales diferencias en la detección de datos acumulados entre sensores e identificar áreas potenciales de sinergia entre los diferentes mapas.

Con el fin de proporcionar una descripción general del acuerdo / desacuerdo entre los diferentes productos, también se realizó una intercomparación de varias capas disponibles a nivel mundial.


Yerach Doytsher

Cartografía digital, fotogrametría e información espacial. Sistemas de información geográfica. Combinación y fusión de bases de datos espaciales 2D / 3D. Modelado digital del terreno. Catastro y sistemas de información territorial.

Grado Académico (s

B.Sc. & # 8211 1967 & # 8211 Technion & # 8211 Instituto de Tecnología de Israel, (Summa Cum Laude)

M.Sc. & # 8211 1973 & # 8211 Technion & # 8211 Instituto de Tecnología de Israel

D.Sc. & # 8211 1979 & # 8211 Technion & # 8211 Instituto de Tecnología de Israel

Nombramientos académicos

2005 & # 8211 Technion & # 8211 I.I.T., Titular de la Cátedra Abel Wolman en Ingeniería Civil

2002 & # 8211 Technion & # 8211 I.I.T., Profesor

1996 & # 8211 2002, Technion & # 8211 I.I.T., Profesor Asociado

Hasta 1995 (simultáneamente con actividades profesionales en la industria israelí)

1989 & # 8211 1995, Technion & # 8211 I.I.T., profesor asociado senior adjunto (equivalente a & # 8216 profesor asociado adjunto & # 8217)

1983 & # 8211 1989, Technion & # 8211 I.I.T., Adjunto B (equivalente a & # 8216 Profesor titular adjunto & # 8217)

1981 & # 8211 1983, Technion & # 8211 I.I.T., Adjunct C (equivalente a & # 8216Adjunct Lecturer & # 8217)

1979 & # 8211 1981, Technion & # 8211 I.I.T., Conferencista

1975 & # 8211 1979, Technion & # 8211 I.I.T., Instructor

Experiencia profesional y logros significativos

1967 & # 8211 1971, Unidad de Cartografía del Geodesista del Ejército Israelí.

Tareas principales: Desarrollo de software en los campos de Levantamiento Plano y Geodésico, Cartografía.

1971 & # 8211 1973, Jefe de la Sección de Computación del Departamento de Estudios de Israel.

Tareas principales: Supervisión de actividades computacionales en topografía plana y geodésica. Desarrollo de nuevas técnicas en estos campos. Ingeniero de Sistemas del Sistema de Automatización.

1973 & # 8211 1975, Jefe de la División de Automatización y Computación del Departamento de Encuestas de Israel

Tareas principales: Desarrollo de sistemas de software para levantamientos planos y geodésicos, y automatización para levantamientos catastrales. Aspectos geodésicos de la red de primer orden establecida para propósitos militares especiales. Desarrollo de software para proyectos clasificados de primer nivel (para las Fuerzas Armadas de Israel).

1976 & # 8211 1982, Complot International, Tel Aviv, Israel Professional Manager.

Tareas principales: Creación de sistemas automáticos integrados para: topografía, diseño de carreteras, catastro y urbanismo. Desarrollo de bases de datos urbanas georreferenciadas. Supervisión y gestión técnica de las actividades de la empresa.

1983 & # 8211 1987, Mehish Systems, Tel Aviv, Israel Consultor científico senior.

Tareas principales: Gestión de todas las actividades geodésicas y técnicas Responsabilidad de todos los proyectos de I + D + i Implementación: Fotogrametría analítica, Bases de datos para cartografía topográfica DTMs para cartografía automatizada y diseño de carreteras Levantamiento catastral automatizado.

1988 & # 8211 1995, Malam Systems, Jerusalem, Consultor de Cartografía de Israel y Gerente de GIS.

Tareas principales: Supervisión profesional de todas las actividades en geodesia, cartografía digital y GIS Gestión de proyectos geodésicos Examen / evaluación / desarrollo de proyectos GIS / LIS / AM / FM Elaboración de proyectos cartográficos digitales Gestión de un proyecto GIS multicapa de amplio alcance.

1976 & # 8211 1995, Consultor de Agencias Públicas y Empresas Privadas.

Tareas principales: Asesoramiento a varias empresas privadas y organizaciones públicas (como las Fuerzas Armadas de Israel, el Departamento de Topografía de Israel) en los campos de Geodesia, Fotogrametría, Gráficos por Computadora, Mapeo Automatizado y SIG.

Experiencia en la enseñanza

Technion & # 8211 I.I.T. & # 8211 Facultad de Ingeniería Civil, Technion & # 8211 I.I.T., (1975 & # 8211 presente)

Encuesta 1 para estudiantes de ingeniería civil (semestres de invierno y primavera, 1975-1981)

Encuesta 1A para estudiantes de arquitectura (periódicamente semestre de invierno, 1980-1986)

Geodesia geométrica (semestre de invierno periódicamente, 1975-1990)

Laboratorio de Topografía (semestres de invierno y primavera, 1975-1981)

Campamento de topografía (semestre de verano, 1976-1979)

Plano topográfico 1 (semestre de invierno, 1981-1986)

Plano Topográfico 2 (semestre de primavera, 1981-1986)

Seminario en Geodesia (periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 1981-2004)

Proyecto Geodésico 1 (periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 1981-2004)

Proyecto Geodésico 2 (Práctico) (periódicamente semestres de invierno o primavera, 1981-1995)

Introducción a la cartografía computarizada (semestre de invierno, 1985-1988)

Cartografía computarizada 1 (semestre de invierno, 1989-1997)

Cartografía computarizada 2 (semestre de primavera, 1989-2001)

Bases de datos geodésicas (semestre de invierno, 1990-2001)

Sistemas de información geográfica (semestre de primavera, 1994-1998)

Temas avanzados en ingeniería geodésica (semestres de invierno y / o primavera, 1996-2004)

Introducción a la cartografía informática y SIG (semestre de primavera, 2002-2003)

Bases de datos geoespaciales (semestre de invierno, 2002-2014)

Cartografía digital (periódicamente semestre de invierno y / o primavera, 2004-2014)

Procesamiento de datos geoespaciales (semestres de invierno o primavera, 2004-2014)

(Periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 2004-2010)

Proyecto en Digital Mapping 1 (Periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 2004-2014)

Cartografía y topografía (semestres de invierno y / o primavera, 2005-2014)

Inicio de programas nuevos / actualizados

Octubre de 2001, Technion & # 8211 I.I.T., & # 8211 Inicio de cursos y programas de estudios nuevos y actualizados de la división de Ingeniería Geodésica: Nuevas dos pistas (Topografía y Geodesia Digital Mapping y GIS). Los 30 nuevos cursos sustituyeron a más del 90% de los cursos y programas de estudios anteriores (hasta septiembre de 2001).

Diciembre de 2003, Technion & # 8211 I.I.T., & # 8211 Inicio de un programa de posgrado nuevo y actualizado & # 8211 cursos y programas de estudios de la pista de Ingeniería de Mapas y Geoinformación. Los 21 nuevos cursos son más del 80% de los nuevos cursos y programas de posgrado (desde octubre de 2004).

Noviembre de 2005, Technion & # 8211 I.I.T., & # 8211 Inicio de un nuevo programa de posgrado (junto con R. Alterman) & # 8211 cursos y plan de estudios de la pista de Maestría en Bienes Raíces (MRE). Los 6 nuevos cursos, junto con los 11 cursos existentes en la Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental y la Facultad de Arquitectura y Urbanismo, son los componentes del nuevo programa.

Enero de 2012, Technion & # 8211 I.I.T., & # 8211 Inicio de un nuevo programa de posgrado (junto con R. Alterman & amp A. Frankel) & # 8211 cursos y programas de estudios de la Maestría en Ingeniería Urbana (MUE). Los 4 nuevos cursos, junto con los 17 cursos existentes en la Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental y la Facultad de Arquitectura y Urbanismo, son los componentes del nuevo programa.

Marzo de 2013, Technion & # 8211 I.I.T., & # 8211 Inicio de cursos y programas de estudios actualizados del programa de Ingeniería de Cartografía y Geoinformación: Una nueva pista sobre Catastro y Gestión de Tierras. Los 5 nuevos cursos, junto con los 3 cursos existentes en la Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental y la Facultad de Arquitectura y Urbanismo, son los componentes de la nueva vía.

Universidad de Tel Aviv, Departamento de Geografía, Sección de Geodesia y Cartografía, Universidad de Tel Aviv, Tel Aviv (1973 & # 8211 1985)

Computadora & # 8217s Aplicación en Geodesia (semestre de invierno, 1973-1985)

Topografía (semestres de invierno y primavera, 1978-1981)

Geodesia geométrica (semestre de primavera periódicamente, 1978-1985)

Seminario en Geodesia (periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 1978-1985)

Proyecto Práctico en Geodesia (periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 1978-1985)

Proyecto Teórico en Geodesia (periódicamente semestres de invierno y / o primavera, 1978-1985)

Cartografía automatizada (semestre de primavera, 1978-1985)

Universidad Bar-Ilan, Departamento de Cartografía, Universidad Bar-Ilan, Ramat-Gan (1973 & # 8211 1976)

Cartografía (trimestres de invierno y primavera, 1973-1976)

Topografía (trimestre de otoño, 1973-1976)

Actividades del Technion (lista parcial)

1996 & # 8211 2002, Jefe de la División de Ingeniería Geodésica, Facultad de Ingeniería Civil, Technion.

1999 & # 8211 2014, Jefe del Centro de Investigación en Geodesia y Cartografía, Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental, Technion.

2000 & # 8211 2002, Miembro del Comité de Desarrollo Académico, Facultad de Ingeniería Civil, Technion.

2001, Vicedecano a cargo de Estudiantes de Grado en la Facultad de Ingeniería Civil, Technion

2002 & # 8211 2006, Jefe del Programa de Ingeniería Geodésica, Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental, Technion.

2002 & # 8211 2006, Jefe del Departamento de Ingeniería de Transporte y Geoinformación, Facultad de Ingeniería Civil y Ambiental, Technion.

2003 & # 8211 2006, Miembro del Comité Preparatorio del Senado (para ascensos y nuevos nombramientos), Technion.

2004 & # 8211 2006, Miembro del Consejo Académico de la Unidad de Educación Continuada y Estudios Externos, Technion.

2006 & # 8211 2012, Miembro del comité interdepartamental de Technion Master of Engineering (ME), Technion.

2006 & # 8211 2010, Miembro del comité directivo de desarrollo y teleprocesamiento, Technion.

2006 & # 8211 2010, Decano, Facultad de Arquitectura y Urbanismo, Technion.

2008 & # 8211 2015, miembro del comité interdepartamental de estudios inmobiliarios del Technion

2012 & # 8211 2015, presidente, comité interdepartamental de Technion sobre estudios inmobiliarios

2012 & # 8211 2015, miembro del comité interdepartamental de ingeniería urbana del Technion

2013 & # 8211 2015, presidente, comité interdepartamental de Technion sobre ingeniería urbana

Actividades profesionales públicas (lista parcial)

1995 & # 8211 1998, Miembro de un comité para renovar las regulaciones topográficas israelíes.

1995 & # 8211 1999, Miembro del Consejo Israelí de Cartografía (guía de la política gubernamental de cartografía en Israel)

1996 & # 8211 presente, Representante de Israel en la Comisión 3 (Gestión de información espacial) de la Federación Internacional de Agrimensores (FIG)

1998 & # 8211 2002, Copresidente, Grupo de trabajo 3/1 (Aspectos técnicos de la gestión de la información espacial) de la Federación Internacional de Agrimensores (FIG)

2002 & # 8211 2006, Copresidente, Grupo de Trabajo sobre Catastro 3D & # 8211 Actividad entre Comisiones de la Comisión 3 (Gestión de la Información Espacial) y la Comisión 7 (Catastro) de la Federación Internacional de Agrimensores (FIG)

2002 & # 8211 2004, Miembro del comité directivo gubernamental, Catastro 3D en Israel

2008 & # 8211 2010, Presidente electo, Comisión 3 (Gestión de información espacial) de la Federación Internacional de Agrimensores (FIG)

2011 & # 8211 2014, Presidente, Comisión 3 (Gestión de la información espacial) de la Federación Internacional de Agrimensores (FIG)

2011 & # 8211 2014, Presidente, Asociación de Agrimensores Licenciados en Israel

2013 & # 8211 2014, Miembro (Representante de ACCO), Consejo de la Federación Internacional de Agrimensores (FIG)

Honores y premios

1965 & # 8211 Technion, presidente de Technion & # 8217s lista de estudiantes distinguidos.

1966 & # 8211 Technion, Technion President & # 8217s lista de estudiantes distinguidos.

1966 & # 8211 Premio Charles Clore por excelentes logros en estudios académicos (competencia a nivel de universidades israelíes).

1967 & # 8211 Technion, presidente de Technion & # 8217s lista de estudiantes distinguidos.

1967 & # 8211 Technion, una graduación Summa Cum Laude (Licenciatura en Ingeniería Civil).

1972 & # 8211 Kaplan Award (como miembro de un equipo) por el desarrollo y la eficiencia en el campo de la automatización en el Departamento de Estudios de Israel (actualmente & # 8211 Survey of Israel).

1993 & # 8211 Technion, Premio a la Excelencia en la Enseñanza (Conferencista Distinguido de Technion).

2004 & # 8211 Talbert Abrams Grand Award, The Imaging and Geoespacial Information Society (ASPRS & # 8211 American Society for Photogrametry and Remote Sensing), al artículo más destacado del año.

2006 & # 8211 El premio CadCorp a la mejor investigación presentado en la conferencia GISRUK & # 82172006. El premio lo otorga el comité directivo de GISRUK y está patrocinado por una empresa británica de GIS.

2006 & # 8211 Second Best Paper, ISPRS Commission IV Symposium on & # 8216 Geospatial Databases for Sustainable Development & # 8217, septiembre de 2006, Goa, India.

2010 & # 8211 Documento del mes (marzo de 2010), la Federación Internacional de Agrimensores (FIG) & # 8211 presentado también en la sesión de notas clave de la Comisión 3: SIM en apoyo de la gestión de Mega City, abril de 2010.

2010 & # 8211 Talbert-Abrams premio al mejor artículo, segundo premio, The Imaging and Geospatial Information Society (ASPRS & # 8211 American Society for Photogrametry and Remote Sensing), para los artículos más destacados del año.

2012 & # 8211 Best Paper, La Cuarta Conferencia Internacional sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios de Información Geográfica Avanzados, GEOProcessing 2012, enero & # 8211 febrero, 2012

2012 & # 8211 Artículo del mes (abril de 2012), la Federación Internacional de Agrimensores (FIG) - presentado en la sesión: Análisis espacial 3D de áreas edificadas, mayo de 2010.

2013 & # 8211 Best Paper, La Quinta Conferencia Internacional sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios de Información Geográfica Avanzados, GEOProcessing 2013, febrero-marzo de 2013

2013 & # 8211 IARIA Fellow, the International Academy, Research and Industry Association

2014 & # 8211 Best Paper, La Sexta Conferencia Internacional sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios de Información Geográfica Avanzados, GEOProcessing 2014, marzo de 2014

Tesis

▪ Doytsher Y., 1973. & # 8216Un sistema automático para calcular y trazar perfiles geodésicos a partir de un modelo de terreno digital & # 8217. M.Sc. Tesis, Facultad de Ingeniería Civil, Technion & # 8211 I.I.T. (en hebreo).

▪ Doytsher Y., 1979. & # 8216 Procedimientos de automatización en mapeo & # 8217. D.Sc. Disertación, Facultad de Ingeniería Civil, Technion & # 8211 I.I.T. (en hebreo).

Libros

1. Doytsher Y., Kelly P., Khouri R., McLaren R., Mueller H., Potsiou C., 2010, & # 8216Rapid Urbanization and Mega Cities: The Need for Spatial Information Management & # 8217, publicado por la Federación Internacional of Surveyors (No 48), 90 páginas, ISBN 978-87-90907-78-5.

2. Dalyot S., Doytsher Y., 2014 (esperado), Modelado y fusión del terreno multi-digital para análisis ambiental & # 8217, que será publicado por CRC Press (contrato firmado).

3. Doytsher Y., Cetl V., Charalabos I., Dalyot S., Haklay M., Muller H., Potsiou C., 2014, & # 8216 New Trends in Spatial Information: Geospatial Crowdsourcing and VGI & # 8211 Possible Uses within las Comunidades de Topografía, Mapeo y Geociencia & # 8217, que será publicado en breve por la Federación Internacional de Agrimensores.

Capítulos de libros

4. Doytsher Y., 1981, & # 8216 The Use of Analytical Stereoplotter for Highway Design & # 8217, In Photogrammetry in Israel, Photogrammetric Papers No. 3, pp. 51-57 (en hebreo).

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98. Doytsher Y., Kelly P., Khouri R., Mclaren R., Mueller H., Potsiou C., 2010. & # 8216Spatial Information Management and the Current Rapid Processes of Urbanization & # 8217, Spatial Data Infrastructures 2010, Skopje, ARY de Macedonia.

99. Potsiou C., Doytsher Y., 2010. & # 8216 Gestión urbana: disponibilidad de herramientas técnicas & # 8217, Infraestructuras de datos espaciales 2010, Skopje, ARY de Macedonia.

100. Doytsher y., Galon B., Kanza Y., 2010. & # 8216Querying Geo-Social Data by Bridging Spatial Networks and Social Networks & # 8217, 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Location Based Social Networks & # 8217.

101. Shnaidman A., Shoshani U., Doytsher Y., 2010, & # 8216 Algoritmos genéticos: un enfoque estocástico para mejorar las precisiones actuales del catastro & # 8217, Taller conjunto de las comisiones de la FIG 3 (Gestión de información espacial) & amp 7 (Catastro y tierras Gestión) en & # 8216Información y Gestión de Tierras. Una década después del Milenio & # 8217, Sofia, Bulgaria.

102. Dalyot S., Doytsher Y., 2011. & # 8216A Hierarchal Approach to Time-Dependent Topographic Visualization & # 8217, 14th AGILE Conference on Geographic Information on & # 8216Advancing Geoinformation Science for a Changing World & # 8217, Utrecht, Países Bajos .

103. Doytsher Y., Galon B., Kanza Y., 2011. & # 8216Almacenamiento de rutas en redes socio-espaciales y recomendación de rutas sociales de apoyo & # 8217,3rd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Location-Based Social Networks (LBSN 2011)

104. Gal O., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Fast and Accurate Visibility Computation in a 3D Urban Environment & # 8217, IV Congreso Internacional sobre Sistemas, Aplicaciones y Servicios de Información Geográfica Avanzados, GEOProcessing 2012, Valencia, España, ISBN : 978-1-61208-178-6, págs. 105-110, Premio al mejor papel

105. Doytsher Y., Galon B., Kanza Y., 2012. & # 8216Querying Socio-espacial Networks on the World-Wide Web & # 8217, 21ª Conferencia Internacional World Wide Web (WWW & # 82172012), Lyon, Francia

106. Gal O., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Análisis espacial 3D de áreas edificadas & # 8217, FIGWW 2012, Roma, Italia, FIG Artículo del mes, abril de 2012

107. Gal O., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Algoritmos de visibilidad para entornos 3D & # 8217, The Israel Machine Vision Conference (IMVC) 2012, Tel Aviv, Israel

108. Ben-Haim G., Dalyot S., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Localized Accuracy Assessment of Topographic Databases: ASTER Case Study & # 8217, XV Simposio Internacional sobre Manejo de Datos Espaciales (SDH), Bonn, Alemania

109. Doytsher Y., Galon B., Kanza Y., 2012. & # 8216Managing Socio-Spaial Data as Large Graphs & # 8217, 21st International World Wide Web Conference (LNSA 2012), Lyon, Francia (artículo invitado)

110. Gal O., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Fast Visibility Analysis in 3D Procedural Modelling Environments & # 8217, COM.Geo 2012, The 3rd International Conference on Computing for Geoespacial Research and Applications, Washington DC, EE. UU., DOI: 10.1145 /2345316.2345348

111. Shashkov A., Fisher-Gewirtzman D., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Modelo de análisis de visibilidad volumétrica para entornos urbanos & # 8217, Taller conjunto FIG / UN ECE sobre & # 8216 Información espacial, desarrollo informal, propiedad y vivienda & # 8217 , Atenas, Grecia

112. Gal O., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Planificación de trayectorias ocultas en entornos 3D utilizando computación de visibilidad rápida & # 8217, Conferencia israelí de aviónica 2012, Tel Aviv, Israel

113. Noskov A., Doytsher Y., 2013. & # 8216Urban Perspectives: A Raster-Based Approach to 3D Generalization of Groups of Buildings & # 8217, The Fifth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, Niza, Francia , Premio al mejor papel

114. Gal O., Doytsher Y., 2013. & # 8216Dynamic Objects Effect on Visibility Analysis in 3D Urban Environments & # 8217, The 12th International Symposium on Web and Wireless Geographical Information Systems (W2GIS 2013), Banff, Alberta, Canadá

115. Ben-Hain G., Dalyot S., Doytsher Y., 2013. & # 8217 Enfoque geoestadístico para calcular la precisión vertical absoluta de modelos digitales del terreno & # 8217, COM.Geo 2013, The 4th International Conference on Computing for Geoespacial Research and Aplicaciones, pág. 32-39, San José, California, EE. UU.

116. Ben-Hain G., Dalyot S., Doytsher Y., 2013. & # 82162D Point Sets Registration: Aggregative Triangulation-Based Voting Algorithm & # 8217, SDI & amp SIM 2013 Conference on Spatial Data Infrastructures & amp Spatial Information Management, Skopje, macedonia

117. Gal O., Doytsher Y., 2014. & # 8216Spatial Visibility Clustering Analysis in Urban Environment Based on Pedestrians & # 8217 Mobility Datasets & # 8217, The Sixth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, Barcelona, ​​Spain, Premio al mejor papel

118. Noskov A., Doytsher Y., 2014. & # 8216Preparing Simplified 3D Scenes of Multiple LODs of Buildings in Urban Areas Based on A Raster Approach and Information Theory & # 8217, 5th International Conference on Cartography and GIS, Riviera, Bulgaria.

119. Ben-Haim G., Dalyot S., Doytsher Y., 2014. & # 8216 Evaluación de precisión vertical absoluta local de modelos digitales de terreno de amplia cobertura basados ​​en caracterización de errores de datos & # 8217, Conferencia internacional conjunta sobre teoría, procesamiento y modelado geoespacial y Aplicaciones, Toronto, Canadá (aceptadas).

Artículos en las actas de la conferencia (con árbitros)

120. Shmutter B., Doytsher Y., 1978. & # 8216DTM en forma de cuadriláteros y su uso para dibujar contornos & # 8217, Simposio DTM, St. Louis, Missouri, EE. UU.

121. Doytsher Y., 1979. & # 8216 Métodos y software para la creación de bases de datos para la planificación urbana compatibles con miniordenadores & # 8217, 7º Simposio Europeo & # 8211 Urban Data Management, La Haya, Países Bajos.

122. Doytsher Y., Shmutter B., 1980. & # 8216Ajuste de áreas superpuestas en modelos vecinos & # 8217, XIV Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría, Hamburgo, Alemania Occidental.

123. Doytsher Y., 1980. & # 8216 Aplicación de medios gráficos para presentar información cualitativa y cuantitativa en el proceso de diseño urbano & # 8217, X Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, Tokio, Japón.

124. Shmutter B., Doytsher Y., 1980. & # 8216Automatic Mapping by Mini-Computer & # 8217, X Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, Tokio, Japón.

125. Doytsher Y., Shmutter B., 1981. & # 8216Transformation of Conformal Projections for Graphical Purposes & # 8217, Convención Anual ASP-ACSM de 1981, Washington DC, EE. UU.

126. Doytsher Y., 1981. & # 8216 Nuevos métodos para procesar datos digitalizados a partir de mapas planimétricos & # 8217, 8º Simposio Europeo & # 8211 Gestión de datos urbanos, Oslo, Noruega.

127. Doytsher Y., 1981. & # 8216 Procesamiento numérico de información catastral gráfica & # 8217, 16 ° Congreso Internacional de Agrimensores, Montreux, Suiza, (Papel invitado).

128. Doytsher Y., Shmutter B., 1982. & # 8216 Grids of Elevations and Topographic Maps & # 8217, AUTO-CARTO 5, Washington DC, EE. UU.

129. Shmutter B., Doytsher Y., 1983. & # 8216 Automatización en Catastral Mapping & # 8217, AUTO-CARTO 6, Ottawa, Canadá, (Ponencia plenaria).

130. Doytsher Y., Shmutter B., 1885. & # 8216Terrain Analysis for Communication Purposes & # 8217, AUTO-CARTO 7, Washington DC, EE. UU.

131. Shmutter B., Doytsher Y., 1985. & # 8216Automated Mapping & # 8217, AUTO-CARTO 7, Washington DC, EE. UU.

132. Doytsher Y., Shmutter B., 1986. & # 8216Mapeo digital de áreas urbanas a gran escala & # 8217, Convención anual ASPRS-ACSM de 1986, Washington DC, EE. UU.

133. Doytsher Y., Shmutter B., 1986. & # 8216Intersecting Layers of Information & # 8211 A Computerized Solution & # 8217, AUTO-CARTO LONDON, Londres, Inglaterra, (Ponencia plenaria).

134. Doytsher Y., Shmutter B., 1987. & # 8216Matching of Features in Overlapping Areas of Photogrammetric Models & # 8217, 1987 ASPRS-ACSM Annual Convention, Baltimore, Maryland, USA.

135. Shmutter B., Doytsher Y., 1988. & # 8216 Un algoritmo para ensamblar polígonos & # 8217, Convención anual ASPRS-ACSM de 1988, St. Louis, Missouri, EE. UU.

136. Shmutter B., Doytsher Y., 1989. & # 8216Conversion of Contours & # 8217, AUTO-CARTO 9, Baltimore, Maryland, EE. UU.

137. Maor B., Doytsher Y., Shmutter B., 1989. & # 8216Quantitative Definition of Cartographic Information & # 8217, XIV Conferencia Cartográfica Internacional, Budapest, Hungría.

138. Shmutter B., Doytsher Y., 1990. & # 8216DTM & # 8211 Accuracy Estimates & # 8217, 4to Simposio Internacional sobre Manejo de Datos Espaciales, Zurich, Suiza, (Ponencia plenaria).

139. Doytsher Y., Shmutter B., 1991. & # 8216 Incorporación de datos externos conocidos en información digitalizada de mapas catastrales & # 8217, Convención Anual ACSM-ASPRS de 1991, Baltimore, Maryland, EE. UU.

140. Shmutter B., Doytsher Y., 1991. & # 8216A New Method for Matching Digitized Catastral Maps & # 8217, Convención Anual ACSM-ASPRS de 1991, Baltimore, Maryland, EE. UU.

141. Doytsher Y., Shmutter B., 1992. & # 8216Evaluation of Town Plans & # 8217, 1992 Convención Anual ASPRS-ACSM, Albuquerque, Nuevo México, EE. UU.

142. Doytsher Y., Shmutter B., 1994. & # 8216Digital Elevation Model of Dead Ground & # 8217, Simposio sobre cartografía y sistemas de información geográfica (Comisión IV de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota), Atenas, Georgia, EE. UU.

143. Gabay Y., Doytsher Y., 1994. & # 8216Automatic Adjustment of Line Maps & # 8217, 1994 GIS / LIS Annual Conference, Phoenix, Arizona, EE. UU., Págs. 333-444.

144. Gabay Y., Doytsher Y., 1995. & # 8216 Corrección automática de características en la fusión de mapas de líneas & # 8217, Convención anual ACSM-ASPRS de 1995, Charlotte, Carolina del Norte, EE. UU., Págs. 404-410.

145. Filin S., Doytsher Y., 1995. & # 8216Accuracy of GIS Databases & # 8211 the DTM Component and Derived Applications & # 8217, Symposium on Mapping and Environmental Applications of GIS Data (Comisión IV de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Aplicaciones Remotas Sensing), Madison, Wisconsin, EE. UU.

146. Doytsher Y., 1996. & # 8216Multi Informational Urban Mapping & # 8217, Convención Anual ASPRS-ACSM 1996, Baltimore, Maryland, EE. UU.

147. Doytsher Y., Forrai J., 1996. & # 8216 El nuevo reglamento israelí para geodesia, topografía y cartografía & # 8217, Convención anual ASPRS-ACSM de 1996, Baltimore, Maryland, EE. UU.

148. Benhamu M., Doytsher Y., 1997. & # 8216 Data Matching Aspects in Temporal Catastral Information Systems & # 8217, Convención Anual ACSM-ASPRS 1997, Seattle, Washington, EE. UU.

149. Beller A., ​​Doytsher Y., Shimbursky E., 1997. & # 8216Practical Linear Conflation in an Innovative Software Environment & # 8217, 1997 Convención anual ACSM-ASPRS, Seattle, Washington, EE. UU.

150. Fradkin K., Doytsher Y., 1997. & # 8216A Method for Establishing an Accurate Urban Digital catastro in Israel & # 8217, 1997 GIS / LIS Annual Conference, Cincinnati, Ohio, USA.

151. Haklay M., Feitelson E., Doytsher Y., 1997. & # 8216 The Use of GIS for the Scoping of Issues in Environmental Impact Assessment & # 8217, 1997 GIS / LIS Annual Conference, Cincinnati, Ohio, USA.

152. Coren I., Doytsher Y., 1998. & # 8216Cartographic Edge Matching: Mapping The Problem Towards A Computer Based Solution & # 8217, Convención Anual ACSM 1998, Baltimore, Maryland, EE. UU.

153. Filin S., Doytsher Y., 1998. & # 8216Conflation & # 8211 The Linear Matching Issue & # 8217, Convención Anual ACSM 1998, Baltimore, Maryland, EE. UU.

154. Fradkin K., Doytsher Y., 1998. & # 8216Establishing a Digital catastro in Israel & # 8217, 21º Congreso Internacional de Agrimensores, Brighton, Inglaterra.

155. Doytsher Y., Forrai J., Krupnik A., 1999. & # 8216 The New Israel Regulations for Surveying and Mapping: Standardization of Digital Cartography & # 8217, XIX Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, Ottawa, Canadá, CD Proceedings, Sección 02, págs. 100-104.

156. Doytsher Y., Forrai J., Krupnik A., 1999. & # 8216 The 1998 Israel Regulations for Surveying and Mapping: Standards and Regulations of Spatial Information & # 8217, 1999 FIG Commission 3 Annual Workshop and Seminar, Budapest, Hungría, CD Actas & # 8211 sesión 4 (3): 1-5.

157. Croitoru A., Doytsher Y., 2000. & # 8216 Hacia una solución integrada para un proceso optimizado de actualización de bases de datos de vectores & # 8217, XIX Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota, Amsterdam, Países Bajos, CD Proceedings Part 4A: 186-192.

158. Filin S., Doytsher Y., 2000. & # 8216A Linear Conflation Approach for the Integration of Photogrammetric Information and GIS Data in Map Revision Processes & # 8217, XIX Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Teledetección, Amsterdam, Países Bajos, CD Proceedings Part 3A: 276-282.

159. Doytsher Y., 2000. & # 8216Spatial Information Infrastructures in Israel: Toward the 21st Century & # 8217, 2000 FIG Commission 3 Annual Workshop and Seminar, Atenas, Grecia, CD Proceedings, (Papel invitado).

160. Nimre S., Doytsher Y., 2000. & # 8216An Alignment Process of Master Plans at Large Scale in a GIS Environment & # 8217, 2000 FIG Commission 3 Annual Workshop and Seminar, Atenas, Grecia, CD Proceedings.

161. Doytsher Y., Katzil Y., Veidman A., Zalmanson G., 2001. & # 8217 3D Spatial Conflation: A Tool for Improved Digital Terrain Representation & # 8217, GISRUK & # 82172001.

162.Doytsher Y., Forrai J., Kirschner G., 2001. & # 8216 Iniciativas hacia un catastro digital multicapa relacionado con SIG 3D en Israel & # 8217, FWW 2001, Seúl, Corea.

163. Itzhak E. Yoeli P., Doytsher Y., 2001. & # 8216 Generalización analítica de datos topográficos e hidrográficos y su presentación cartográfica & # 8217, ICC-2001, 20ª Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, Beijing, China.

164. Croitoru A., Doytsher Y., 2001. & # 8216 On the Role of Quality Relations in Patch-Based Spatial Data Update & # 8217, ICC-2001, 20ª Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, Beijing, China.

165. Benhamu M., Doytsher Y. 2001, & # 8216Investigación hacia un catastro 3D multicapa: resultados provisionales & # 8217, Taller internacional sobre & # 82163D catastros & # 8217, Delft, Países Bajos.

166. Guienko G., Doytsher Y., 2002. & # 8216 De píxeles en imagen a límites en GIS: Extracción de carreteras con bordes inciertos & # 8217, GISRUK & # 82172002, Reino Unido.

167. Croitoru A., Doytsher Y., 2002. & # 8216A Step Toward Accuracy-Based Vector-Data Prioritizing & # 8217, 22º Congreso Internacional de Agrimensores, Washington DC, EE. UU.

168. Gavish Y., Doytsher Y., 2002. & # 8216 Catastro analítico en Israel: Restauración de los límites terrestres basados ​​en herramientas fotogramétricas & # 8217, 22º Congreso Internacional de Agrimensores, Washington DC, EE. UU.

169. Benhamu M., Doytsher Y., 2002. & # 8216A Catastro 3D multicapa: Problemas y resultados & # 8217, 22º Congreso Internacional de Agrimensores, Washington DC, EE. UU., (Papel invitado).

170. Croitoru A., Doytsher Y., 2002. & # 8216 Campos aleatorios y procesos de puntos marcados: una comparación práctica de dos modelos estocásticos & # 8217, Taller conjunto sobre representaciones multiescala de datos espaciales organizado por la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Control Remoto Sensing (ISPRS) y la Asociación Cartográfica Internacional (ICA), Ottawa, Canadá.

171. Du W., Gabay Y., Doytsher Y., 2002. & # 8216Sistema de información turística escalable e interoperable basado en WebGIS & # 8217, 1a Conferencia internacional asiática de tecnologías cartográficas & # 8211 & # 8216Map Asia 2002 & # 8217, Bangkok, Tailandia

172. Croitoru A., Doytsher Y., 2003. & # 8216Peak Matching for a Preliminary False Alarm Filtering in Building Detection & # 8217, ASPRS 2003 Annual Conference, Anchorage, Alaska.

173. Abo Akel N., Zilberstein O., Doytsher Y., 2003. & # 8216 Extracción DTM automática de datos LIDAR densos sin procesar en áreas urbanas & # 8217, FIGWW 2003, París, Francia.

174. Croitoru A., Doytsher Y., 2003. & # 8216 Contabilización de discontinuidades en la precisión de los datos catastrales: hacia un enfoque basado en parches & # 8217, FIGWW 2003, París, Francia.

175. Itzhak E., Yoeli P., Doytsher Y., 2003. & # 8216 Generalización analítica de datos hidrográficos & # 8217, ICC-2003, 21ª Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, Durban, Sudáfrica.

176. Croitoru A., Doytsher Y., 2003. & # 8221Fuzzy & # 8217 Fuzzy Logic for Spatial Decision Making: Accounting for Data Uncertainty & # 8217, 7th South East Asian Survey Congress (SEASC2003).

177. Lichtenstein A., Doytsher Y., 2004. & # 8216 Geospatial Aspects of Merging DTM with Breaklines & # 8217, FIGWW 2004, Atenas, Grecia.

178. Zalmanson G., Doytsher Y., Schenk T., 2004. & # 8216 Hacia un nuevo paradigma para el registro de imágenes SAR utilizando características lineales & # 8217, 20º Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota, Estambul, Turquía.

179. Joubran Abu Daoud J., Doytsher Y., 2004. & # 8216A Combined Automated Generalization Model of Spatial Active Objects & # 8217, 20º Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Teledetección, Estambul, Turquía.

180. Abo Akel N., Zilberstein O., Doytsher Y., 2004. & # 8216A Método robusto usado con polinomios ortogonales y la red de carreteras para la extracción automática de la superficie del terreno a partir de datos LIDAR en áreas urbanas & # 8217, 20 ° Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Teledetección, Estambul, Turquía.

181. Avrahami Y., Raizman Y., Doytsher Y., 2004. & # 8216 Semiautomatic 3D Mapping of Buildings from Medium Scale (1: 40,000) Aerial Photographs & # 8217, 20 ° Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota, Estambul, Pavo.

182. Akev A., Zalmanson G., Doytsher Y., 2004. & # 8216Linear Feature Based Aerial Triangulation & # 8217, 20º Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota, Estambul, Turquía.

183. Katzil Y., Doytsher Y., 2005. & # 8216Spatial Rubber Sheeting of DTMs & # 8217, 6th Geomatic Week Conference, Barcelona, ​​España.

184. Abo Akel N., Filin S., Doytsher Y., 2005. & # 8216 From Airborne Laser Data to Spatial Information: Object Reconstruction and Accuracy Analysis & # 8217, FIG Working Week 2005 y la 8va Conferencia Internacional de GSDI, El Cairo, Egipto .

185. Filin S., Kulakov Y., Doytsher Y., 2005. & # 8216Application of Airborne Laser Technology to 3D Catastro & # 8217, FIG Working Week 2005 y la 8ª Conferencia Internacional de GSDI, El Cairo, Egipto.

186. Joubran Abu Daoud J., Doytsher Y., 2005. & # 8216A Modelo combinado de generalización automatizada basado en las fuerzas relativas entre objetos espaciales & # 8217, ICC-2005, 22ª Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, La Coruña, España.

187. Itzhak E., Yoeli P., Doytsher Y., 2005. & # 8216 Generalización analítica de datos topográficos & # 8217, ICC-2005, 22ª Conferencia Internacional de la Asociación Cartográfica Internacional, La Coruña, España.

188. Safra E., Doytsher Y., 2006. & # 8216Integrating a Sequence of Geo-Spatial Datasets & # 8217, 14ª Conferencia Anual de GIS Research UK (GISRUK & # 821706), Nottingham, Reino Unido.

189. Dalyot S., Doytsher Y., 2006. & # 8216A Pyramidal Approach for Merging Topographic Datasets & # 8217, 14th Annual Conference de GIS Research UK (GISRUK & # 821706), Nottingham, UK.

190. Katzil Y., Doytsher Y., 2006. & # 8216 Conflación y fusión espacial por partes de DTM: transición continua de zonas superpuestas & # 8217, Conferencia anual de ASPRS 2006, Reno, Nevada.

191. Avrahami Y, Raizman Y, Doytsher Y., 2006. & # 8216 Conflación espacial de polígonos no planos hacia la automatización en la extracción de edificios a partir de fotografías aéreas & # 8217, ASPRS 2006 Annual Conference, Reno, Nevada.

192. Dalyot S., Doytsher Y., 2006. & # 8216Pyramidal Approach to Merging Topographic Data from Different DTM Datasets & # 8217, ASPRS 2006 Annual Conference, Reno, Nevada.

193. Safra E., Doytsher Y., 2006. & # 8216Integration of Multiple Geo-Spatial Datasets & # 8217, ASPRS 2006 Annual Conference, Reno, Nevada.

194. Abo Akel N., Filin S., Doytsher Y., 2006. & # 8216Reconstruction of Buildings from Airborne Laser Scanning Data & # 8217, ASPRS 2006 Annual Conference, Reno, Nevada.

195. Dalyot S., Doytsher Y., 2006. & # 8216A Hierarchical Approach to 3-D Geo-Spatial Terrain Merging & # 8217, Simposio sobre bases de datos geoespaciales para el desarrollo sostenible (Comisión IV de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota), Goa, India, Volumen XXXVI, parte 4.

196. Safra E., Doytsher Y., 2006. & # 8216Using Matching Algorithms for Improving Locations in Catastral Maps & # 8217. XIII Congreso Internacional de la FIG, Munich, Alemania.

197. Abo-Akel N., Filin S., Doytsher Y., 2007. & # 8216City Modeling and Complex Building Shape Reconstruction from Airborne LiDAR Data & # 8217, 2007 Conferencia anual de la Sociedad Americana de Fotogrametría y Percepción Remota (ASPRS), Tampa, Estados Unidos.

198. Kraus Y., Shoshani U., Doytsher Y., 2007. & # 8216Precise Coordinate LIS for Improving Planning and Land Registration Processes in the Modern Real Estate Markets & # 8217, FIGWW 2007, Hong Kong, China.

199. Keinan E., Doytsher Y., 2008. & # 8216 Hacia la generación automática de ortofoto digital verdadera mediante el uso de datos LiDAR densos & # 8217, Conferencia anual de 2008 de la Sociedad Estadounidense de Fotogrametría y Percepción Remota (ASPRS), Portland, Oregón, EE. UU. .

200. Dolev N., Kanza Y., Doytsher Y., 2008, & # 8216Efficient Orienteering-Route Search over Uncertain Spatial Datasets & # 8217, FIGWW 2008, Estocolmo, Suecia.

201. Joubran Abu Daoud J., Doytsher Y., 2008. & # 8216 Un proceso de generalización cartográfica automatizada: un modelo pseudo-físico & # 8217, 21º Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota, Beijing, China.

202. Dalyot S., Keinan E., Doytsher Y., 2008. & # 8216 Modelado 3D continuo y actualizado del terreno geoespacial basado en datos DTM y LiDAR & # 8217, 21 ° Congreso de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Percepción Remota, Beijing, China .

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208. Dalyot S., Doytsher Y., 2009 & # 8216Novel Transformaciones de coordenadas en tiempo real basadas en parámetros de registro geográfico N-Dimensional & # 8217 Matrices & # 8217, FIGWW 2009, Eilat, Israel.

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212. Doytsher Y., 2010. & # 8216Technical Innovation in Management of Spatial Data & # 8216, XXIV Congreso Internacional FIG, Sydney, Australia (Documento invitado).

213. Katzil Y., Doytsher Y., 2010. & # 8216Consistent Color Resample in Digital Orthophoto Production & # 8217, Conferencia anual de 2010 de la Sociedad Estadounidense de Fotogrametría y Percepción Remota (ASPRS), San Diego, California, EE. UU.

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Artículos en actas de conferencias locales (en hebreo)

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247. Benhamu M., Doytsher Y., 2002. & # 8216Investigación hacia un catastro 3D multicapa & # 8217, Taller sobre catastro 3D, Jerusalén, Israel.

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249. Doytsher Y., Croitoru A., 2003, & # 8216 El análisis basado en la ubicación como herramienta para examinar las relaciones de calidad entre diferentes fuentes de datos & # 8217, 2003 Conferencia anual: Investigación dentro de la encuesta de Israel, Tel-Aviv, Israel.

250. Doytsher Y., Gelbman E., 2003, & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas como herramienta para establecer un catastro analítico & # 8217, 2003 Conferencia anual: Investigación dentro de la encuesta de Israel, Tel-Aviv, Israel.

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258. Nimre S., Lindenbaum M., Doytsher Y., 2003, & # 8216Spectral Comparison of High Resolution Satellite Imagery: Disturbing Factors in the Change Detection Process & # 8217, 2003 Conference on Geodesia, Mapping and Geographic Information, Shefaim, Israel.

259. Itzhak E. Yoeli P., Doytsher Y., 2004. & # 8216 Información geoespacial: Características y principios del proceso de selección & # 8217, 2004 Conferencia anual de cartografía y SIG, Haifa, Israel.

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261. Avrahami Y., Raizman Y., Doytsher Y., 2005. & # 8216 Algoritmos para extraer polígonos espaciales de fotografías aéreas para la cartografía semiautomática de tejados & # 8217, 2005 Conferencia de la Sociedad Israelí de Fotogrametría y Percepción Remota, Tel-Aviv, Israel.

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278. Ben-Haim G., Doytsher Y., 2012. & # 8216 Alternativas para una comparación entre modelos de elevaciones digitales métricas y modelos de elevaciones digitales geográficas & # 8217, 2012 Conferencia sobre geodesia, cartografía e información geográfica, Tel-Aviv, Israel.

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280. Doytsher Y., 2012. & # 8216FIG Comisión 3 sobre Gestión de Información Espacial: Tareas y Desafíos & # 8217, VIII Conferencia Regional FIG, Montevideo, Uruguay.

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Reportes de investigación

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288. Doytsher Y., Krupnik A., 1997. & # 8216Uso de fotogrametría digital y ortofoto para la preparación de planes de registro & # 8217, Beca de investigación No.018-009, Informe No. 3. & # 8211 Informe final.

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291. Doytsher Y., 1998. & # 8216 Catastro analítico en Israel & # 8217, Beca de investigación No 018-008, Fase B.1 & # 8211 Informe final.

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293. Krupnik A., Doytsher Y., 1999. & # 8216Using Orthophoto for Preparation and Review of Registration Plans & # 8217, Beca de investigación No 018-009 (segundo año), Informe No. 2.

294. Doytsher Y., Gelbman E., 1999. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación N ° 018-021, Informe N ° 1.

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298. Doytsher Y., Gelbman E., 2000. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación No 018-021, Informe No. 2.

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300. Doytsher Y., 2000. & # 8216 Restauración de los límites catastrales de tierras mediante el uso de fotogrametría para el establecimiento de catastro analítico en Israel & # 8217, Beca de investigación No 018-024, Informe No. 2/3 & # 8211 Informe final.

301. Doytsher Y., Gelbman E., 2000. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación N ° 018-021, Informe N ° 3 & N ° 8211 Informe final.

302. Shoshany M., Doytsher Y., 2001. & # 8216Multiespectral Sensors and GIS Integration for Change Detection and Change Identification & # 8217, Beca de investigación No. 018-022, Informe No. 2 & # 8211 Informe final.

303. Doytsher Y., Gelbman E., 2001. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación No 018-021, Segundo año & # 8211 Informe No. 1.

304. Doytsher Y., 2001. & # 8216Integration of Multi Layer 3D Catastral Information in a GIS Environment & # 8217, Beca de investigación No. 018-027, Informe No. 1 & # 8211 Informe anual.

305. Doytsher Y., Beeri C., Krupnik A., Gabay Y., Forrai J., 2001. & # 8216Integration of Distributed Geographic Information & # 8217, Beca de investigación No 018-019, First Year & # 8211 Final Report.

306. Doytsher Y., Gelbman E., 2001. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación No 018-021, Segundo año & # 8211 Informe No. 2/3/4 & # 8211 Informe final.

307. Shoshany M., Doytsher Y., 2002. & # 8216Multiespectral Sensors and GIS Integration for Change Detection and Change Identification & # 8217, Beca de investigación No 018-022, Segundo año & # 8211 Informe No. 1.

308. Doytsher Y., Gelbman E., 2002. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación No 018-021, Tercer año & # 8211 Informe No. 1.

309. Beller A., ​​Doytsher Y., 2002. & # 8216 Aspects of Spatial Topology for Establishing a 3D Catastro in a GIS Environment & # 8217, Beca de investigación No 018-029, Informe No. 1.

310. Shoshany M., Doytsher Y., 2002. & # 8216Multiespectral Sensors and GIS Integration for Change Detection and Change Identification & # 8217, Beca de investigación No. 018-022, Segundo año & # 8211 Informe No. 2 & # 8211 Informe final .

311. Doytsher Y., Lindenbaum M., 2002. & # 8216 Toward Automation of Object Based Aerotriangulation & # 8217, Beca de investigación No 018-030, Informe No. 1.

312. Doytsher Y., Gelbman E., 2002. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación No 018-021, Tercer año & # 8211 Informe No. 2/3 & # 8211 Reporte final.

313. Beller A., ​​Doytsher Y., 2002. & # 8216 Aspects of Spatial Topology for Establishing a 3D Catastro in a GIS Environment & # 8217, Beca de investigación No 018-029, Informe No. 2 & # 8211 Informe final.

314. Doytsher Y., Beeri C., Krupnik A., Forrai J., 2002. & # 8216Integration of Distributed Geographic Information & # 8217, Beca de investigación No 018-019, Segundo año & # 8211 Final Report.

315. Doytsher Y., Lindenbaum M., 2003. & # 8216Toward Automation of Object Based Aerotriangulation & # 8217, Beca de investigación No 018-030, Informe final.

316. Shoshany M., Doytsher Y., 2003. & # 8216Multiespectral Sensors and GIS Integration for Change Detection and Change Identification & # 8217, Beca de investigación No. 018-022, Tercer año & # 8211 Informe No. 1.

317. Beller A., ​​Doytsher Y., 2003. & # 8216 Aspects of Spatial Topology for Establishing a 3D Catastro in a GIS Environment & # 8217, Beca de investigación No 018-029, Segundo año & # 8211 Informe No. 1.

318. Doytsher Y., Gelbman E., 2003. & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217, Beca de investigación No 018-021, Tercer año & # 8211 Informe final.

319. Shoshany M., Doytsher Y., 2003. & # 8216Multiespectral Sensors and GIS Integration for Change Detection and Change Identification & # 8217, Beca de investigación No. 018-022, Tercer año & # 8211 Informe anual.

320. Beller A., ​​Doytsher Y., 2003. & # 8216 Aspectos de la topología espacial para el establecimiento de un catastro 3D en un entorno GIS & # 8217, Beca de investigación No 018-029, Segundo año & # 8211 Informe anual.

321. Doytsher Y., Beeri C., Forrai J., 2003. & # 8216Integration of Distributed Geographic Information & # 8217, Beca de investigación No 018-019, Tercer año & # 8211 Informe final.

322. Doytsher Y., Sester M., 2004. & # 8216Interpretation and Generalization of Dense Digital Terrain Models (DTM & # 8217s) & # 8217, Research grant No 018-031, First Year & # 8211 Final Report.

323. Shoshany M., Doytsher Y., 2004. & # 8216Multiespectral Sensors and GIS Integration for Change Detection and Change Identification & # 8217, Beca de investigación No. 018-022, Cuarto año & # 8211 Informe anual.

324. Baker R., Doytsher Y., 2007. & # 8216Development of Tools for Construction of Regional Stability Maps for Preliminary Site Design in Hilly Area Development Regions & # 8217, Beca de investigación No. 1006961, Primer informe.

325. Doytsher Y., 2007. & # 8216Toward Automation of Object Based Aerotriangulation & # 8217, Beca de investigación No 018-030, Segunda fase, Informe final.

326. Doytsher Y., Sester M., 2007. & # 8216Interpretation and Generalization of Dense Digital Terrain Models (DTM & # 8217s) & # 8217, Beca de investigación No 018-031, Informe final.

327. Navon R., Khoury S., Doytsher Y., 2007. & # 8216 Desarrollo de un sistema de control de equipos innovadores para proyectos de pavimentación de carreteras & # 8217, Beca de investigación No. 2007432, Informe final.

328. Baker R., Doytsher Y., 2008. & # 8216Development of Tools for Construction of Regional Stability Maps for Preliminary Site Design in Hilly Area Development Regions & # 8217, Beca de investigación No. 1006961, Segundo informe.

329. Baker R., Doytsher Y., 2010. & # 8216Desarrollo de herramientas para la construcción de mapas de estabilidad regionales para la designación preliminar de sitios en regiones de desarrollo de áreas montañosas & # 8217, Beca de investigación No. 1006961, Informe final.

330. Doytsher Y., Kanza Y., Seidl T., 2013. & # 8216Managing and Analyzing Location History of Individuals and Crowds for Urban Planning & # 8217, Beca de investigación No. 2016118, Informe final.

331. Doytsher Y., Dalyot S., Sarid Y., 2014. & # 8216Formación del modelo híbrido de ondulación geoide en Israel & # 8217, Beca de investigación No. 2019316, Informe No. 1.

332. Doytsher Y., Assif S., 2014. & # 8216 Development of Intelligent Integration Processes of Catastral Information with Statutory Planning Data & # 8217, Beca de investigación No. 2019317, Informe No. 1.

333. Doytsher Y., Dalyot S., Sarid Y., 2014. & # 8216Formación del modelo de ondulación geoide híbrido en Israel & # 8217, Beca de investigación No. 2019316, Informe No. 2.

Última actualización: 31 de agosto de 2014

Estudiantes de posgrado

Tesis completadas

1. Maor B., D.Sc., 1990, & # 8216 Establecimiento de criterios para la generalización de la información cartográfica & # 8217, supervisores: Shmutter B., Doytsher Y.

2. Zeidan J., M.Sc., 1991, & # 8216 Aspectos topológicos de los datos topográficos & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

3. Goffer D., M.Sc., 1993, & # 8216 Definición digital de mapas de impacto regional & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

4. Yaron J., M.Sc., 1995, & # 8216Evaluación de técnicas para representar información altimétrica en mapas para una comprensión inmediata de los datos necesarios para propósitos de navegación & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

5. Gabay Y., D.Sc., 1996, & # 8216 Correlación relativa de capas de información geográfica & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

6. Filin S., M.Sc., 1996, & # 8216 Precisión de bases de datos DTM y de aplicaciones derivadas & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

7. Haklay M., M.A., 1997, & # 8216 The Use of GIS for the Scoping of Issues in Environmental Impact Assessment & # 8217, supervisores: Feitelson E., Doytsher Y., Dept. of Geography, the Hebrew University, Jerusalem

8. Benhamu M., M.Sc., 1998, & # 8216A Temporal Land Information System & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

9. Fradkin K., Ph.D., 1998, & # 8216 Desarrollo de procedimientos para definir un catastro digital preciso & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

10. Coren I., M.Sc., 1999, & # 8216 Coincidencia de bordes cartográficos de capas de mapas vectoriales digitalizados & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

11.Katzil Y., M.Sc., 1999, & # 8216 The Contiguous Aspects of Terrain Databases & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

12. Barun A., M.Sc., 1999, & # 8216, Generación de alternativas de uso del suelo mediante el uso de un sistema de información geográfica & # 8217, supervisor: Doytsher Y., Facultad de Arquitectura y Urbanismo, Technion

13. Gabbay M., M.Sc., 2000, & # 8216 The Effect of Scale on Representation of Buildings in GIS Environment & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Gabay Y.

14. Rabinovitch E., M.Sc., 2000, & # 8216 Uso de ortofoto para la preparación y revisión de planes de registro & # 8217, supervisores: Krupnik A., Doytsher Y.

15. Nimre S., M.Sc., 2001, & # 8216 Un proceso de alineación de planes maestros a gran escala en un entorno GIS & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

16. Gavish Y., M.Sc., 2001, & # 8216 Catastro analítico en Israel: Restauración de los límites terrestres utilizando fotografías aéreas anteriores y actuales & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

17. Almog O., M.Sc., 2001, & # 8216 Precisión y confiabilidad de las transformaciones: aspectos geométricos y topológicos & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Steinberg G.

18. Katz D., M.Sc., 2002, & # 8216 Aplicación del factor de escala en proyecciones de Mercator transversal conforme en Israel & # 8217, supervisores: Adler R., Doytsher Y.

19. Croitoru A., Ph.D., 2002, & # 8216 Mejora de los procedimientos de actualización en bases de datos geográficas & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

20. Altmann T., M.Sc., 2003, & # 8216A Model for Estimating the Potential of & # 8216Energy Towers & # 8217 in a GIS Environment & # 8217, supervisores: Zaslavsky D., Gueta R., Doytsher Y., Carmel Y.

21. Beit-Yaakov Y., M.Sc., 2003, & # 8216Integración de imágenes multiespectrales y fotografías aéreas para la detección de cambios urbanos & # 8217, supervisores: Krupnik A., Doytsher Y.

22. Abo Akel N., M.Sc., 2003, & # 8216Automatic Roads and Terrain Surface Extraction from LIDAR Data & # 8217, supervisores: Zilberstein O., Doytsher Y.

23. Lichtenstein A., M.Sc., 2003, & # 8216 Análisis de precisión de DTM combinados con líneas de rotura & # 8217 supervisor: Doytsher Y.

24. Akev A., Master, 2003, & # 8216 Configuración de parámetros de orientación inicial para triangulación aérea basada en objetos lineales & # 8217, supervisores: Zalmanson G., Doytsher Y.

25. Avrahami Y., Master, 2003, & # 8216Semi-Automatic Extraction of Buildings in a Digital Photogrametry Environment & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Raizman Y.

26. Tzviyak D., M.Sc., 2004, & # 8216 Representación cartográfica de los datos del censo estadístico en el entorno GIS & # 8217, supervisores: Adler R., Doytsher Y.

27. Topel L., Ph.D., 2004, & # 8216Multi-Scale Processing of Digital Images for Road Detection & # 8217, supervisores: Shoshany, Doytsher Y.

28. Gabbay M., Ph.D., 2004, & # 8216 Desarrollo de procedimientos para una combinación automática entre conjuntos de datos vectoriales de información geográfica & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

29. Shragai Z., Master, 2004, & # 8216Linear Methods in Aerial Triangulation & # 8217, supervisores: Zalmanson G., Doytsher Y.

30. Itzhak E., Ph.D., 2005, & # 8216 Generalización analítica de hidrología y topografía y su descripción cartográfica & # 8217, supervisores: Yoeli P., Doytsher Y., Departamento de Geografía, Universidad de Tel-Aviv

31. Gold S., M.Sc., 2005, & # 8216 Métodos de procesamiento de imágenes para la detección de bordes y ejes de simetría de amplificación en características alargadas de imágenes de satélite de resolución media & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Shoshany M.

32. Avrahami Y., Ph.D., 2006, & # 8216Automation in Roof Extraction within a Digital Photogrammetric Environment & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Raizman Y.

33. Khoury S., M.Sc., 2007, & # 8216Investigación de la implementación de un modelo de control automatizado de movimiento de tierras en un entorno de sistema de información geográfica & # 8217, supervisores Navon R., Doytsher Y.

34. Klebanov M., Master, 2007, & # 8216Método de desarrollo de procesamiento de material catastral original como base de la reconstrucción de límites de parcelas & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

35. Katzil Y., Ph.D., 2007, & # 8216Conflating & amp Merging of Digital Terrain Databases & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

36. Akev A., Ph.D., 2008, & # 8216 Determinación de la orientación relativa dentro de la triangulación aérea basada en características lineales & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

37. Keinan E., M.Sc., 2008, & # 8216 Generación de ortofoto digital verdadera en métodos automáticos mediante el uso de datos LIDAR & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

38. Safra E., Ph.D., 2008, & # 8216Object Fusion in Geographic Information Systems & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

39. Joubran Abu Daud J., Ph.D., 2009, & # 8216A Generalización combinada mutua de datos espaciales en un entorno GIS & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

40. Shnaidman A., Master, 2010, & # 8216Transformations Basada en Principios Catastrales hacia el Catastro Analítico & # 8217, Supervisores: Doytsher Y., Shoshani U.

41. Abo Akel N., Ph.D., 2010, & # 8216 Extracción automática de edificios a partir de datos LIDAR & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Filin S.

42. Dalyot S., Ph.D., 2010, & # 8216 Modelado jerárquico e integración de bases de datos topográficas: desarrollo de algoritmos y capacidades geoespaciales & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

43. Rybowski R., M.Sc., 2011, & # 8216Mapping Linear Networks from Locations of Cellular Phones & # 8217, Supervisores: Doytsher Y., Beller A.

44. Galon B., Master, 2011, & # 8216Integrating Location Networks with Social Networks & # 8217, supervisores: Kanza Y., Doytsher Y.

45. Shragai Z., Ph.D., 2011, & # 8216Algoritmos de triangulación aérea en aplicaciones fotogramétricas modernas & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

46. ​​Urinovski S., M.Sc., 2011, & # 8216 Actualización de mapas existentes usando datos recolectados por GPS & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Greenfeld J.

47. Klebanov M., Ph.D., 2011, & # 8216 Implementación del catastro coordinado a nivel nacional sobre la base del procesamiento de medidas originales & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

48. Becker L., M.Sc., 2011, & # 8216Map Matching Method in High Density Urban Road Networks & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Greenfeld J.

49. Jammalieh N., M.Sc., 2012, & # 8216Digital Map Alignment for GIS Using Kinematic GPS Measurements & # 8217, supervisores: Greenfeld J., Doytsher Y.

50. Dolev N., Master, 2012, & # 8216Desarrollo de modelos para triangulación aérea basada en características lineales & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

51. Ben-Haim G., Master, 2012, & # 8216 Evaluación de precisión de bases de datos topográficas: Los datos ASTER como estudio de caso & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

52. Shashkov A., M.Sc., 2012, & # 8216 Desarrollo de un modelo cuantitativo para un análisis visual tridimensional en el medio ambiente urbano & # 8217, supervisores: Fisher-Gewirtzman D., Doytsher Y.

53. Bar O., M.Sc., 2013, & # 8216 Transformaciones no lineales entre mapas cartográficos: un modelo para una superficie de corrección continua & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

54. Mor M., M.Sc., 2013, & # 8216A Enfoque jerárquico para integrar Airborne LiDAR y 2D GIS para la creación de 3D GIS & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

Tesis en proceso

55. Shnaidman A., Ph.D., & # 8216Mejorar el catastro gráfico basado en algoritmos genéticos & # 8217, Supervisores: Doytsher Y., Shoshani U.

56. Dolev N., Ph.D., & # 8216 Desarrollo de modelos para la triangulación aérea basada en características lineales & # 8217, programa especial de doctorado, supervisor: Doytsher Y.

57. Irkhin D., M.Sc., & # 8216 Modelo cuantitativo para el análisis tridimensional de entornos urbanos que indican aspectos cualitativos & # 8217, supervisores: Doytsher Y., Fisher-Gewirtzman D.

58. Gal O., Ph.D., & # 8216Análisis del terreno urbano para la planificación de trayectorias de agentes múltiples & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

59. Galon B., Ph.D., & # 8216Gestión de datos socioespaciales & # 8217, supervisores: Kanza Y., Doytsher Y.

60. Ben-Haim G., Ph.D., & # 8216 Análisis de precisión local de bases de datos topográficas 3D & # 8217, supervisor: Doytsher Y., Dalyot S.,

61. Noskov A., Ph.D., & # 82163D Generalization of Urban Environment & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

62. Dror T., Ph.D., & # 8216 Información geoespacial de colaboración colectiva: Desarrollo de herramientas para análisis de precisión basados ​​en el tiempo & # 8217, supervisor: Doytsher Y.

Becas de investigacion

1993: Administración de Tierras de Israel, & # 8216 Uso de SIG en el proceso de registro de edificios residenciales & # 8217, IPs: B. Shmutter, Y. Doytsher

1996: Encuesta de Israel, & # 8216 Catastro analítico en Israel & # 8217 (Fase A)

1996: Encuesta de Israel, & # 8216Uso de fotogrametría digital y ortofoto para la preparación de planes de registro & # 8217, IPs: Y. Doytsher, A. Krupnik

1997: Encuesta de Israel, & # 8216 Catastro analítico en Israel & # 8217 (Fase B.1)

1997: Encuesta de Israel, & # 8216 Catastro 3D multicapa & # 8217

1998: Ministerio de Ciencia de Israel, & # 8216 una base de datos espacial integrada generada a partir de información geográfica distribuida & # 8217, IP: Y. Doytsher, C. Beeri, A. Krupnik, Y. Gabay, J. Forrai

1998: Estudio de Israel, & # 8216 Uso de ortofoto para la preparación y revisión de planes de registro & # 8217, IP: A. Krupnik, Y. Doytsher

1999: Estudio de Israel, & # 8216 Incorporación de medidas auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217

1999: Ministerio de Defensa de Israel, & # 8216 Sensores multiespectrales e integración GIS para la detección de cambios e identificación de cambios & # 8217 (subtema: & # 8216 Procedimientos para una fusión automática entre conjuntos de datos vectoriales de información geoespacial & # 8217) (primer año), IP: M. Shoshany, Y. Doytsher

2000: Estudio de Israel, & # 8216 Restauración de los límites de la tierra catastral mediante el uso de medios fotogramétricos para el establecimiento de un catastro analítico en Israel & # 8217

2000: Ministerio de Ciencia de Israel, & # 8216Integration of Distributed Geographic Information & # 8217 (primer año), IP: Y. Doytsher, C. Beeri, A. Krupnik, Y. Gabay, J. Forrai

2001: Estudio de Israel, & # 8216 Incorporación de mediciones auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217 (Segunda fase)

2001: Encuesta de Israel, & # 8216 Integración de información catastral 3D multicapa en un entorno GIS & # 8217

2001: Ministerio de Defensa de Israel, & # 8216 Sensores multiespectrales e integración GIS para la detección de cambios e identificación de cambios & # 8217 (subtema: & # 8216 Procedimientos para una fusión automática entre conjuntos de datos vectoriales de información geoespacial & # 8217) (Segunda fase), IP: M. Shoshany, Y. Doytsher Y.

2001: Ministerio de Ciencia de Israel, & # 8216 Integración de información geográfica distribuida & # 8217 (segundo año), IP: Y. Doytsher, C. Beeri, A. Krupnik, J. Forrai

2002: Estudio de Israel, & # 8216 Incorporación de medidas auténticas en el proceso de establecimiento de un catastro analítico & # 8217 (Tercera fase)

2002: Encuesta de Israel, & # 8216 Aspectos de la topología espacial para el establecimiento de un catastro 3D en un entorno GIS & # 8217, IPs: A. Beler, Y. Doytsher

2002: Image Information Technologies (Ministerio de Defensa de Israel), & # 8216 Hacia la automatización de la aerotriangulación basada en objetos & # 8217, IPs: Y. Doytsher, M. Lindenbaum

2002: Ministerio de Defensa de Israel, & # 8216 Sensores multiespectrales e integración GIS para la detección de cambios e identificación de cambios & # 8217 (subtema: & # 8216 Procedimientos para una fusión automática entre conjuntos de datos vectoriales de información geoespacial & # 8217) (Tercera fase), IP: M. Shoshany, Y. Doytsher

2003: Fondo alemán-israelí Niedersachsen, & # 8216Interpretación y generalización de modelos digitales densos de terreno (DTM & # 8217s) & # 8217, durante 3 años (2003-2005), investigadores principales: Y. Doytsher, M. Sester

2003: Estudio de Israel, & # 8216 Aspectos de la topología espacial para el establecimiento de un catastro 3D en un entorno GIS & # 8217 (segunda fase), IP: A. Beler, Y. Doytsher

2003: Ministerio de Ciencia de Israel, & # 8216 Integración de información geográfica distribuida & # 8217 (tercer año), IP: Y. Doytsher, C. Beeri, J. Forrai

2003: Ministerio de Defensa de Israel, & # 8216 Sensores multiespectrales e integración GIS para la detección de cambios e identificación de cambios & # 8217 (cuarta fase), IP: M. Shoshany, Y. Doytsher

2005: Image Information Technologies (Ministerio de Defensa de Israel), & # 8216 Hacia la automatización de la aerotriangulación basada en objetos & # 8217

2006 Ministerio de Vivienda y Construcción, & # 8216 Desarrollo de herramientas para la construcción de mapas de estabilidad regional para la designación preliminar del sitio en regiones de desarrollo de áreas montañosas & # 8217, IPs: R. Baker, Y. Doytsher

2008: Ministerio de Vivienda y Construcción, & # 8216 Desarrollo de herramientas para la construcción de mapas de estabilidad regional para la designación preliminar del sitio en regiones de desarrollo de áreas montañosas & # 8217 (segunda fase), IPs: R. Baker, Y. Doytsher

2012: Programa general de cooperación, & # 8216 Gestión y análisis del historial de ubicación de personas y multitudes para la planificación urbana & # 8217, IP: Y. Doytsher, Y. Kanza, T. Seidl

2013: Ministerio de Ciencia de Israel, & # 8216 Gestión de datos geográficos, de transporte y sociales para evacuar y ayudar eficazmente a los supervivientes del terremoto & # 8217, IP: S. Bekhor, S. Cohen, Y. Doytsher, Y. Kanza, Y. Sagiv

2013: Encuesta de Israel, & # 8216 Desarrollo de procesos de integración inteligente de información catastral con datos de planificación legal & # 8217, IP: Y. Doytsher, S. Asif

2013: Estudio de Israel, & # 8216 Formación del modelo híbrido de ondulación geoide en Israel & # 8217, IPs: S. Dalyot, Y. Doytsher

2014: Centro de ciencia y tecnología de seguridad, & # 8216 Fusión óptima de modelos topográficos de altura de varias fuentes & # 8217, IP: S. Dalyot, Y. Doytsher


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