Como uno de los seis sistemas tecnológicos clave de SuperMap GIS, el software de teledetección de nueva generación (Nuevo software RS) integra algoritmos de fotogrametría de nivel internacional y tecnologías innovadoras de interpretación inteligente, como el Modelo de Interpretación a Gran Escala (LIM). En conjunto, estas capacidades conforman una solución integral de teledetección que cubre todo el flujo de trabajo: desde el almacenamiento y la gestión de datos, hasta el procesamiento, la interpretación, el análisis y la visualización.
En 2025, el sistema se centra en dos áreas principales: el procesamiento de datos de teledetección y la interpretación y el análisis inteligentes. Esto permite mejoras significativas tanto en la eficiencia del procesamiento de imágenes como en la precisión de la interpretación, impulsando la aplicación rápida T+1 de productos de datos de teledetección.
Este artículo, parte de la serie “Nuevas características de SuperMap GIS 2025”, presenta los avances y mejoras del sistema tecnológico de software de teledetección de próxima generación de SuperMap.
01. Motor algorítmico optimizado: mayor eficiencia en el procesamiento de imágenes
(1) Algoritmo de coincidencia de imágenes con IA Mejorado
El algoritmo mejorado de coincidencia de imágenes con IA incrementa notablemente la precisión y estabilidad en zonas de textura débil, como desiertos y bosques densos, tradicionalmente complejas para este tipo de procesos. Como resultado, se mejora de forma significativa la precisión de los mapas de ortofotos digitales (DOM) en entornos complejos.
Asimismo, el algoritmo optimizado de extracción de DSM basado en IA mejora la precisión de la coincidencia densa, generando resultados DSM de mayor calidad en áreas urbanas y modelos DEM más precisos en regiones montañosas. Los contornos de los edificios y los pasos elevados se definen con mayor nitidez, y el relieve montañoso se representa de forma más realista.
▲ Algoritmo mejorado de coincidencia de imágenes con IA
▲ Extracción mejorada con IA DSM: contornos de edificios más claros
▲ Extracción mejorada con IA DSM: detalles de montaña más realistas
(2) Ajuste incremental de bloques integrado
En estudios de gran escala donde los datos se recopilan y procesan por lotes, el procesamiento independiente tradicional suele generar errores acumulativos en las líneas de unión. La nueva tecnología de ajuste incremental permite realizar ajustes conjuntos basados en resultados previos, reduciendo el error en las líneas de unión de 4 píxeles a solo 1 píxel y mejorando notablemente la coherencia de los resultados DOM entre múltiples lotes.
(3) Nuevo algoritmo de balance de color adaptativo
Durante la generación de mosaicos multitemporales, las diferencias de iluminación, estación o características superficiales pueden provocar inconsistencias de color visibles. El balance de color tradicional basado en plantillas requiere una configuración manual cuidadosa y no siempre es adecuado para escenarios analíticos.
El nuevo algoritmo de balance de color adaptativo calcula automáticamente las diferencias cromáticas y las ajusta sin necesidad de plantillas manuales, logrando colores más fieles a la escena original y facilitando la interpretación analítica.
▲ Comparación: el ajuste incremental reduce los errores en las líneas de union
02. Modelos más inteligentes: mejora en los detalles de interpretación
(1) Evolución del Modelo de Interpretación a Gran Escala (LIM)
Introducido en SuperMap 2024, el LIM combina aprendizaje autosupervisado previo con tareas posteriores de clasificación, permitiendo un reconocimiento más preciso de las características de la cobertura terrestre.
En 2025, el modelo fue optimizado estructuralmente y amplió su conjunto de datos de entrenamiento autosupervisado, alcanzando los 500 millones de parámetros. Los resultados muestran una mejora significativa en la precisión de clasificación para múltiples tipos de cobertura terrestre.
Las pruebas comparativas indican que el LIM de 500 millones de parámetros ofrece un rendimiento comparable al de modelos de entre 1 y 2 mil millones de parámetros, logrando un excelente equilibrio entre eficiencia y precisión.
Además, a medida que aumenta el tamaño del modelo, su comprensión semántica se profundiza. Por ejemplo, la extracción de cuerpos de agua presenta ahora bordes más definidos y límites más precisos, mejorando notablemente el rendimiento general de la segmentación.
▲ Comparación de modelos LIM: mayor precisión y detalle en la clasificación
Para reducir el alto coste asociado a la transferencia de modelos de gran tamaño, LIM ahora admite ajuste fino mediante LoRA, lo que minimiza el consumo de recursos y permite una adaptación más eficiente del modelo.
▲ Ejemplo: Ajuste fino de LoRA para la extracción de espacios verdes
(2) Biblioteca ampliada de modelos de interpretación preentrenados
SuperMap 2024 introdujo modelos preentrenados listos para usar en tareas como extracción de edificios, cuerpos de agua, tierras de cultivo, bosques, detección de invernaderos y detección de nubes densas.
En SuperMap 2025, estas capacidades se amplían con nuevos modelos para la extracción de carreteras, detección de paneles solares, detección de cambios en edificios y reconstrucción mediante superresolución, además de mejoras en los modelos existentes de detección de edificios y nubes.
(3) Nuevo algoritmo de reconstrucción por superresolución
Basado en tecnología de superresolución, este algoritmo convierte imágenes de baja resolución en imágenes de alta resolución, mejorando significativamente la claridad y el nivel de detalle.
SuperMap ofrece ahora un flujo de trabajo completo que incluye generación de muestras, entrenamiento de modelos, aplicación y eva1uación, permitiendo a los usuarios entrenar modelos de superresolución personalizados según sus necesidades. Además, se proporcionan modelos preentrenados listos para usar, compatibles con mejoras de hasta 4×, para obtener resultados visuales claros y de alta fidelidad.
▲ Resultado del modelo preentrenado de superresolución: imágenes más nítidas
03. Operaciones de bandas mejoradas: potenciando el análisis de datos
SuperMap 2025 incorpora una función de cálculo de bandas más intuitiva, con 29 índices predefinidos, incluidos NDVI, NDWI, BAI y GNDVI, que responden a las crecientes necesidades analíticas en agricultura, silvicultura y protección ambiental.
Conclusión
Impulsado por la Fundación de IA Geoespacial (AIF), el sistema de software de teledetección de nueva generación de SuperMap alcanza en 2025 un nuevo hito tecnológico.
La optimización de los algoritmos de coincidencia de imágenes y extracción de DSM, junto con la incorporación del ajuste incremental y el balance de color adaptativo, permite un procesamiento más rápido e inteligente.
Al mismo tiempo, la evolución del modelo LIM, la ampliación de los modelos preentrenados y el enriquecimiento de los índices analíticos refuerzan la integración entre la teledetección y los SIG, ayudando a los usuarios a completar de forma eficiente diversas tareas de procesamiento y análisis de datos dentro de una plataforma unificada.
