Szukasz pakietu oprogramowania typu open source do teledetekcji?

Oto wiele pytań ze świetnymi odpowiedziami na temat oprogramowania GIS typu open source.

Zastanawiam się, jaki jest najlepszy pakiet oprogramowania typu open source do teledetekcji? Chciałbym się tego nauczyć i wykorzystać w swojej pracy.

Pracowałem z IDRISI i słyszałem o Erdas i ENVI, ale nie wszystkie są darmowe. Szukam wolnego i potężnego lidera, takiego jak Qgis dla GIS lub R dla statystyk. Dzięki zaawansowanej klasyfikacji, segmentacji, Fourierowi, filtrom, PCA itp.

Czy ktoś może mi doradzić dobre darmowe oprogramowanie RS? Jakie są możliwości, przyjazny dla użytkownika lub z wierszem poleceń? Czy istnieją jakieś macierze porównawcze?

W okolicy jest kilka dobrych:

• Przybornik Orfeo
• TRAWA
• SAGA GIS

Wszystko to daje możliwość korzystania z interfejsu QGIS za pomocą wtyczki SEXTANTE, takiej jak http://blog.orfeo-toolbox.org/uncategorized/otb-inside-sextante-inside-qgis

Do przetwarzania Landsat mogę polecić GRASS. Próbowałem wielu innych.

Może być konieczne doprecyzowanie pytania w odniesieniu do rodzaju zdjęć, które zamierzasz zastosować. Istnieją przepływy pracy, które zostały mniej więcej rozwinięte i zaimplementowane w różnych programach.

Nie tylko rodzaj zdjęć, ale cel przetwarzania i ostatecznej analizy. Dla Landsata interesuje mnie wartość ilościowa. Co różni się na przykład od metod jakościowych stosowanych w regionalnej klasyfikacji roślinności, metody i narzędzia do tej pracy są bardziej powszechne.

Prawdopodobnie nie znajdziesz szwajcarskiego scyzoryka za darmo. Ale znajdziesz bardzo specjalistyczne narzędzia, które dobrze wykonują jedną pracę.

R jest również odpowiedni jako GIS. Wiele standardowych funkcji GIS jest dostępnych w czystym R, np. Interpolacja (gstat, automap, pola), operacje rastrowe (raster, sp) lub operacje wielokątowe (rgeos). Ponadto, wiele technik statystycznych (np. Regresja, PCA, klasyfikacja), można również wykorzystać do danych przestrzennych i są one łatwo dostępne w R. Dla każdego brakującego elementu można połączyć R z GRASS i SAGA. Zobacz widok zadań danych przestrzennych dla R, aby uzyskać dobrą listę analizy danych przestrzennych w R.

Oczywiście, R jest językiem programowania, który ma dość stromą krzywą uczenia się, szczególnie gdy jesteś przyzwyczajony do oprogramowania GIS opartego na GUI. Jednak w zamian za twoją inwestycję otrzymujesz środowisko statystyczne, w którym możesz zrobić wszystko od razu po wyjęciu z pudełka lub stworzyć je samodzielnie, jeśli nie jest ono jeszcze dostępne w pakiecie. Ponadto w porównaniu z oprogramowaniem opartym na graficznym interfejsie użytkownika można łatwo skryptować analizy, dzięki czemu można je łatwo powtarzać i kontrolować wersję.

Warto też spojrzeć na Opticks . Jest szczególnie silny w przetwarzaniu zdjęć (hiperspektralnych).

„Najlepsze” oprogramowanie jest nieco subiektywne i zależy od twoich potrzeb. Wszystkie dostępne do tej pory opcje są warte zbadania. Chciałbym dodać oprogramowanie SPRING do bieżących sugestii. Jest to bardzo solidne darmowe oprogramowanie oparte na GUI do zdalnego wykrywania. Wszystkie wymienione funkcje są dostępne.

Oprócz tego, co wspomniano powyżej, OSSIM .

Inną opcją są pktools , który jest pakietem narzędzi napisanych w C ++ do przetwarzania obrazu z naciskiem na aplikacje do teledetekcji. Opiera się na bibliotece danych geoprzestrzennych ( GDAL ). Obejmuje programy do klasyfikacji obrazów, które wykorzystują klasyfikatory maszyny wektorowej i sieci neuronowej.

Chciałbym wspomnieć o poważnej próbie open source dostarczenia pakietu teledetekcji do zlewni i analizy terenu o nazwie Whitebox GAT. Można go znaleźć tutaj.

http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/

Bardzo dobrze elektronarzędzia zostały opracowane przez http://km.fao.org/OFwiki/index.php/Open_Foris_Geospatial_Toolkit , http://www.spatial-ecology.net/dokuwiki/doku.php?id=wiki:pk_tools i patrz także Geo Tools pod stroną ekologii przestrzennej. Wystarczy zainstalować i połączyć w języku bash. Są bardzo szybkie i można je nawet wykorzystać do masowego przetwarzania danych w obliczeniach równoległych. Miłego obliczenia. Giuseppe

Inne niż wspomniane powyżej:

Fidżi pomogło w przetwarzaniu i klasyfikacji obrazów w naszym biurze.

W międzyczasie znalazłem też ładną listę darmowego oprogramowania RS z opisami.

ESA zapewnia bezpłatne zestawy narzędzi do przetwarzania obrazów SAR i optycznych:

** Sentinel-1 Toolbox (S1TBX) składa się z kolekcji narzędzi przetwarzania, czytników i programów do zapisu danych oraz aplikacji do wyświetlania i analizy do obsługi dużego archiwum danych z misji ESA SAR, w tym SENTINEL-1, ERS-1 i 2 i ENVISAT, a także dane SAR stron trzecich z ALOS PALSAR, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed i RADARSAT-2. Różne narzędzia przetwarzania mogą być uruchamiane niezależnie od wiersza poleceń, a także zintegrowane z graficznym interfejsem użytkownika. Zestaw narzędzi zawiera narzędzia do kalibracji, filtrowania plamek, rejestracji rdzeniowej, ortorektyfikacji, mozaikowania, konwersji danych, polarymetrii i interferometrii.

Zestaw narzędzi Sentinel-2 składa się z bogatego zestawu narzędzi do wizualizacji, analizy i przetwarzania do wykorzystania optycznych produktów o wysokiej rozdzielczości, w tym nadchodzącego czujnika MSI Sentinel-2. Jako wielozadaniowy zestaw narzędzi do zdalnego wykrywania zapewnia także obsługę danych stron trzecich z RapidEye, SPOT, MODIS (Aqua i Terra), Landsat (TM) i innych.

Zestaw narzędzi Sentinel-3 składa się z bogatego zestawu narzędzi do wizualizacji, analizy i przetwarzania w celu wykorzystania danych OLCI i SLSTR z nadchodzącej misji Sentinel-3 . Jako wielozadaniowy zestaw narzędzi do zdalnego wykrywania obsługuje również misje ESA Envisat (MERIS i AATSR), ERS (ATSR), SMOS, a także dane stron trzecich z MODIS (Aqua i Terra), Landsat (TM), ALOS (AVNIR I PRISM) i inne. Różne narzędzia można uruchamiać za pomocą intuicyjnej aplikacji komputerowej lub interfejsu wiersza polecenia. Bogaty interfejs programowania aplikacji pozwala na tworzenie wtyczek przy użyciu Java lub Python.

Nie wypróbowałem nowych skrzynek z narzędziami, ale pracowałem z poprzednią wersją zestawu narzędzi „NEST” z zestawu narzędzi SAR. Czasami był nieco wadliwy, ale ogólnie bardzo łatwy w użyciu!

Jak chcesz coś za darmo, sprawdź ten nowy pakiet dla R- RStoolbox.

https://cran.r-project.org/web/packages/RStoolbox/index.html