Tìm kiếm gói phần mềm nguồn mở cho Viễn thám?

Dưới đây là nhiều câu hỏi với câu trả lời tuyệt vời về phần mềm GIS nguồn mở.

Tôi tự hỏi, gói phần mềm nguồn mở tốt nhất cho Viễn thám là gì? Tôi muốn tìm hiểu nó và sử dụng trong công việc của tôi.

Tôi đã từng làm việc với IDRISI và tôi đã nghe về Erdas và ENVI, nhưng tất cả đều không miễn phí. Tôi đang tìm kiếm một nhà lãnh đạo tự do và mạnh mẽ, như Qgis cho GIS hoặc R để thống kê. Với phân loại mạnh mẽ, phân khúc, Fourier, bộ lọc, PCA, v.v.

Ai đó có thể vui lòng tư vấn cho tôi một phần mềm RS miễn phí tốt không? Các khả năng, thân thiện với người dùng hoặc với dòng lệnh là gì? Có bất kỳ ma trận so sánh tồn tại?

Có một vài cái tốt xung quanh:

• Hộp công cụ Orfeo
• CỎ
• GIS SAGA

Tất cả đều có phần thưởng là có thể được sử dụng mặc dù giao diện QGIS sử dụng plugin SEXTANTE như vậy http://blog.orfeo-toolbox.org/unc Classified / otb-inside-sextante-inside-qgis

Để xử lý Landsat, tôi có thể đề xuất GRASS. Tôi đã thử nhiều người khác.

Bạn có thể cần phải tinh chỉnh câu hỏi của mình liên quan đến loại hình ảnh bạn đề xuất sử dụng. Có những quy trình công việc đã được phát triển và thực hiện ít nhiều trong các phần mềm khác nhau.

Không chỉ là loại hình ảnh, mà mục đích của việc xử lý và phân tích cuối cùng. Đối với Landsat, tôi quan tâm đến một giá trị định lượng. Chẳng hạn, khác với các phương pháp định tính được sử dụng trong phân loại thảm thực vật theo vùng, ví dụ, các phương pháp và công cụ cho công việc này là phổ biến hơn.

Bạn sẽ không thể tìm thấy một con dao quân đội Thụy Sĩ miễn phí. Nhưng bạn sẽ tìm thấy các công cụ rất chuyên dụng làm tốt một công việc.

R cũng phù hợp như là một GIS. Nhiều chức năng GIS tiêu chuẩn có sẵn trong R thuần túy, ví dụ như nội suy (gstat, automap, các trường), hoạt động raster (raster, sp) hoặc hoạt động đa giác (rgeos). Ngoài ra, nhiều kỹ thuật thống kê (ví dụ hồi quy, PCA, phân loại), cũng có thể được sử dụng cho dữ liệu không gian và có sẵn trong R. Đối với mọi nội dung bị thiếu, bạn có thể giao diện R với GRASS và SAGA. Xem chế độ xem tác vụ dữ liệu không gian cho R để biết danh sách tốt về phân tích dữ liệu không gian trong R.

Tất nhiên, R là một ngôn ngữ lập trình có đường cong học tập khá dốc, đặc biệt là khi bạn đã quen với phần mềm GIS dựa trên GUI. Tuy nhiên, để đổi lấy khoản đầu tư của bạn, bạn có được một môi trường thống kê, trong đó bạn có thể làm bất cứ thứ gì ngoài luồng hoặc tự tạo nó nếu nó chưa có sẵn trong một gói. Ngoài ra, so với phần mềm dựa trên GUI, bạn có thể dễ dàng viết kịch bản phân tích của mình, giúp chúng dễ lặp lại và kiểm soát phiên bản.

Opticks cũng đáng xem . Nó đặc biệt mạnh trong việc xử lý hình ảnh (hyperspectral).

Phần mềm "tốt nhất" có phần chủ quan và phụ thuộc vào nhu cầu của bạn. Tất cả các tùy chọn được cung cấp cho đến nay đều đáng để khám phá. Tôi muốn thêm phần mềm XUÂN vào các đề xuất hiện tại. Đây là một phần mềm điều khiển GUI miễn phí rất mạnh mẽ cho viễn thám. Tất cả các chức năng mà bạn đề cập có sẵn.

Ngoài những gì đã được đề cập ở trên, OSSIM .

Một tùy chọn khác là pktools , một bộ tiện ích được viết bằng C ++ để xử lý hình ảnh với trọng tâm là các ứng dụng viễn thám. Nó dựa vào Thư viện trừu tượng dữ liệu không gian địa lý ( GDAL ). Nó bao gồm các chương trình để phân loại hình ảnh sử dụng bộ phân loại Support Vector Machine và Mạng nơ-ron.

Tôi muốn đề cập đến một nỗ lực nguồn mở nghiêm túc trong việc cung cấp gói viễn thám để phân tích địa hình và lưu vực được gọi là Whitebox GAT. Nó có thể được tìm thấy ở đây.

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

Các công cụ năng lượng rất tốt đã được phát triển bởi http://km.fao.org/OFwiki/index.php/Open_Foris_Geospatial_Toolkit , http://www.spatial-ecology.net/dokuwiki/doku.php?id=wiki:pk_tools và xem thêm Công cụ Geo trong trang sinh thái không gian. Bạn chỉ cần cài đặt và kết hợp theo ngôn ngữ bash. Chúng rất nhanh và thậm chí bạn có thể sử dụng để xử lý dữ liệu lớn theo tính toán song song. Có một tính toán tốt đẹp. Giuseppe

Khác với những gì được đề cập ở trên:

Fiji đã rất hữu ích với một số xử lý và phân loại hình ảnh trong văn phòng của chúng tôi.

Trong khi đó tôi cũng tìm thấy một danh sách tốt đẹp của phần mềm RS miễn phí với các mô tả.

ESA cung cấp các hộp công cụ miễn phí để xử lý SAR và hình ảnh quang học:

Hộp công cụ ** Sentinel-1 (S1TBX) bao gồm một bộ công cụ xử lý, trình đọc và ghi sản phẩm dữ liệu và ứng dụng hiển thị và phân tích để hỗ trợ kho lưu trữ dữ liệu lớn từ các nhiệm vụ ESA SAR bao gồm SENTINEL-1, ERS-1 & 2 và ENVISAT, cũng như dữ liệu SAR của bên thứ ba từ ALOS PALSAR, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed và RADARSAT-2. Các công cụ xử lý khác nhau có thể được chạy độc lập với dòng lệnh và cũng được tích hợp trong giao diện người dùng đồ họa. Hộp công cụ bao gồm các công cụ để hiệu chuẩn, lọc lốm đốm, phân tích lõi, chỉnh hình, ghép, chuyển đổi dữ liệu, phân cực và giao thoa kế.

Các Sentinel-2 Toolbox bao gồm một tập hợp phong phú của trực quan, phân tích và xử lý các công cụ cho việc khai thác các sản phẩm có độ phân giải cao quang bao gồm các cảm biến sắp tới Sentinel-2 MSI. Là một hộp công cụ viễn thám đa nhiệm vụ, nó cũng cung cấp hỗ trợ cho dữ liệu của bên thứ ba từ RapidEye, SPOT, MODIS (Aqua và Terra), Landsat (TM) và những người khác.

Các Sentinel-3 Hộp công cụ bao gồm một tập hợp phong phú của trực quan, phân tích và xử lý các công cụ cho khai thác dữ liệu OLCI và SLSTR từ sứ mệnh Sentinel-3 sắp tới . Là một hộp công cụ viễn thám đa nhiệm vụ, nó cũng hỗ trợ các nhiệm vụ ESA Envisat (MERIS & AATSR), ERS (ATSR), SMOS cũng như dữ liệu của bên thứ ba từ MODIS (Aqua và Terra), Landsat (TM), ALOS (AVNIR (AVNIR) & PRISM) và những người khác. Các công cụ khác nhau có thể được chạy từ một ứng dụng máy tính để bàn trực quan hoặc thông qua giao diện dòng lệnh. Giao diện lập trình ứng dụng phong phú cho phép phát triển các plugin bằng Java hoặc Python.

Tôi chưa thử các hộp công cụ mới, nhưng tôi đã làm việc với phiên bản "NEST" trước đó của hộp công cụ SAR. Nó đôi khi có một chút lỗi, nhưng nói chung là rất dễ sử dụng!

Khi bạn muốn một cái gì đó miễn phí, hãy xem gói mới này cho R- RStoolbox.

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