Hangi raster tabanlı GIS sistemleri gerçekten işe yarıyor?

GRASS , ArcGIS / Spatial Analyst ve Idrisi gibi Raster GIS'ler , gevşek bir şekilde " harita cebiri " olarak bilinen zengin bir dizi veri işleme ve analitik prosedür gerçekleştirebilir . Günümüzün bilgi işlem ortamında, 100.000.000 veya daha fazla hücrenin rasterini birçok farklı formatta tutmak ve görüntü işleme yeteneklerinin yanı sıra, görünüm sınırları, su havzaları ve arazi tanımlaması gibi nispeten karmaşık hesaplamalar talep etmek yaygınlaşıyor.

Birçok açık kaynaklı, ücretsiz ve ucuz çözümün olduğu görülüyor. Ama hangileri pratikte var? Yani, hangisinin büyük ızgaraları verimli bir şekilde idare edebileceği, verileri kolayca girip çıkarabildiği, makul ölçüde hatasız olduğu ve analitik prosedürlerin eksiksiz bir tamamlayıcısı olduğu; Bu sistemleri öğrenmek için çok zaman harcayana kadar öğrenemediğiniz tuzaklar veya gizli sınırlamalar nelerdir? (Bu son soru, Web'de aramayla kolayca yanıtlanamayan ve umutlu olduğum yanıtlayıcıların değerli öneriler sunabileceği bir soru.)

Özellikle popüler (ama pahalı) ticari sistemlerle (Windows uyumluluğu önemli olduğu anlamına gelen) hem de iyi bütünleşebilen hem de rekabet edebilen çözümlerle ilgileniyorum.

SAGA ya da diğer sistemlerden bazılarıyla konuşamıyorum, ancak geniş kapsamlı GRASS kullandım , raster cebir ve karmaşık arazi işlemlerinin sağlam bir şekilde uygulanmasını gerektiren ~ 720M hücrelerin küresel ölçekte bir analizi dahil . (Bir yana, ArcInfo'nun durdurulmasıyla birlikte , GRASS tartışmasız en uzun süre devam eden GIS'dir).

GRASS veri ve araçlarına, güzel bir ArcView GUI analogu sağlayan QGIS üzerinden kolayca erişilebilir . QGIS, GDALTools eklentisi gibi hoş raster analiz yetenekleri kazanıyor , ancak bunlar oldukça yeni ve GRASS'ın olgunluğundan ve derinliğinden yoksun.

Başka bir olasılık, R : R için raster paketinin geniş bir kullanıcı tabanına sahip olması, yöntemlerin kaynağının erişmesi kolay olması ve birçok istatistiksel tekniğin en son teknolojisini içermesidir. Bununla birlikte, görüntü işleme araçlarından yoksundur ve ilgilendiğiniz görevler için yeterli olmayabilir.

Son olarak, GDAL , çoğu modern CBS sistemi olmasa da, birçoğunun sağlam bir temelini oluşturur ve birçok yaygın harita cebir işleminin çok hızlı bir şekilde uygulanmasına sahiptir. Python arayüzü veya 'katman' soyutlamanın yetersiz kaldığı zamanlarda doğrudan C / C ++ ile kullanılabilir.

Spatial Analyst, SAGA, Ermapper, biraz GRASS'dan bir karışım kullanıyoruz, ancak sonunda Geosoft'a gitme eğilimindeyiz - bunun nedeni çok fazla jeofiziksel geliştirme işlemi yapmak. Spatial Analyst / ArcGIS iyidir çünkü araç kutuları / coğrafi işlemler yoluyla işlevselliği kolayca genişletebilirsiniz, ancak gerçek Spatial Analyst işleme rutinlerinin çoğu zaman en iyi olmadığını gördük. Son zamanlarda, ArcGIS içinden SAGA modüllerine erişmek için araç kutuları oluşturduk, böylece işlevselliği içe / dışa aktarmak zorunda kalmadan kullanmaya devam edebiliyoruz; GRASS'ın işlevselliğine erişmek için de benzer bir şey yapmaya bakarız.

Artık PostGIS ile mekansal bir veritabanında neredeyse sınırsız boyuttaki rasterlerle harita cebirini çalıştırabilir ve harita cebirini yapabilirsiniz. Kişisel olarak, Kanada ölçeğinde SRTM ve iklim verileriyle çalışıyorum. Raster ve vektör katmanları arasında çok hızlı ve şeffaf bir şekilde kesişme yapabilirim. Ayrıca bir dizi harita cebir işlevi de kullanabilirim.

Yüzey Araçları içeren Manifold, formatları içe aktarma ve büyük rasterleri kullanma açısından çok iyidir, analizler doğrudan eşleşen rasterler arasında veya örtülü yeniden yapılandırma ile yapılabilir. Bir dizi raster işlev için GPU desteği var ve çeşitli kodlama dilleri ve SQL ile otomasyon için güçlü destek var. Birkaç yüz ABD'de fiyat iyidir.

Yüzey Araçları için genel belge:

http://www.georeference.org/doc/surface_tools.htm

Aşağıda, birden çok raster arasında hesaplama yapmak için özel ifadeleri kabul eden Yüzey Dönüşümü iletişim kutusundaki mevcut işlevler listesi verilmiştir:

http://www.georeference.org/doc/transform_dialog_functions_and_operators.htm

Bir çöküntü, "yüzeylerin" (rasterlerin) ihracatının GeoTIFF'e yapılamayacağıdır (resimler yapabilir). Genelde SDTS'ye veriyorum ve GDAL ile GeoTIFF'e dönüştürüyorum. Manifold'un (kendi) desteğinden ve GDAL'in ailesi gibi diğer sistemlerin koordinat sistemlerinin eşleştirilmesi mükemmel değildir, ancak sorunlar oldukça nadirdir.

SAGA kullanan bir kaç kişinin sessiz olduğunu duydum. Ama şahsen onunla çok az deneyime sahibim.

http://www.saga-gis.org/en/index.html

Bu yazı için "MODIS LST verilerini yeniden yapılandırarak dağlık ortamlarda günlük Arazi Yüzey Sıcaklıklarını Tahmin Etme (tam metin PDF ) GRASS GIS'de 11.000 MODIS LST görüntüsünü kolayca kümelemize paralel bir şekilde işledim.

SAGA'yı doz hızı ve gama spektrometresi ölçümlerinden (havadan veya öğütülmüş, doğal zemin, eski maden dökümleri vb.) işlemlerden izlemek için kullanıyoruz. Bizim için çok faydalı modüllere sahibim ve bundan çok zevk alıyoruz.

Not: SAGA harita çıktısının sınırlamaları olduğu için, daha gelişmiş haritalar için onu Quantum GIS ile birleştiriyoruz.

Kendim için konuş, bu durumda önyargılıyım. Ancak çoğunlukla raster GIS için IDRISI kullanıyorum. Büyük ölçüde, çünkü IDRISI, diğer GIS yazılımlarıyla karşılaştırırsanız, raster analizi için en kapsamlı araçları sunar. Çeşitli sınıflandırma ve tahmin istatistik modellerinden havza ve maliyet mesafesi analizine, günlük raster analizi için ihtiyaç duyduğumuz her şeye sahiptir. Ayrıca ArcGIS için bir uzantısı var. Büyük veri işleme yeteneğini geliştirmiştir. Ancak, GIS yazılımının hiçbiri henüz bir dakikada 1000000 x 1000000 maliyet mesafesini hesaplayamıyor.