Предпочитаемый язык программирования и программное обеспечение для всего процесса дистанционного зондирования?


9

Я занимаюсь дистанционным зондированием уже несколько лет во время учебы. Мне интересно, какое сочетание программного обеспечения и модулей обработки изображений будет наиболее подходящим для всей цепочки процессов для профессиональных решений и продуктов для обработки изображений. Мне очень интересно, что думают другие пользователи, и, возможно, это даже приведет к интересной дискуссии со стороны опытных пользователей.

Что я имею в виду в деталях это сочетание:

  • база данных, хранящая географические данные, такие как шейп-файлы, но особенно огромное количество спутниковых изображений с соответствующими метаданными

  • Модули обработки изображений автоматически используют соответствующие данные из базы данных, полезные для выбранного этапа обработки (например, все спутниковые данные с по меньшей мере определенным пространственным разрешением для заданного промежутка времени и географической области для создания карт обнаружения изменений)

  • результаты должны быть интегрированы в базу данных и, возможно, даже доступны для распространения через веб-сервер

К сожалению, я не обладаю передовыми знаниями в области баз данных для географических данных. Возможно, GeoNetwork / GeoServer с PostGIS будет вариант?

Для модулей обработки изображений я думал о реализации необходимых алгоритмов на C ++ / GDAL или JAVA / Geotools. Кроме того, для подключения необходимых данных для обработки и создания метаданных для обработанных изображений / продуктов необходим какой-то модуль, подключающийся к базе данных. Я думал, что в целом решения с открытым исходным кодом будут лучше, так как такая система будет развиваться в течение длительного времени, и будет желательна независимость от коммерческих компаний.


1
Должно быть сообщество вики.
РК

для выделенного обмена стека
WAF

Ответы:


2

Вы можете проверить OTB [1] и OSSIM [2] и ILWIS (только для Windows). Все это инструменты с открытым исходным кодом.

В РС используются коммерческие инструменты, такие как ENVI, LCCS, ERDAS, Leica LPS (в основном, фотограмметрия), которые теперь являются частью Integraph)

[1] http://ossim.org

[2] http://www.orfeo-toolbox.org/otb/


1

Возможно, вы захотите разработать что-то в качестве дополнения к Qgis и подключиться к базе данных PostGIS.

Qgis - это настольная ГИС с открытым исходным кодом со встроенным интерпретатором Python и доступом к инструментам обработки изображений. Вы можете разрабатывать плагины, которые используют инструментарий пользовательского интерфейса Qt и имеют доступ к внутренним компонентам Qgis через API Qgis-Python.

Если стандартных наборов инструментов для обработки изображений недостаточно, вы также можете написать плагины на C ++ - но вы можете обнаружить, что чтение растров в numy массивы в python и работа с ними достаточно быстрая.


Я хорошо знаю Q-GIS, но я использую его только для простого редактирования и просмотра данных, так как для обработки я использую различные программы RemoteSensing. Я бы на самом деле подумал, что при обработке больших объемов, например, данных Landsat, разница в скорости между Python и C ++ будет весьма значительной. Также я думаю, что наличие «автономных» модулей обработки изображений будет более мощным, например, для настройки цепочек процессов. Вопрос к PostGIS: действительно ли он подходит для сохранения огромного количества растровых данных? Это встроено в базу данных или файлы все еще на жестком диске.
DomR

0

Я не писал никаких модулей, но использовал некоторые скомпилированные пользователем процедуры (IDL) в ENVI. У нас также был кто-то, чтобы написать модуль для нас. Кажется, он достаточно мощный и гибкий, хотя, конечно, вам нужна лицензия ENVI для их запуска.


0

Вы можете попробовать опции управления растром в ArcGIS Desktop [1]. Вам следует обратить особое внимание, если вы не хотите изменять значения пикселей или хранить данные в собственных форматах дистанционного зондирования.

Вы также можете воспользоваться инструментами Envi для ArcGIS [2]. Envi является признанным пакетом обработки изображений дистанционного зондирования.

[1]. http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#/Design_methodology_for_a_raster_database/009t0000002w000000/

[2] http://www.exelisvis.com/Learn/WhitepapersDetail/TabId/802/ArtMID/2627/ArticleID/9895/ENVI-Tools-for-ArcGIS174-and-ENVI-for-ArcGIS174-Server.aspx

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.