Почему выбирают программное обеспечение с открытым исходным кодом для исследований дистанционного зондирования? [закрыто]

Если судить по количеству вопросов, касающихся программного обеспечения FOSS, которые задаются в GIS SE, многие пользователи, похоже, предпочитают FOSS проприетарному программному обеспечению.

Я прочитал несколько статей - точнее, несколько личных блогов - в поддержку этого выбора. Более того, корпоративные гиганты, такие как Esri, по-видимому, признают движение за разработку с открытым исходным кодом.

Итак, я спрашиваю вашу позицию в этом вопросе.

Почему вы используете инструменты с открытым исходным кодом?

Каковы преимущества или недостатки вашего выбора, если таковые имеются?

Причины использовать FOSS:

1) Это бесплатно!

2) Простота доступа и возможностей - большинство базовых инструментов дистанционного зондирования (например, фильтрация) доступны с FOSS, поэтому нет необходимости платить за это

3) Он открыт - используемые вами алгоритмы не являются «черными ящиками»

4) Возможность добавлять / изменять свои собственные инструменты

также;

5) Говоря людям, что вы используете FOSS, вы чувствуете себя круто

6) Вам нравится сталкиваться с целым рядом интересных ошибок и сбоев при тестировании новых бета-версий

7) Вам нравится элитарность быть одним из пяти других, использующих форум пользователей программного обеспечения

8) Неожиданные результаты являются новыми

Суть в том, что я использую лучшее доступное программное обеспечение для своей работы с РС независимо от того, является ли это FOSS. С учетом сказанного, инструменты FOSS, которые я постоянно использую, это R, Python и SPRING. Я использую SPRING для сегментации изображения по необходимости, когда eCognition недоступен для меня. По моему мнению, R просто не может заменить многие приложения, связанные с RS (например, классификация дерева решений, пространственная статистика и т. Д.). Python - это мое связующее звено между миром РС и ГИС, которое используется в основном для автоматизации.

Я считаю коммерческие языки программирования, ориентированные на RS, такие как IDL и MATLAB, неуклюжими и менее удобными для пользователя, чем R и Python. В некотором смысле, я чувствую, что многие коммерческие программные пакеты и языки навязаны нам, а не естественным образом удовлетворяют наши потребности с помощью процесса с открытым исходным кодом.

Если вы хотите использовать ГИС и не находитесь в академическом учреждении или компании, у которой есть особые условия или деньги для оплаты лицензий, какие решения?

1. пиратское программное обеспечение?
2. FOSS?

Для меня второе решение:

• Я могу участвовать или иметь иллюзию участия в разработке программного обеспечения различными способами.
• когда я предлагаю что-то или предлагаю решение, если оно представляет интерес для сообщества, оно напрямую интегрируется в следующую версию программного обеспечения, и, если не слишком плохо, может быть, в другой раз.
• Мне не нужно использовать Windows
• Я не обязан использовать функции «черного ящика»
• Мне не нужно обновлять по обязательству
• и самое главное, я предпочитаю сотрудничество конкуренции

Для меня это бесплатно (и не бесплатно), и я готов заплатить, если это будет необходимо (и я использую исключительно Python, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R и Octave (бесплатный клон Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub и т. Д., Все с открытым исходным кодом, не в Windows)

Рассмотрим процесс разработки gvSIG :

• gvSIG был запущен в 2003 году, когда Conselleria d'Infraestructures i Transports (CIT) в Валенсии (Испания) предложили разработать программное обеспечение для управления пространственными данными (в качестве альтернативы продуктам ESRI).
• Частное предприятие (IVER Tecnologías) разрабатывает программное обеспечение совместно с Generalitat Valenciana и Кастельонским университетом им. Жауме I.
• Он выполняет именно те функции, которые требуются Сообществу (не больше, не меньше в начале)
• но, учитывая его статус (Open Source), к проекту присоединились другие региональные и национальные администрации, различные национальные и международные организации, программисты, которые добавили то, что они хотят, продвигая проект вперед к полной ГИС (с 3D сейчас)
• и программное обеспечение доступно для Windows, Linux, Mac OS X и Android ( gvSIG Mini )

Возможно ли это с проприетарным программным обеспечением?

Если речь идет о «промышленности», то вы используете все, что максимизирует прибыль (MS Paint, Excel, что угодно). Если речь идет об исследованиях в науке, о расширении границ человеческих знаний, то вам придется использовать программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Потому что иначе ты занимаешься алхимией .

Вот мои данные, серый кусок свинца. Вот мои результаты, чистое золото. Я не говорю вам, как я получил от свинца до золота, это в этой сумке. Нет, ты не можешь заглянуть внутрь.

Наука требует открытости - это не вариант.

Будучи исследователем, нужно иметь полный доступ к исходному коду, как работает алгоритм. Таким образом, проприетарное программное обеспечение не является хорошим выбором.

Запатентованные инструменты похожи на автомобили со «приваренным капотом», вы не можете видеть, что происходит под капотом, напротив, с открытым исходным кодом позволяет просматривать, изучать, изменять и адаптировать региональную настройку (поддержку региональных языков), повышать общую эффективность основные алгоритмы и т. д.

Мы консультируемся с инструментами, которые наши клиенты хотят, чтобы мы использовали. Если клиенты хотят, чтобы карты были сделаны в Excel и MSPaint. Черт, мы сделаем это там.

Если серьезно, то ESRI является отраслевым стандартом, и трудно быть консультантом, если вы не консультируетесь в его стеке. В проектах, где ESRI не требуется, вы можете экспериментировать с другими инструментами.

В некоторых типах проектов, областях анализа и ориентированных на результаты я обнаружил, что инструменты FOSS получают лучшие результаты, чем собственные стеки, из-за размера сообщества и простоты обновления или обновления существующего инструмента.

Я предполагаю, что с появлением все большего количества веб-инструментов и технологий ГИС произойдет большой переход от «Стандарт» к «Стандартам», что означает, что мы будем 4 или около того ведущих продуктов, разделенных пополам между собственностью и FOSS.

Ну, я бы предложил использовать открытый код в RS, потому что вы изучаете материал !!! В противном случае сложные алгоритмы объединяются в мастера, и конечный пользователь не знает сложности и богатства того, что ниже этого. Применение фильтра низких или высоких частот только потому, что он находится в меню параметров, не облегчает конечного пользователя.

Если вы используете FOSS для RS, вы раз и навсегда освоите все, а не просто рецепт кухни для классификации, NDVI, NBR или композитов и т. Д.

Это относится к исследованиям и коммерции с моей точки зрения.

Я прошел курс RS с использованием ERDAS, и он довольно сильно рухнул до такой степени, что я действительно подумал, что это какая-то бета-версия, и нам об этом не сказали; модуль орто-двигателя просто продолжал падать с пятном изображением.

В неконтролируемой классификации LandSat 5, которую я повторил позже с GRASS, с ERDAS все было более гладко, но результат был довольно похожим.