Sie suchen ein Open Source-Softwarepaket für die Fernerkundung?

Hier finden Sie viele Fragen mit tollen Antworten zu Open Source-GIS-Software.

Ich frage mich, was ist das beste Open-Source-Softwarepaket für die Fernerkundung? Ich möchte es lernen und in meiner Arbeit verwenden.

Ich habe früher mit IDRISI gearbeitet und von Erdas und ENVI gehört, aber sie sind nicht alle kostenlos. Ich suche einen freien und mächtigen Führer wie Qgis für GIS oder R für Statistik. Mit leistungsstarker Klassifikation, Segmentierung, Fourier, Filter, PCA usw.

Kann mir bitte jemand eine gute kostenlose RS-Software empfehlen? Was sind die Fähigkeiten, benutzerfreundlich oder mit Kommandozeile? Gibt es Vergleichsmatrizen?

Es gibt ein paar gute:

• Orfeo Toolbox
• GRAS
• SAGA GIS

Das alles mit dem Vorteil, dass es über die QGIS-Oberfläche mit dem SEXTANTE-Plugin wie folgt verwendet werden kann: http://blog.orfeo-toolbox.org/uncategorized/otb-inside-sextante-inside-qgis

Für die Verarbeitung von Landsat kann ich GRASS empfehlen. Ich habe viele andere ausprobiert.

Möglicherweise müssen Sie Ihre Frage in Bezug auf die Art der Bilder, die Sie verwenden möchten, verfeinern. Es gibt Workflows, die mehr oder weniger entwickelt und in verschiedene Software implementiert wurden.

Nicht nur die Art der Bilder, sondern auch der Zweck der Verarbeitung und der endgültigen Analyse. Für Landsat interessiert mich ein quantitativer Wert. Was sich von qualitativen Methoden unterscheidet, die zum Beispiel bei der regionalen Klassifizierung der Vegetation verwendet werden, sind Methoden und Werkzeuge für diese Arbeit üblicher.

Sie werden wahrscheinlich kein Schweizer Taschenmesser kostenlos finden. Aber Sie werden sehr spezialisierte Werkzeuge finden, die einen Job gut machen.

R eignet sich auch als GIS. Viele der Standard-GIS-Funktionen sind in reinem R verfügbar, z. B. Interpolation (gstat, automap, fields), Rasteroperationen (raster, sp) oder Polygonoperationen (rgeos). Darüber hinaus können viele der statistischen Techniken (z. B. Regression, PCA, Klassifizierung) auch für räumliche Daten verwendet werden und stehen in R zur Verfügung. Für fehlende Daten können Sie R mit GRASS und SAGA verknüpfen. In der Aufgabenansicht für Geodaten für R finden Sie eine gute Liste der Geodatenanalyse in R.

Natürlich ist R eine Programmiersprache mit einer ziemlich steilen Lernkurve, insbesondere wenn Sie an GUI-basierte GIS-Software gewöhnt sind. Als Gegenleistung für Ihre Investition erhalten Sie jedoch eine statistische Umgebung, in der Sie fast alles sofort erledigen oder selbst erstellen können, wenn dies nicht bereits in einem Paket enthalten ist. Darüber hinaus können Sie im Vergleich zu GUI-basierter Software Ihre Analysen einfach skripten, so dass sie sich leicht wiederholen lassen, und die Versionskontrolle durchführen.

Opticks ist auch einen Blick wert . Es ist besonders stark im Umgang mit (hyperspektralen) Bildern.

Die "beste" Software ist etwas subjektiv und hängt von Ihren Bedürfnissen ab. Alle bisher angebotenen Optionen sind es wert, erkundet zu werden. Ich möchte den aktuellen Vorschlägen die SPRING- Software hinzufügen . Dies ist eine sehr robuste, kostenlose GUI-gesteuerte Software für die Fernerkundung. Alle von Ihnen erwähnten Funktionen sind verfügbar.

Zusätzlich zu dem, was oben erwähnt wurde, hat OSSIM .

Eine weitere Option ist pktools , eine Reihe von Dienstprogrammen, die in C ++ für die Bildverarbeitung mit Schwerpunkt auf Fernerkundungsanwendungen geschrieben wurden. Es basiert auf der Geospatial Data Abstraction Library ( GDAL ). Es enthält Programme zur Bildklassifizierung, die Support Vector Machine- und Neural Network-Klassifikatoren verwenden.

Ich möchte einen ernsthaften Open-Source-Versuch erwähnen, ein Fernerkundungspaket für Wasserscheiden- und Geländeanalysen namens Whitebox GAT bereitzustellen. Es kann hier gefunden werden.

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

Sehr gut Elektrowerkzeuge wurden von http://km.fao.org/OFwiki/index.php/Open_Foris_Geospatial_Toolkit , http://www.spatial-ecology.net/dokuwiki/doku.php?id=wiki:pk_tools und entwickelt Siehe auch Geo Tools auf der Seite Raumökologie. Sie müssen nur installieren und unter Bash Sprache kombinieren. Sie sind sehr schnell und Sie können sie sogar für eine massive Datenverarbeitung bei parallelem Computing verwenden. Hab eine schöne Rechnung. Giuseppe

Anders als oben erwähnt:

Fidschi war bei der Bildverarbeitung und Klassifizierung in unserem Büro hilfreich.

In der Zwischenzeit habe ich auch eine schöne Liste der freien RS-Software mit Beschreibungen gefunden.

ESA stellt kostenlose Toolboxes für die Verarbeitung von SAR- und optischen Bildern zur Verfügung:

Die ** Sentinel-1 Toolbox (S1TBX) besteht aus einer Sammlung von Verarbeitungswerkzeugen, Datenproduktlesern und -schreibern sowie einer Anzeige- und Analyseanwendung zur Unterstützung des umfangreichen Datenarchivs von ESA-SAR-Missionen, einschließlich SENTINEL-1, ERS-1 und 2 und ENVISAT sowie SAR-Daten von Drittanbietern von ALOS PALSAR, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed und RADARSAT-2. Die verschiedenen Verarbeitungswerkzeuge können unabhängig von der Befehlszeile ausgeführt und auch in die grafische Benutzeroberfläche integriert werden. Die Toolbox enthält Werkzeuge zur Kalibrierung, Speckle-Filterung, Koregistrierung, Orthokorrektur, Mosaikierung, Datenkonvertierung, Polarimetrie und Interferometrie.

Die Sentinel-2-Toolbox besteht aus einer Vielzahl von Visualisierungs-, Analyse- und Verarbeitungswerkzeugen für die Nutzung optischer Produkte mit hoher Auflösung, einschließlich des kommenden Sentinel-2-MSI-Sensors. Als Multi-Mission-Toolbox für die Fernerkundung bietet sie auch Unterstützung für Daten von Drittanbietern wie RapidEye, SPOT, MODIS (Aqua und Terra), Landsat (TM) und anderen.

Die Sentinel-3-Toolbox besteht aus einer Reihe von Visualisierungs-, Analyse- und Verarbeitungswerkzeugen für die Nutzung von OLCI- und SLSTR-Daten aus der bevorstehenden Sentinel-3-Mission . Als Multi-Mission Remote Sensing Toolbox unterstützt es auch die ESA-Missionen Envisat (MERIS & AATSR), ERS (ATSR), SMOS sowie Daten von Drittanbietern von MODIS (Aqua und Terra), Landsat (TM), ALOS (AVNIR) & PRISM) und andere. Die verschiedenen Tools können von einer intuitiven Desktop-Anwendung oder über eine Befehlszeilenschnittstelle ausgeführt werden. Eine umfangreiche Programmierschnittstelle ermöglicht die Entwicklung von Plugins mit Java oder Python.

Ich habe die neuen Toolboxen noch nicht ausprobiert, aber ich habe mit der Vorgängerversion "NEST" der SAR-Toolbox gearbeitet. Es war manchmal ein bisschen fehlerhaft, aber im Allgemeinen sehr einfach zu bedienen!

Wenn Sie etwas gratis haben möchten, schauen Sie sich dieses neue Paket für R- an RStoolbox.

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