Які GIS-системи на основі растрових дійсно працюють?

Растрові ГІС, такі як GRASS , ArcGIS / Spatial Analyst та Idrisi, можуть виконувати багатий набір процедур обробки даних та аналітичних процедур, відомих як " алгебра карти ". У сучасному обчислювальному середовищі стає звичним підтримувати растри 100 000 000 комірок або більше у багатьох різних форматах та вимагати відносно складних обчислень, таких як огляди, вододіли та ідентифікація місцевості, а також можливості обробки зображень.

Здається, що багато відкритого, безкоштовного та недорогого рішення є там. Але які з них справді тримаються на практиці? Тобто, хто з них може ефективно працювати з великими сітками, може легко отримувати дані та надходити, обґрунтовано звільнятись від помилок та пропонувати повний набір аналітичних процедур? Які підводні камені або приховані обмеження, про які ви не дізнаєтесь, поки не вкладете багато часу в вивчення цих систем? (Останнє питання - це питання, на який не легко відповісти за допомогою пошуку в Інтернеті, і де, сподіваюся, респонденти можуть запропонувати цінні поради.)

Мене особливо цікавлять рішення, які можуть як інтегруватись, так і конкурувати з популярними (але дорогими) комерційними системами (а це означає, що сумісність Windows важлива).

Я не можу говорити з SAGA або деякими іншими системами, але я широко використовував GRASS, у тому числі для глобального аналізу клітинок ~ 720M, який вимагав надійної реалізації растрової алгебри та складних операцій на місцевості. (На відміну від того, з припиненням ArcInfo , GRASS, мабуть, найдовший безперервно розвинений ГІС).

Дані та інструменти GRASS можна легко отримати через QGIS , що забезпечує приємний аналог графічного інтерфейсу ArcView. Сам QGIS набуває приємних можливостей растрового аналізу, таких як плагін GDALTools , але вони є досить новими і не мають зрілості та глибини самого GRASS.

Інша перспектива - растровий пакет для R : R має велику базу користувачів, джерело методів доступне легко, і воно включає передові межі багатьох статистичних методів. Однак у ньому відсутні інструменти для обробки зображень і може бути недостатньо для тих завдань, які вас цікавлять.

Нарешті, GDAL є міцною основою багатьох, якщо не більшості сучасних систем ГІС, і має дуже швидке реалізацію багатьох загальних операцій з алгеброю карт. Він може використовуватися через його інтерфейс Python або через прямий C / C ++ у часи, коли абстракція "шару" виявляється недостатньою.

Ми використовуємо суміш - від Spatial Analyst, SAGA, Ermapper, трохи GRASS, але врешті-решт ми схильні переходити до Geosoft - хоча це тому, що ми робимо багато геофізичної обробки удосконалень. Просторовий аналітик / ArcGIS хороший тим, що ви можете легко розширити функціональність за допомогою скриньки інструментів / геопроцедури, але ми виявили, що фактичні процедури обробки просторового аналітика часто не найкращі. З пізнього часу ми створили панелі інструментів для доступу до модулів SAGA зсередини ArcGIS, тому ми можемо продовжувати використовувати функціональність без необхідності імпорту / експорту - панель інструментів доглядає за всім необхідним. Ми, мабуть, розглянемо, як зробити подібну річ, щоб отримати доступ до функцій GRASS

Тепер ви можете працювати і робити алгебру карти з растрами майже необмеженого розміру в просторовій базі даних з PostGIS. Я особисто працюю з СРТМ та кліматичними даними в масштабах Канади. Я можу зробити перетин між растровими та векторними шарами дуже швидким та прозорим способом. Я також можу використовувати цілий набір функцій алгебри карти.

Колектор з поверхневими інструментами дуже хороший з точки зору імпорту форматів та обробки великих растрових, аналіз може бути зроблений безпосередньо між відповідними растрами або з неявною репроекцією. Є підтримка GPU для ряду растрових функцій, і є потужна підтримка автоматизації з різними мовами сценаріїв і SQL. Ціна хороша в кілька сотень США.

Загальний документ для поверхневих інструментів:

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

Ось поточний список функцій, доступних у діалоговому вікні «Перетворення поверхні», який приймає власні вирази для виконання обчислень між декількома растрами:

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

Одним із недоліків є те, що експорт "поверхонь" (растр) не може бути здійснений до GeoTIFF (зображення можуть). Я зазвичай експортую в SDTS і конвертую його в GeoTIFF за допомогою GDAL. Зображення систем координат із власної підтримки Manifold та інших систем, таких як сімейство GDAL, не є ідеальним, але проблеми є досить рідкісними.

Я чув про тишу кількох людей, які використовують SAGA. Але в мене особисто дуже мало досвіду з цим.

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

У цій статті "Оцінка щоденних температур наземних поверхонь у гірських середовищах за допомогою реконструйованих даних MODIS LST (повний текст PDF ) Я легко обробляв 11 000 зображень MODIS LST у GRASS GIS, паралельно, на нашому кластері. Велике задоволення, оскільки це просто працює.

ми використовуємо SAGA для моніторингу даних вимірювань швидкості дози та гамма-спектрометрії (у повітрі чи землі, природного фону, старих мінних відвалів тощо). У мене є багато корисних модулів для нас, і нам це дуже подобається.

PS: оскільки вихід карти SAGA має свої обмеження, для більш вдосконалених карт ми поєднуємо його з Quantum GIS.

Говоріть самі, я упереджений у цій справі. Але я здебільшого використовую IDRISI для растрових ГІС. Багато в чому тому, що IDRISI пропонує найбільш вичерпні інструменти для растрового аналізу, якщо порівнювати його з іншим програмним забезпеченням ГІС. Від різних статистичних моделей класифікації та прогнозування до аналізу вододілу та відстані витрат, він має майже все, що потрібно для щоденного растрового аналізу. Він також має розширення для ArcGIS. Це покращило його здатність обробляти великі дані. Однак жодне з програм ГІС поки що не може обчислити відстань вартості 1000000 на 1000000 за хвилину.