Чому слід вибирати програмне забезпечення з відкритим кодом для досліджень дистанційного зондування? [зачинено]

Якщо судити про кількість запитань щодо програмного забезпечення FOSS, які задаються у GIS SE, багато користувачів, схоже, віддають перевагу FOSS над власним програмним забезпеченням.

Я прочитав деякі статті - точніше особисті блоги - що підтримують цей вибір. Крім того, корпоративні гіганти, такі як Есрі, схоже, визнають рух з відкритого коду.

Отже, я запитую вашу позицію в цьому питанні.

Чому ви використовуєте інструменти з відкритим кодом?

Які переваги чи недоліки у вашому виборі, якщо такі є?

Причини використання FOSS:

1) Це безкоштовно!

2) Простота доступу та можливостей - більшість основних засобів дистанційного зондування (наприклад, фільтрування) доступні за допомогою FOSS, тому не потрібно платити за це

3) Це відкрито - алгоритми, які ви використовуєте, не є "чорними"

4) Можливість додавати / змінювати власні інструменти

також;

5) Розповідаючи людям, якими ви користуєтесь FOSS, ви відчуваєте себе круто

6) Вам подобається стикатися з асортиментом цікавих помилок та збоїв під час тестування нових бета-версій

7) Вам подобається елітарність бути одним з п’яти інших, використовуючи форум користувачів програмного забезпечення

8) Несподівані результати є новими

Суть для мене полягає в тому, що я використовую найкраще доступне програмне забезпечення для моєї роботи в RS, незалежно від того, FOSS це чи ні. З урахуванням сказаного, інструментами FOSS, які я послідовно використовую, є R, Python та SPRING. Я використовую SPRING для сегментації зображень із необхідності, коли електронне пізнання мені недоступне. На мій погляд, R просто не замінює багатьох застосувань, пов'язаних з RS (наприклад, класифікація дерев рішень, просторова статистика тощо). Python - це мій зв’язок між РС та світами ГІС і використовується в основному для автоматизації.

Я вважаю, що комерційні мови програмування, спрямовані на RS, такі як IDL та MATLAB, є незграбними та менш зручними для користувачів, ніж R та Python. Певним чином я відчуваю, ніби багато комерційних програмних програм та мов нав'язуються нам, а не приростають природним чином для наших потреб через відкритий код.

Якщо ви хочете використовувати ГІС, а ви не знаходитесь в академічній установі або в компанії, у якої є спеціальні умови або гроші для оплати ліцензій, які рішення?

1. піратське програмне забезпечення?
2. FOSS?

Для мене друге рішення:

• Я можу брати участь у розробці програмного забезпечення або мати ілюзію брати участь різними способами
• коли я щось пропоную або пропоную рішення, якщо воно цікаве для спільноти, воно безпосередньо інтегрується в наступну версію програмного забезпечення, а якщо ні, то дуже погано, можливо, в інший раз.
• Мені не потрібно використовувати Windows
• На мене не поширюється зобов’язання використовувати функції "чорної коробки"
• Мені не потрібно модернізувати зобов’язання
• і найголовніше, я віддаю перевагу співпраці перед конкуренцією

Для мене це Безкоштовний (а не безкоштовний), і я готовий платити, якщо це було необхідно (і я використовую виключно Python, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R і Octave (вільний клон Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub тощо, усі з відкритим кодом, не в Windows)

Розглянемо процес розробки gvSIG :

• gvSIG було розпочато у 2003 році, коли Conselleria d'Infraestructures i Transports (CIT) країни Валенсії (Іспанія) запропонував розробити програмне забезпечення для управління просторовими даними (як альтернативу продуктам ESRI)
• Приватне підприємство (IVER Tecnologías) розробляє програмне забезпечення спільно з Generalitat Valenciana та Університетом Яуме I Кастельона.
• Він виконує саме ті функції, які вимагає Спільнота (не більше, не менше на початку)
• але, зважаючи на його статус (Open Source), до проекту приєдналися інші регіональні та національні адміністрації, різні національні та міжнародні організації, програмісти, які додали те, що хочуть, рухаючи проект вперед, до повного ГІС (з 3D тепер)
• а програмне забезпечення доступне для Windows, Linux, Mac OS X та Android ( gvSIG Mini )

Чи можливо це за допомогою власного програмного забезпечення?

Якщо мова йде про "галузь", то ви використовуєте все, що максимально збільшує прибуток (MS Paint, Excel і все, що завгодно). Якщо мова йде про наукові дослідження, розширення меж людських знань, то вам доведеться використовувати програмне забезпечення з відкритим кодом.

Бо інакше ти робиш алхімію .

Ось мої дані, сірий грудок свинцю. Ось мої результати, чисте золото. Я не кажу вам, як я потрапив від свинцю до золота, його в цій сумці. Ні, ви не можете заглянути всередину.

Наука вимагає відкритості - це не варіант.

Будучи дослідником, слід мати повний доступ до вихідного коду, як функціонує алгоритм. Таким чином, власницьке програмне забезпечення - не вдалий вибір.

Власні інструменти - це як автомобілі зі «звареним капелюшком», ви не бачите, що відбувається під капотом, навпаки, відкритий код дозволяє переглядати, вивчати, змінювати та проводити адаптацію до локальної мови (регіональна мовна підтримка), підвищуючи загальну ефективність роботи основні алгоритми тощо.

Ми консультуємося з інструментами, якими користуються наші клієнти. Якщо клієнти хочуть, щоб карти були зроблені в Excel та MSPaint. Чорт, ми це зробимо там.

Хоча з усією серйозністю, ESRI - це галузевий стандарт, і важко бути консультантом, якщо ви не консультуєтесь у його складі. У проектах, де ESRI не є вимогою, можна експериментувати з іншими інструментами.

У деяких типах проектів, полів, орієнтованих на аналіз та результати, я знаходжу, що інструменти FOSS отримують кращі результати, ніж власні стеки, завдяки розміру спільноти та простоті оновлення чи оновлення наявного інструменту

З все більшою та більшою мережевою реалізацією інструментів та технологій ГІС, я припускаю, що відбудеться великий перехід від "Стандартного" до "Стандарту", тобто 4-ма провідні продукти розділяються навпіл між власними та FOSS

Ну я б запропонував використовувати відкритий код в RS, тому що ви дізнаєтесь речі !!! Інакше складні алгоритми вбудовуються у майстри, і кінцевий користувач не знає складності та багатства того, що нижче цього. Застосування фільтра низьких або високих частот лише тому, що він знаходиться в меню параметрів, не просвітлює кінцевого користувача.

Якщо ви використовуєте FOSS для RS, ви навчитесь речам складний шлях раз і назавжди, а не лише кухонний рецепт класифікації, NDVI, NBR або композитів тощо.

Це стосується наукових та комерційних з моєї точки зору.

Я взяв курс RS, використовуючи ERDAS, і він зазнав краху аж до того моменту, коли я дійсно думав, що це якась бета-версія, і вони нам про це не розповіли; модуль орто-двигуна просто врізався у зображення плями 5.

У непідконтрольній класифікації landat 5, яку я повторно робив пізніше з GRASS, все було легше з ERDAS, але результат був досить схожим.