ระบบ GIS ที่ทำงานบนพื้นฐานของระบบแรสเตอร์อะไรบ้าง

RISIS GIS เช่นGRASS , ArcGIS / Spatial AnalystและIdrisiสามารถทำการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและกระบวนการวิเคราะห์ที่รู้จักกันในชื่อ " พีชคณิตแผนที่ " ในสภาพแวดล้อมการคำนวณของทุกวันนี้มันกลายเป็นเรื่องธรรมดาที่จะรักษา raster 100,000,000 เซลล์ขึ้นไปในหลาย ๆ รูปแบบและต้องการการคำนวณที่ค่อนข้างซับซ้อนเช่น viewsheds, แหล่งต้นน้ำและการระบุภูมิประเทศรวมถึงความสามารถในการประมวลผลภาพ

ดูเหมือนว่ามีโอเพ่นซอร์สฟรีและราคาไม่แพงมากมายอยู่ที่นั่น แต่ในทางปฏิบัติจริง ๆ นั่นคืออันไหนที่สามารถจัดการกับกริดขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถรับข้อมูลเข้าและออกได้อย่างง่ายดายโดยปราศจากข้อบกพร่องและเสนอวิธีการวิเคราะห์ที่สมบูรณ์? อะไรคือข้อผิดพลาดหรือข้อ จำกัด ที่ซ่อนอยู่ที่คุณไม่ได้ค้นพบจนกว่าคุณจะลงทุนเวลามากมายในการเรียนรู้ระบบเหล่านี้ (คำถามสุดท้ายนี้คือคำถามที่ไม่สามารถตอบได้อย่างง่ายดายด้วยการค้นหาผ่านเว็บไซต์และฉันเป็นผู้ตอบที่มีความหวังสามารถให้คำแนะนำที่มีค่าได้)

ฉันสนใจโซลูชันที่สามารถรวมเข้ากับและแข่งขันกับระบบการค้าที่ได้รับความนิยม (แต่แพง) (ซึ่งหมายถึงความเข้ากันได้กับ Windows เป็นสิ่งสำคัญ)

ฉันไม่สามารถพูดคุยกับ SAGA หรือระบบอื่น ๆ ได้ แต่ฉันได้ใช้ GRASS อย่างกว้างขวางรวมถึงการวิเคราะห์ระดับโลกของเซลล์ ~ 720Mซึ่งต้องการการใช้งานที่แข็งแกร่งของพีชคณิตแรสเตอร์และการปฏิบัติการภูมิประเทศที่ซับซ้อน (นอกเหนือจากการหยุด ArcInfo , GRASS เป็นเนื้อหา GIS ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องยาวนานที่สุด)

ข้อมูลและเครื่องมือ GRASS สามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดายผ่านQGISซึ่งให้บริการ ArcView GUI แบบอะนาล็อกที่ดี QGIS เองกำลังได้รับความสามารถในการวิเคราะห์เชิงภาพที่ดีเช่นปลั๊กอิน GDALToolsแต่สิ่งเหล่านี้ค่อนข้างใหม่และขาดความเป็นผู้ใหญ่และความลึกของ GRASS เอง

โอกาสอื่นคือแพคเกจแรสเตอร์สำหรับ R : R มีฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่แหล่งที่มาของวิธีการเข้าถึงได้ง่ายและมีความทันสมัยของเทคนิคทางสถิติมากมาย อย่างไรก็ตามมันขาดเครื่องมือในการประมวลผลภาพและอาจไม่เพียงพอสำหรับงานประเภทที่คุณสนใจ

สุดท้ายGDALเป็นพื้นฐานที่มั่นคงของหลาย ๆ ระบบถ้าไม่ใช่ระบบ GIS ที่ทันสมัยที่สุดและมีการนำไปใช้อย่างรวดเร็วของการดำเนินงานพีชคณิตแผนที่ทั่วไปจำนวนมาก สามารถใช้งานผ่านอินเทอร์เฟซ Python หรือผ่าน C / C ++ โดยตรงในช่วงเวลาที่สิ่งที่เป็นนามธรรม 'เลเยอร์' พิสูจน์ไม่เพียงพอ

เราใช้ส่วนผสม - จาก Spatial Analyst, SAGA, Ermapper, GRASS นิดหน่อย แต่ในที่สุดเราก็ไป Geosoft - แต่นั่นเป็นเพราะเราทำการประมวลผลทางธรณีฟิสิกส์มากขึ้น Spatial Analyst / ArcGIS นั้นดีเพราะคุณสามารถขยายฟังก์ชันการทำงานได้อย่างง่ายดายผ่านกล่องเครื่องมือ / การประมวลผลทางภูมิศาสตร์ แต่เราพบว่าการประมวลผล Spatial Analyst ที่เกิดขึ้นจริงมักไม่ดีที่สุด ในตอนท้ายเราได้สร้างกล่องเครื่องมือเพื่อเข้าถึงโมดูล SAGA จากภายใน ArcGIS เพื่อให้เราสามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องนำเข้า / ส่งออกกล่องเครื่องมือจะดูแลทุกอย่างที่จำเป็น เราอาจจะลองทำสิ่งที่คล้ายกันเพื่อเข้าถึงฟังก์ชั่น GRASS เช่นกัน

ตอนนี้คุณสามารถทำงานและทำแผนที่พีชคณิตด้วย rasters ที่มีขนาดเกือบไม่ จำกัด ในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ด้วย PostGIS ฉันเป็นคนทำงานกับ SRTM และข้อมูลสภาพภูมิอากาศในระดับแคนาดา ฉันสามารถแยกระหว่างแรสเตอร์และเวกเตอร์เลเยอร์ได้อย่างรวดเร็วและโปร่งใส ฉันยังสามารถใช้ฟังก์ชันพีชคณิตทั้งชุดได้

Manifold with Surface Tools นั้นดีมากในแง่ของการนำเข้ารูปแบบและจัดการ rasters ขนาดใหญ่การวิเคราะห์สามารถทำได้โดยตรงระหว่าง rasters ที่ตรงกันหรือด้วยการคัดลอกโดยปริยาย มีการรองรับ GPU สำหรับฟังก์ชั่นแรสเตอร์จำนวนมากและมีการสนับสนุนอย่างดีสำหรับระบบอัตโนมัติด้วยภาษาสคริปต์และ SQL ที่หลากหลาย ราคาดีแค่ไม่กี่ร้อยบาท

เอกสารทั่วไปสำหรับเครื่องมือ Surface:

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

นี่คือรายการฟังก์ชั่นปัจจุบันที่มีอยู่ในกล่องโต้ตอบการแปลงพื้นผิวซึ่งยอมรับนิพจน์ที่กำหนดเองเพื่อทำการคำนวณระหว่าง rasters หลายรายการ:

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

ข้อผิดพลาดประการหนึ่งคือการส่งออก "พื้นผิว" (แรสเตอร์) ไม่สามารถทำได้กับ GeoTIFF (ภาพสามารถ) ฉันมักจะส่งออกไปยัง SDTS และแปลงเป็น GeoTIFF ด้วย GDAL การทำแผนที่ของระบบพิกัดจากการสนับสนุนของ Manifold และระบบอื่น ๆ เช่นครอบครัวของ GDAL นั้นไม่สมบูรณ์แบบ แต่ปัญหานั้นค่อนข้างหายาก

ฉันเคยได้ยินเรื่องเงียบ ๆ ไม่กี่คนที่ใช้ SAGA แต่ส่วนตัวฉันมีประสบการณ์น้อยมากกับมัน

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

สำหรับบทความนี้ "การประเมินอุณหภูมิพื้นผิวของที่ดินทุกวันในสภาพแวดล้อมที่เป็นภูเขาโดยสร้างข้อมูล MODIS LST (ข้อความเต็มรูปแบบPDF ) ใหม่ฉันได้ประมวลผลภาพ MODIS LST 11,000 ภาพได้อย่างง่ายดายใน GRASS GIS ในลักษณะคู่ขนานบนคลัสเตอร์ของเรา

เราใช้ SAGA สำหรับการตรวจสอบข้อมูลจากอัตราปริมาณรังสีและการวัดปริมาณรังสีแกมมา (ทางอากาศหรือพื้นดินพื้นหลังตามธรรมชาติการทิ้งของเก่าและอื่น ๆ ) ฉันมีโมดูลที่มีประโยชน์มากมายสำหรับเราและเราสนุกกับมันมาก

PS: เนื่องจากผลลัพธ์ของแผนที่ SAGA มีข้อ จำกัด สำหรับแผนที่ขั้นสูงเพิ่มเติมเรารวมเข้ากับ Quantum GIS

พูดด้วยตัวเองฉันลำเอียงในกรณีนี้ แต่ส่วนใหญ่ฉันใช้ IDRISI เพื่อแรสเตอร์ GIS ส่วนใหญ่เป็นเพราะ IDRISI เสนอเครื่องมือที่ครอบคลุมที่สุดสำหรับการวิเคราะห์เชิงภาพหากคุณเปรียบเทียบกับซอฟต์แวร์ GIS อื่น ๆ จากแบบจำลองทางสถิติการจำแนกประเภทและการทำนายแบบต่างๆไปจนถึงการวิเคราะห์สันปันน้ำและค่าใช้จ่ายระยะไกล นอกจากนี้ยังมีส่วนเสริมสำหรับ ArcGIS มีการปรับปรุงความสามารถในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามไม่มีซอฟต์แวร์ GIS ใด ๆ ที่สามารถคำนวณระยะทางต้นทุน 1000000 1000000 ภายในหนึ่งนาที