Quali sistemi GIS basati su raster funzionano davvero?

I Raster GIS come GRASS , ArcGIS / Spatial Analyst e Idrisi possono eseguire una ricca serie di procedure di elaborazione e analisi dei dati vagamente conosciute come " map algebra ". Nell'attuale ambiente informatico sta diventando un luogo comune mantenere raster di 100.000.000 di celle o più in molti formati diversi e richiedere calcoli relativamente complessi come punti di vista, bacini idrici e identificazione del terreno, nonché capacità di elaborazione delle immagini.

Sembra che ci siano molte soluzioni open source, gratuite ed economiche. Ma quali reggono davvero in pratica? Cioè, quali sono in grado di gestire efficacemente griglie di grandi dimensioni, possono facilmente ottenere dati in entrata e in uscita, sono ragionevolmente privi di bug e offrono una gamma completa di procedure analitiche? Quali sono le insidie ​​o le limitazioni nascoste che non scopri fino a quando non hai investito molto tempo nell'apprendimento di questi sistemi? (Quest'ultima domanda è una di quelle a cui non è facile rispondere con la ricerca sul Web e dove spero che gli intervistati possano offrire preziosi consigli.)

Sono particolarmente interessato a soluzioni che possono integrarsi bene e competere con i sistemi commerciali popolari (ma costosi) (il che significa che la compatibilità con Windows è importante).

Non posso parlare con SAGA o alcuni degli altri sistemi, ma ho usato ampiamente GRASS, anche per un'analisi su scala globale di celle ~ 720M che richiedevano solide implementazioni di algebra raster e complesse operazioni sul terreno. (A parte questo, con l' interruzione di ArcInfo , GRASS è probabilmente il GIS a sviluppo continuo più lungo).

I dati e gli strumenti di GRASS sono facilmente accessibili tramite QGIS , che fornisce un piacevole analogo della GUI di ArcView. QGIS stesso sta acquisendo buone capacità di analisi raster, come il plug-in GDALTools , ma questi sono abbastanza nuovi e non hanno la maturità e la profondità di GRASS stesso.

Un'altra prospettiva è che il pacchetto raster per R : R abbia una base di utenti di grandi dimensioni, la fonte dei metodi è di facile accesso e include l'avanguardia di molte tecniche statistiche. Tuttavia, manca di strumenti di elaborazione delle immagini e potrebbe non essere sufficiente per i tipi di attività che ti interessano.

Infine, GDAL costituisce una solida base per molti, se non la maggior parte dei moderni sistemi GIS, e ha implementazioni molto veloci di molte operazioni comuni di algebra delle mappe. Può essere utilizzato attraverso la sua interfaccia Python o tramite C / C ++ diretto in momenti in cui l'astrazione 'layer' risulta insufficiente.

Usiamo una miscela - da Analista spaziale, SAGA, Ermapper, un po 'di GRASS, ma alla fine tendiamo ad andare su Geosoft - anche se questo è perché facciamo un sacco di elaborazione di miglioramento geofisico. Spatial Analyst / ArcGIS è utile perché è possibile estendere facilmente la funzionalità attraverso le caselle degli strumenti / geoprocessing, ma abbiamo scoperto che le routine di elaborazione dell'analista spaziale spesso non sono le migliori. Di recente abbiamo creato toolbox per accedere ai moduli SAGA da ArcGIS in modo da poter continuare a utilizzare la funzionalità senza dover importare / esportare: la toolbox si occupa di tutto ciò che è necessario. Probabilmente vedremo come fare qualcosa di simile anche per accedere alla funzionalità GRASS

Ora puoi lavorare e mappare l'algebra con raster di dimensioni quasi illimitate in un database spaziale con PostGIS. Personalmente lavoro con SRTM e dati climatici su scala canadese. Riesco a creare intersezioni tra livelli raster e vettoriali in modo molto veloce e trasparente. Posso anche usare un intero set di funzioni di algebra delle mappe.

Il manifold con Surface Tools è molto buono in termini di importazione di formati e gestione di raster di grandi dimensioni, l'analisi può essere effettuata direttamente tra raster corrispondenti o con riproiezione implicita. C'è il supporto GPU per una serie di funzioni raster e c'è un forte supporto per l'automazione con una varietà di linguaggi di scripting e SQL. Il prezzo è buono a poche centinaia di Stati Uniti.

Documento generale per Surface Tools:

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

Ecco l'elenco corrente delle funzioni disponibili nella finestra di dialogo Trasforma superficie, che accetta espressioni personalizzate per eseguire calcoli tra più raster:

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

Una trappola è che le esportazioni di "superfici" (raster) non possono essere eseguite su GeoTIFF (le immagini possono). Di solito esporto in SDTS e lo converto in GeoTIFF con GDAL. La mappatura dei sistemi di coordinate dal supporto (proprio) di Manifold e altri sistemi come la famiglia GDAL non è perfetta, ma i problemi sono piuttosto rari.

Ho sentito parlare di un po 'di gente che usa SAGA. Ma personalmente ho poca esperienza con esso.

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

Per questo articolo "Stima delle temperature giornaliere della superficie terrestre in ambienti montuosi mediante la ricostruzione dei dati MODIS LST (testo completo PDF ) Ho elaborato facilmente 11.000 immagini MODIS LST in GRASS GIS, in modo parallelo sul nostro cluster. Grande divertimento dato che funziona.

utilizziamo SAGA per il monitoraggio dei dati provenienti dalla misurazione della dose e dalle misurazioni della spettrometria gamma (aerotrasportate o terrestri, sfondo naturale, vecchie discariche di miniere, ecc.). Ho molti moduli utili per noi e ci divertiamo molto.

PS: poiché l'output della mappa SAGA ha i suoi limiti, per mappe più avanzate lo combiniamo con Quantum GIS.

Parla per me, sono di parte in questo caso. Ma uso principalmente IDRISI per GIS raster. In gran parte perché IDRISI offre gli strumenti più completi per l'analisi raster confrontandola con altri software GIS. Dai vari modelli statistici di classificazione e previsione allo spartiacque e all'analisi della distanza dei costi, ha praticamente tutto ciò di cui abbiamo bisogno per l'analisi raster giornaliera. Ha anche un'estensione per ArcGIS. Ha migliorato la sua capacità di gestire dati di grandi dimensioni. Tuttavia, nessuno dei software GIS può davvero calcolare una distanza di costo di 1000000 per 1000000 in un minuto.