Perché scegliere un software open source per la ricerca di telerilevamento? [chiuso]

Se giudichi dalla quantità di domande relative al software FOSS che vengono poste in GIS SE, molti utenti sembrano preferire FOSS al software proprietario.

Ho letto alcuni articoli - più precisamente alcuni blog personali - a supporto di questa scelta. Inoltre, giganti aziendali come Esri sembrano riconoscere il movimento di sviluppo open source.

Quindi, sto chiedendo la tua posizione in merito.

Perché usi strumenti open source?

Quali sono i vantaggi o gli svantaggi della tua scelta, se ce ne sono?

Motivi per utilizzare FOSS:

1) È gratis!

2) Facilità di accesso e funzionalità: la maggior parte degli strumenti di rilevamento remoto di base (ad esempio il filtraggio) sono disponibili con FOSS, quindi non è necessario pagarli

3) È aperto - gli algoritmi che stai utilizzando non sono "in scatola nera"

4) La possibilità di aggiungere / modificare i tuoi strumenti

anche;

5) Dire alle persone che usi FOSS ti fa sentire freddo

6) Ti piace incontrare un assortimento di bug e crash interessanti mentre provi nuove versioni beta

7) Ti piace l'elitarismo di essere uno dei cinque altri usando il forum degli utenti dei software

8) I risultati imprevisti sono nuovi

La linea di fondo per me è che uso il miglior software disponibile per il mio lavoro in RS, indipendentemente dal fatto che sia o meno FOSS. Detto questo, gli strumenti FOSS che uso costantemente sono R, Python e SPRING. Uso SPRING per segmentazione delle immagini per necessità quando eCognition non è disponibile per me. A mio avviso, R non ha semplicemente un sostituto per molte applicazioni correlate a RS (ad esempio classificazione dell'albero decisionale, statistiche spaziali, ecc.). Python è il mio collegamento tra i mondi RS e GIS e utilizzato principalmente per l'automazione.

Trovo che i linguaggi di programmazione commerciale diretti a RS, come IDL e MATLAB, siano goffi e meno intuitivi di R e Python. In un certo senso, mi sento come se ci fossero imposti molti pacchetti e linguaggi software commerciali piuttosto che crescere naturalmente alle nostre esigenze attraverso il processo open source.

Se si desidera utilizzare un GIS e non ci si trova in un istituto accademico o in un'azienda che dispone di condizioni speciali o denaro per pagare le licenze, quali soluzioni?

1. software piratato?
2. FOSS?

Per me, la seconda soluzione:

• Posso partecipare o avere l'illusione di partecipare allo sviluppo del software in vari modi
• quando suggerisco qualcosa o propongo una soluzione, se è interessante per la comunità, è direttamente integrato nella prossima versione del software e, se no, peccato, forse un'altra volta.
• Non ho bisogno di usare Windows
• Non sono soggetto all'obbligo di utilizzare le funzioni "scatola nera"
• Non ho bisogno di aggiornare per obbligo
• e, soprattutto, preferisco la cooperazione alla concorrenza

Per me, questo è gratuito (e non gratuito), e sono pronto a pagare se fosse necessario (e uso esclusivamente Python, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R e Octave (clone gratuito di Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub, ecc., Tutti Open Source, non in Windows)

Considera il processo di sviluppo di gvSIG :

• gvSIG è stato avviato nel 2003 quando la Conselleria d'Infraestructures i Transports (CIT) del Paese di Valencia (Spagna) ha proposto lo sviluppo di un software per la gestione dei dati spaziali (in alternativa ai prodotti ESRI)
• Un'impresa privata (IVER Tecnologías) sviluppa il software insieme alla Generalitat Valenciana e all'Università Jaume I di Castellón.
• Fa esattamente le funzioni richieste dalla Comunità (niente di più, niente di meno all'inizio)
• ma dato il suo status (Open Source), il progetto è stato affiancato da altre amministrazioni regionali e nazionali, varie organizzazioni nazionali e internazionali, programmatori, che hanno aggiunto ciò che vogliono, portando avanti il ​​progetto, verso un GIS completo (con 3D ora)
• e il software è disponibile per Windows, Linux, Mac OS X e Android ( gvSIG Mini )

Questo è possibile con un software proprietario?

Se si tratta di "industria", allora usi qualsiasi cosa massimizzi i profitti (MS Paint, Excel, qualunque cosa). Se si tratta di ricerca scientifica, estensione dei limiti della conoscenza umana, è necessario utilizzare software open source.

Perché altrimenti stai facendo l' alchimia .

Ecco i miei dati, un grumo di piombo grigio. Ecco i miei risultati, oro puro. Non ti sto dicendo come sono passato dal piombo all'oro, è in questa borsa. No, non puoi guardarti dentro.

La scienza richiede apertura - non è un'opzione.

Essendo un ricercatore, si dovrebbe avere accesso completo al codice sorgente come funziona un algoritmo. Quindi il software proprietario non è una buona scelta.

Gli strumenti proprietari sono come le auto con un "cofano saldato" che non si può vedere cosa sta succedendo sotto il cofano, al contrario l'open source ti consente di visualizzare, studiare, modificare e apportare adattamenti specifici a livello locale (supporto linguistico regionale), migliorare l'efficienza complessiva del algoritmi sottostanti ecc.

Ci consultiamo con gli strumenti che i nostri clienti vogliono che usiamo. Se i clienti vogliono che le mappe vengano eseguite in Excel e MSPaint. Cavolo lo faremo lì.

In ogni caso, ESRI è uno standard del settore ed è difficile essere un consulente se non si consulta nel suo stack. Sui progetti in cui ESRI non è un requisito, è possibile sperimentare altri strumenti.

In alcuni tipi di progetti, analisi e campi orientati ai risultati, trovo che gli strumenti FOSS ottengano punteggi migliori degli stack proprietari a causa delle dimensioni della comunità e della facilità di aggiornamento o aggiornamento di uno strumento esistente

Con una sempre maggiore implementazione web degli strumenti e delle tecnologie GIS, suppongo che ci sarà un grande passaggio da "Standard" a "Standards", il che significa che 4 o più prodotti leader divisi a metà tra proprietari e FOSS

Beh, suggerirei di usare open source in RS perché impari cose !!! Altrimenti algoritmi complessi vengono inseriti in procedure guidate e l'utente finale non conosce la complessità e la ricchezza di ciò che è al di sotto di questo. L'applicazione di un filtro passa basso o passa alto solo perché si trova in un menu di opzioni non chiarisce l'utente finale.

Se usi FOSS per RS ​​imparerai le cose nel modo più duro una volta per tutte e non solo una ricetta da cucina per classificazione, NDVI, NBR o compositi ecc.

Questo vale per la ricerca e la pubblicità dal mio punto di vista.

Ho seguito un corso di RS con ERDAS e si è schiantato parecchio fino a un punto in cui pensavo davvero che fosse una sorta di beta e non ce ne hanno parlato; il modulo orto-motore ha continuato a bloccarsi con un'immagine spot 5.

In una classificazione landsat 5 senza supervisione che ho ripetuto in seguito con GRASS, le cose sono state più fluide con ERDAS ma il risultato è stato abbastanza simile.