Los SIG ráster como GRASS , ArcGIS / Spatial Analyst e Idrisi pueden realizar un amplio conjunto de procesamiento de datos y procedimientos analíticos conocidos como " álgebra de mapas ". En el entorno informático actual, se está volviendo común mantener rásteres de 100,000,000 celdas o más en muchos formatos diferentes y exigir cálculos relativamente complejos como cuencas visuales, cuencas hidrográficas e identificación del terreno, así como capacidades de procesamiento de imágenes.
Parece que existen muchas soluciones de código abierto, gratuitas y económicas. ¿Pero cuáles realmente se sostienen en la práctica? Es decir, ¿cuáles pueden manejar cuadrículas grandes de manera eficiente, pueden ingresar y sacar datos fácilmente, están razonablemente libres de errores y ofrecen un complemento completo de procedimientos analíticos? ¿Cuáles son las trampas o limitaciones ocultas que no descubre hasta que haya invertido mucho tiempo en aprender estos sistemas? (Esta última pregunta no se puede responder fácilmente con la búsqueda en la Web y espero que los encuestados puedan ofrecer valiosos consejos).
Estoy especialmente interesado en soluciones que puedan integrarse bien y competir con los sistemas comerciales populares (pero caros) (lo que significa que la compatibilidad con Windows es importante).
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Respuestas:
No puedo hablar con SAGA o con algunos de los otros sistemas, pero he usado GRASS ampliamente, incluso para un análisis a escala global de ~ 720M células que requirieron implementaciones robustas de álgebra ráster y operaciones complejas de terreno. (Como comentario aparte, con la interrupción de ArcInfo , GRASS es posiblemente el SIG más largo desarrollado continuamente).
Se puede acceder fácilmente a los datos y herramientas de GRASS a través de QGIS , que proporciona un buen análogo de ArcView GUI. QGIS está ganando buenas capacidades de análisis de ráster, como el complemento GDALTools , pero son bastante nuevas y carecen de la madurez y profundidad de GRASS.
Otra perspectiva es el paquete ráster para R : R tiene una gran base de usuarios, la fuente de métodos es de fácil acceso e incluye la vanguardia de muchas técnicas estadísticas. Sin embargo, carece de herramientas de procesamiento de imágenes y puede no ser suficiente para el tipo de tareas que le interesan.
Por último, GDAL forma una base sólida de muchos, si no la mayoría de los sistemas SIG modernos, y tiene implementaciones muy rápidas de muchas operaciones comunes de álgebra de mapas. Se puede utilizar a través de su interfaz Python o mediante C / C ++ directo en momentos en que la abstracción de 'capa' resulta insuficiente.
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raster
puede hacer que eso y otras cosas sean mucho más simples, pero acercarse a R y salir de enlaces de memoriargdal
puede ser útil, y hay soporte para arreglos sin memoria con elff
paquete.Utilizamos una mezcla, de Spatial Analyst, SAGA, Ermapper, un poco de GRASS, pero al final tendemos a ir a Geosoft, aunque eso se debe a que realizamos mucho procesamiento de mejora geofísica. Spatial Analyst / ArcGIS es bueno porque puede ampliar fácilmente la funcionalidad a través de las cajas de herramientas / geoprocesamiento, pero hemos descubierto que las rutinas de procesamiento de Spatial Analyst reales a menudo no son las mejores. Últimamente hemos creado cajas de herramientas para acceder a los módulos SAGA desde ArcGIS para que podamos seguir utilizando la funcionalidad sin tener que importar / exportar: la caja de herramientas se ocupa de todo eso según sea necesario. Probablemente veremos hacer algo similar para acceder a la funcionalidad GRASS también
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Ahora puede trabajar y hacer álgebra de mapas con rásteres de tamaño casi ilimitado en una base de datos espacial con PostGIS. Personalmente trabajo con SRTM y datos climáticos a escala de Canadá. Puedo hacer la intersección entre las capas ráster y vectorial de una manera muy rápida y transparente. También puedo usar un conjunto completo de funciones de álgebra de mapas.
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Manifold with Surface Tools es muy bueno en términos de importación de formatos y manejo de grandes rásteres, el análisis se puede hacer directamente entre rásteres coincidentes o con reproyección implícita. Hay soporte de GPU para varias funciones ráster, y hay un fuerte soporte para la automatización con una variedad de lenguajes de scripting y SQL. El precio es bueno en unos pocos cientos de dólares.
Documentación general para herramientas de superficie:
http://www.georeference.org/doc/surface_tools.htm
Aquí está la lista actual de funciones disponibles para el cuadro de diálogo Transformación de superficie, que acepta expresiones personalizadas para realizar cálculos entre múltiples rásteres:
http://www.georeference.org/doc/transform_dialog_functions_and_operators.htm
Una trampa es que las exportaciones de "superficies" (rásteres) no se pueden hacer a GeoTIFF (las imágenes sí). Normalmente exporto a SDTS y lo convierto a GeoTIFF con GDAL. El mapeo de los sistemas de coordenadas del soporte de Manifold (propio) y otros sistemas como la familia de GDAL no es perfecto, pero los problemas son bastante raros.
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He oído hablar de algunas personas que usan SAGA. Pero personalmente tengo muy poca experiencia con eso.
http://www.saga-gis.org/en/index.html
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Para este artículo "Estimación de las temperaturas diarias de la superficie terrestre en entornos montañosos mediante datos reconstruidos MODIS LST (texto completo PDF ) He procesado 11,000 imágenes MODIS LST fácilmente en GRASS GIS, de manera paralela en nuestro clúster. Muy divertido ya que simplemente funciona.
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Utilizamos SAGA para monitorear los datos de la tasa de dosis y las mediciones de espectrometría gamma (en el aire o en el suelo, fondo natural, vertederos de minas antiguas, etc.). Tengo muchos módulos útiles para nosotros y lo disfrutamos mucho.
PD: como la salida del mapa SAGA tiene sus limitaciones, para mapas más avanzados lo combinamos con Quantum GIS.
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Habla por mí mismo, soy parcial en este caso. Pero uso principalmente IDRISI para SIG de trama. Principalmente porque IDRISI ofrece las herramientas más completas para el análisis de ráster si lo compara con otro software SIG. Desde varios modelos estadísticos de clasificación y predicción hasta análisis de cuencas hidrográficas y costos, tiene casi todo lo que necesitamos para el análisis diario de ráster. También tiene una extensión para ArcGIS. Ha mejorado su capacidad para manejar grandes datos. Sin embargo, ninguno de los software SIG realmente puede calcular una distancia de costo de 1000000 por 1000000 en un minuto todavía.
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