¿Buscas un paquete de software de código abierto para la detección remota?

Aquí hay muchas preguntas con excelentes respuestas sobre el software SIG de código abierto.

Me pregunto, ¿cuál es el mejor paquete de software de código abierto para la detección remota? Me gustaría aprenderlo y usarlo en mi trabajo.

Solía ​​trabajar con IDRISI, y he oído hablar de Erdas y ENVI, pero no todos son gratuitos. Estoy buscando un líder libre y poderoso, como Qgis para GIS o R para estadísticas. Con potente clasificación, segmentación, Fourier, filtros, PCA, etc.

¿Alguien puede aconsejarme un buen software RS gratuito? ¿Cuáles son las capacidades, fáciles de usar o con línea de comando? ¿Existen matrices de comparación?

Hay algunos buenos alrededor:

• Orfeo Toolbox
• HIERBA
• SAGA GIS

Todo con la ventaja de poder usarse a través de la interfaz QGIS usando el complemento SEXTANTE como http://blog.orfeo-toolbox.org/uncategorized/otb-inside-sextante-inside-qgis

Para el procesamiento de Landsat, puedo recomendar GRASS. Intenté muchos otros.

Es posible que necesite refinar su pregunta con respecto al tipo de imágenes que propone utilizar. Hay flujos de trabajo que han sido más o menos desarrollados e implementados en varios programas.

No solo el tipo de imágenes, sino también el propósito del procesamiento y el análisis final. Para Landsat, estoy interesado en un valor cuantitativo. Lo cual es diferente a los métodos cualitativos utilizados en la clasificación regional de la vegetación, por ejemplo, los métodos y herramientas para este trabajo son más comunes.

Es probable que no encuentres una navaja suiza gratis. Pero encontrará herramientas muy especializadas que hacen bien un trabajo.

R también es adecuado como un SIG. Muchas de las funciones estándar de SIG están disponibles en R puro, por ejemplo, interpolación (gstat, automap, campos), operaciones ráster (ráster, sp) u operaciones poligonales (rgeos). Además, muchas de las técnicas estadísticas (por ejemplo, regresión, PCA, clasificación), se pueden usar también para datos espaciales y están fácilmente disponibles en R. Para cualquier cosa que falte, puede interactuar con R con GRASS y SAGA. Consulte la vista de tareas de datos espaciales para R para obtener una buena lista de análisis de datos espaciales en R.

Por supuesto, R es un lenguaje de programación que tiene una curva de aprendizaje bastante pronunciada, especialmente cuando está acostumbrado al software SIG basado en GUI. Sin embargo, a cambio de su inversión, obtiene un entorno estadístico en el que puede hacer casi cualquier cosa de manera inmediata, o crearla usted mismo si aún no está disponible en un paquete. Además, en comparación con el software basado en GUI, puede escribir fácilmente sus análisis, haciéndolos fáciles de repetir y controlar la versión.

Opticks también merece un vistazo . Es particularmente fuerte en el manejo de imágenes (hiperespectrales).

El "mejor" software es algo subjetivo y depende de sus necesidades. Vale la pena explorar todas las opciones proporcionadas hasta ahora. Me gustaría agregar el software SPRING a las sugerencias actuales. Este es un software muy robusto y libre de GUI para la teledetección. Toda la funcionalidad que mencionó está disponible.

Además de lo mencionado anteriormente, OSSIM .

Otra opción es pktools , que es un conjunto de utilidades escritas en C ++ para el procesamiento de imágenes con un enfoque en aplicaciones de detección remota. Se basa en la Biblioteca de abstracción de datos geoespaciales ( GDAL ). Incluye programas para la clasificación de imágenes que utilizan clasificadores de máquina de vectores de soporte y red neuronal.

Me gustaría mencionar un intento serio de código abierto para proporcionar un paquete de sensores remotos para análisis de cuencas y terrenos llamado Whitebox GAT. Se puede encontrar aquí.

http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/

Muy buenas herramientas eléctricas han sido desarrolladas por http://km.fao.org/OFwiki/index.php/Open_Foris_Geospatial_Toolkit , http://www.spatial-ecology.net/dokuwiki/doku.php?id=wiki:pk_tools y ver también Geo Tools en la página de ecología espacial. Solo necesita instalar y combinar en lenguaje bash. Son muy rápidos e incluso puedes usarlos para el procesamiento masivo de datos en computación paralela. Que tengas un buen cálculo. Giuseppe

Aparte de lo mencionado anteriormente:

Fiji ha sido útil con el procesamiento y clasificación de imágenes en nuestra oficina.

Mientras tanto, también encontré una buena lista de software RS gratuito con descripciones.

ESA proporciona cajas de herramientas gratuitas para el procesamiento de imágenes SAR y ópticas:

** Sentinel-1 Toolbox (S1TBX) consiste en una colección de herramientas de procesamiento, lectores y escritores de productos de datos y una aplicación de visualización y análisis para soportar el gran archivo de datos de las misiones SAR de la ESA, incluidos SENTINEL-1, ERS-1 y 2 y ENVISAT, así como datos SAR de terceros de ALOS PALSAR, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed y RADARSAT-2. Las diversas herramientas de procesamiento podrían ejecutarse independientemente de la línea de comandos y también integrarse dentro de la interfaz gráfica de usuario. La Caja de herramientas incluye herramientas para calibración, filtrado de manchas, corregistro, ortorectificación, mosaico, conversión de datos, polarimetría e interferometría.

El Sentinel-2 Toolbox consta de un rico conjunto de herramientas de visualización, análisis y procesamiento para la explotación de productos ópticos de alta resolución, incluido el próximo sensor Sentinel-2 MSI. Como una caja de herramientas de detección remota multimisión, también proporciona soporte para datos de terceros de RapidEye, SPOT, MODIS (Aqua y Terra), Landsat (TM) y otros.

La caja de herramientas Sentinel-3 consiste en un rico conjunto de herramientas de visualización, análisis y procesamiento para la explotación de datos OLCI y SLSTR de la próxima misión Sentinel-3 . Como una caja de herramientas de detección remota multimisión, también es compatible con las misiones de ESA Envisat (MERIS y AATSR), ERS (ATSR), SMOS, así como datos de terceros de MODIS (Aqua y Terra), Landsat (TM), ALOS (AVNIR & PRISM) y otros. Las diversas herramientas se pueden ejecutar desde una aplicación de escritorio intuitiva o mediante una interfaz de línea de comandos. Una rica interfaz de programación de aplicaciones permite el desarrollo de complementos utilizando Java o Python.

No he probado las nuevas cajas de herramientas, pero trabajé con la versión anterior "NEST" de la caja de herramientas SAR. A veces era un poco defectuoso, ¡pero en general era muy fácil de usar!

Como querías algo gratis, mira este nuevo paquete para R- RStoolbox.

https://cran.r-project.org/web/packages/RStoolbox/index.html