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


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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?


Proporcione más detalles como casos de uso, sus flujos de trabajo, etc. De lo contrario, este hilo simplemente se convertiría en una lista de software RS de código abierto. En su forma actual, no habría una respuesta definitiva para su pregunta.
RK

Gracias, traté de editar. Me gustaría tener una clasificación poderosa, segmentación, Fourier, filtros, PCA, etc. Pensé que podría haber un líder entre los softwares RS gratuitos (como Qgis para GIS)
nadya

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MappaGnosis

Respuestas:


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Hay algunos buenos alrededor:

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


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Re GRASS GIS: Ver también grass.osgeo.org/wiki/GRASS_and_Sextante y especialmente grass.osgeo.org/wiki/Image_processing (ofrece clasificación, segmentación, Fourier, filtros, PCA y mucho más).
markusN

¡La lista de funciones de procesamiento de imágenes GRASS se ve muy inspiradora! Pero, ¿puedo acceder a TODAS las funciones de procesamiento de imágenes de GRASS a través de QGIS, o aún necesito agregar algunos módulos o escribir comandos? (Nunca he trabajado con GRASS antes). El camino GRASS -> Sextante -> QGIS parece bastante largo ... ¿Se pueden perder algunas características? ¿La instalación es complicada? ¡Gracias!
nadya

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La ruta es GRASS directamente (tiene una nueva GUI) o QGIS -> Sextante -> GRASS (reconocerá automáticamente los mapas cargados en el lienzo QGIS).
markusN

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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.


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Vea también la página dedicada: grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT
markusN

Gracias. No sabía que GRASS también es bueno para RS
nadya

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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.


Gracias, sé un poco de R, pero es principalmente estadístico. No estoy seguro de que sea una buena forma de programar funciones de RS y procesamiento de imágenes en R
nadya el


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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.


A mi modo de ver tiene su propio formato ASCII-SPRING. ¿Es fácil exportar-importar formatos más comunes, sin problemas? ¿Tanto trama como vector?
nadya

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Tenga en cuenta que Spring no es software libre de acuerdo con su dpi.inpe.br/spring/english/license.html
markusN

Gracias, ya veo. Al menos sin cargo. Probaré este y GRASS.
nadya

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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.




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Aparte de lo mencionado anteriormente:

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



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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!


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