Procurando um pacote de software de código aberto para sensoriamento remoto?

Aqui estão muitas perguntas com ótimas respostas sobre o software GIS de código aberto.

Pergunto-me, qual é o melhor pacote de software de código aberto para sensoriamento remoto? Eu gostaria de aprender e usar no meu trabalho.

Eu trabalhava com o IDRISI e ouvi falar de Erdas e ENVI, mas nem todas são gratuitas. Estou à procura de um líder livre e poderoso, como o Qgis para GIS ou R para estatísticas. Com classificação poderosa, segmentação, Fourier, filtros, PCA, etc.

Alguém pode me aconselhar um bom software gratuito de RS? Quais são os recursos, fáceis de usar ou com linha de comando? Existem matrizes de comparação?

Existem alguns bons por aí:

• Orfeo Toolbox
• GRAMA
• SAGA GIS

Tudo isso com o bônus de poder ser usado pela interface QGIS usando o plug-in SEXTANTE, assim: http://blog.orfeo-toolbox.org/uncategorized/otb-inside-sextante-inside-qgis

Para o processamento do Landsat, posso recomendar o GRASS. Eu tentei muitos outros.

Pode ser necessário refinar sua pergunta com relação ao tipo de imagem que você propõe usar. Existem fluxos de trabalho que foram mais ou menos desenvolvidos e implementados em vários softwares.

Não apenas o tipo de imagem, mas o objetivo do processamento e análise final. Para o Landsat, estou interessado em um valor quantitativo. O que é diferente dos métodos qualitativos usados ​​na classificação regional da vegetação, por exemplo, métodos e ferramentas para este trabalho são mais comuns.

Você provavelmente não encontrará um canivete suíço de graça. Mas você encontrará ferramentas muito especializadas que fazem um trabalho bem.

R também é adequado como SIG. Muitas das funcionalidades GIS padrão estão disponíveis em R puro, por exemplo, interpolação (gstat, automap, fields), operações de varredura (raster, sp) ou operações de polígono (rgeos). Além disso, muitas das técnicas estatísticas (por exemplo, regressão, PCA, classificação), também podem ser usadas para dados espaciais e estão prontamente disponíveis em R. Para qualquer coisa que falta, você pode fazer interface com R com GRASS e SAGA. Consulte a visualização da tarefa de dados espaciais para R para obter uma boa lista de análise de dados espaciais em R.

Obviamente, R é uma linguagem de programação que possui uma curva de aprendizado bastante acentuada, especialmente quando você está acostumado a software GIS baseado em GUI. No entanto, em troca do seu investimento, você obtém um ambiente estatístico no qual você pode fazer qualquer coisa imediata ou criar você mesmo se ele ainda não estiver disponível em um pacote. Além disso, em comparação com o software baseado em GUI, você pode facilmente criar scripts para suas análises, facilitando a repetição e o controle de versão.

O Opticks também merece uma olhada . É particularmente forte no manuseio de imagens (hiperespectrais).

O "melhor" software é um tanto subjetivo e depende de suas necessidades. Vale a pena explorar todas as opções fornecidas até agora. Eu gostaria de adicionar o software SPRING às sugestões atuais. Este é um software livre de GUI, muito robusto, para detecção remota. Toda a funcionalidade que você mencionou está disponível.

Além do que foi mencionado acima, OSSIM .

Outra opção é o pktools , um conjunto de utilitários escritos em C ++ para processamento de imagens com foco em aplicativos de sensoriamento remoto. Ele se baseia na Biblioteca de Abstração de Dados Geoespaciais ( GDAL ). Inclui programas para classificação de imagens que usam os classificadores Support Vector Machine e Neural Network.

Eu gostaria de mencionar uma tentativa séria de código aberto para fornecer um pacote de sensoriamento remoto para análise de bacias hidrográficas e terrenos chamado Whitebox GAT. Pode ser encontrado aqui.

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

Ferramentas elétricas muito bem desenvolvidas foram desenvolvidas por http://km.fao.org/OFwiki/index.php/Open_Foris_Geospatial_Toolkit , http://www.spatial-ecology.net/dokuwiki/doku.php?id=wiki:pk_tools e veja também Geo Tools na página de ecologia espacial. Você só precisa instalar e combinar no idioma bash. Eles são muito rápidos e você pode até usar para uma procissão massiva de dados em computação paralela. Tenha um bom cálculo. Giuseppe

Além do mencionado acima:

Fiji tem sido útil em alguns processos de processamento e classificação de imagens em nosso escritório.

Enquanto isso, eu também encontrei uma boa lista de software RS grátis com descrições.

A ESA fornece caixas de ferramentas gratuitas para o processamento de imagens ópticas e SAR:

O ** Sentinel-1 Toolbox (S1TBX) consiste em uma coleção de ferramentas de processamento, leitores e gravadores de produtos de dados e um aplicativo de exibição e análise para suportar o grande arquivo de dados de missões da ESA SAR, incluindo SENTINEL-1, ERS-1 e 2 e ENVISAT, bem como dados SAR de terceiros do ALOS PALSAR, TerraSAR-X, COSMO-SkyMed e RADARSAT-2. As várias ferramentas de processamento podem ser executadas independentemente da linha de comando e também integradas à interface gráfica do usuário. A Caixa de ferramentas inclui ferramentas para calibração, filtragem de manchas, coregistro, ortorretificação, mosaico, conversão de dados, polarimetria e interferometria.

A Sentinel-2 Toolbox consiste em um rico conjunto de ferramentas de visualização, análise e processamento para a exploração de produtos ópticos de alta resolução, incluindo o próximo sensor MSI Sentinel-2. Como uma caixa de ferramentas de sensoriamento remoto de várias missões, também oferece suporte a dados de terceiros do RapidEye, SPOT, MODIS (Aqua e Terra), Landsat (TM) e outros.

A Sentinel-3 Toolbox consiste em um rico conjunto de ferramentas de visualização, análise e processamento para a exploração de dados OLCI e SLSTR a partir da próxima missão do Sentinel-3 . Como uma caixa de ferramentas de sensoriamento remoto de várias missões, também suporta as missões ESA Envisat (MERIS & AATSR), ERS (ATSR), SMOS e dados de terceiros de MODIS (Aqua e Terra), Landsat (TM), ALOS (AVNIR) PRISM) e outros. As várias ferramentas podem ser executadas a partir de um aplicativo de desktop intuitivo ou através de uma interface de linha de comando. Uma rica interface de programação de aplicativos permite o desenvolvimento de plugins usando Java ou Python.

Não testei as novas caixas de ferramentas, mas trabalhei com a versão anterior "NEST" da caixa de ferramentas SAR. Às vezes, era um pouco complicado, mas geralmente muito fácil de usar!

Como você queria algo de graça, confira este novo pacote para R- RStoolbox.

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