Por que escolher um software de código aberto para pesquisa em sensoriamento remoto? [fechadas]

Se você julgar pela quantidade de perguntas relacionadas ao software FOSS que estão sendo feitas no GIS SE, muitos usuários parecerão preferir o FOSS do que o software proprietário.

Eu li alguns artigos - mais precisamente alguns blogs pessoais - apoiando essa escolha. Além disso, gigantes corporativos como Esri parecem reconhecer o movimento de desenvolvimento de código aberto.

Então, eu estou perguntando a sua posição sobre este assunto.

Por que você usa ferramentas de código aberto?

Quais são as vantagens ou desvantagens de sua escolha, se houver?

Razões para usar o FOSS:

1) É grátis!

2) Facilidade de acesso e recursos - as ferramentas mais básicas de sensoriamento remoto (por exemplo, filtragem) estão disponíveis no FOSS, portanto, não há necessidade de pagar por isso.

3) Está aberto - os algoritmos que você está usando não são 'caixa preta'

4) A capacidade de adicionar / modificar suas próprias ferramentas

Além disso;

5) Dizer às pessoas que você usa o software livre faz você se sentir bem

6) Você gosta de encontrar uma variedade de bugs e falhas interessantes ao testar novas versões beta

7) Você gosta do elitismo de ser uma das cinco outras pessoas usando o fórum do usuário dos softwares

8) Resultados inesperados são novos

O ponto principal para mim é que eu uso o melhor software disponível para o meu trabalho de RS, independentemente de ser ou não FOSS. Com isso dito, as ferramentas FOSS que eu sempre uso são R, Python e SPRING. Uso o SPRING para segmentar imagens por necessidade quando o eCognition não está disponível para mim. Na minha opinião, R simplesmente não substitui muitas aplicações relacionadas ao RS (por exemplo, classificação de árvore de decisão, estatística espacial, etc.). Python é o meu link entre os mundos RS e GIS e é usado principalmente para automação.

Acho que as linguagens de programação comercial direcionadas ao RS, como IDL e MATLAB, são desajeitadas e menos amigáveis ​​que R e Python. De certa forma, sinto que muitos idiomas e pacotes de software comerciais são impostos a nós, em vez de crescer naturalmente para nossas necessidades por meio do processo de código aberto.

Se você deseja usar um SIG e não está em uma instituição acadêmica ou em uma empresa que tem condições especiais ou dinheiro para pagar pelas licenças, que soluções?

1. software pirateado?
2. FOSS?

Para mim, a segunda solução:

• Posso participar ou ter a ilusão de participar do desenvolvimento do software de várias maneiras
• quando sugiro algo ou proponho uma solução, se é interessante para a comunidade, ela é diretamente integrada na próxima versão do software e, se não, muito ruim, talvez outra hora.
• Eu não preciso usar o Windows
• Não estou sujeito à obrigação de usar funções "em caixa preta"
• Não preciso atualizar por obrigação
• e o mais importante, eu prefiro cooperação a competição

Para mim, esse é o Free (e não o gratuito), e estou pronto para pagar, se necessário. (E uso exclusivamente Python, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R e Octave (clone gratuito de Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub, etc., todos de código aberto, não no Windows)

Considere o processo de desenvolvimento gvSIG :

• O gvSIG foi iniciado em 2003, quando a Conselleria d'Infraestrutures i Transport (CIT) do País Valenciano (Espanha) propôs o desenvolvimento de um software para o gerenciamento de dados espaciais (como alternativa aos produtos ESRI)
• Uma empresa privada (IVER Tecnologías) desenvolve o software em conjunto com a Generalitat Valenciana e a Universidade Jaume I de Castellón.
• Ele executa exatamente as funções exigidas pela Comunidade (nem mais nem menos no começo)
• mas, devido ao seu status (código aberto), o projeto foi acompanhado por outras administrações regionais e nacionais, várias organizações nacionais e internacionais, programadores, que adicionaram o que desejam, avançando o projeto, em direção a um GIS completo (agora com 3D)
• e o software está disponível para Windows, Linux, Mac OS X e Android ( gvSIG Mini )

Isso é possível com um software proprietário?

Se se trata de "indústria", você usa o que maximiza os lucros (MS Paint, Excel, qualquer que seja). Se se trata de pesquisa científica, estendendo os limites do conhecimento humano, é necessário usar software de código aberto.

Porque senão você está fazendo alquimia .

Aqui estão os meus dados, um pedaço cinzento de chumbo. Aqui estão os meus resultados, ouro puro. Não estou dizendo como cheguei do chumbo ao ouro, está nesta sacola. Não, você não pode olhar para dentro.

A ciência requer abertura - não é uma opção.

Sendo um pesquisador, deve-se ter acesso completo ao código-fonte como um algoritmo funciona. Portanto, o software proprietário não é uma boa escolha.

As ferramentas proprietárias são como carros com um "capô soldado" que você não pode ver o que está acontecendo sob o capô, pelo contrário, o código aberto permite visualizar, estudar, modificar e fazer adaptações específicas do local (suporte ao idioma regional), melhorar a eficiência geral do algoritmos subjacentes etc.

Consultamos as ferramentas que nossos clientes desejam que usemos. Se os clientes quiserem os mapas feitos no Excel e no MSPaint. Inferno, vamos fazer lá.

Com toda a seriedade, porém, a ESRI é um padrão do setor e é difícil ser consultor se você não o consultar. Em projetos onde a ESRI não é um requisito, você pode experimentar outras ferramentas.

Em alguns tipos de projetos, análises e campos orientados a resultados, acho que as ferramentas FOSS têm uma pontuação melhor do que as pilhas proprietárias devido ao tamanho da comunidade e à facilidade de atualizar ou atualizar uma ferramenta existente

Com mais e mais implementações na Web de ferramentas e tecnologias GIS, presumo que haverá uma grande mudança de "Padrão" para "Padrões", o que significa que quatro ou mais produtos líderes serão divididos ao meio entre proprietários e FOSS

Bem, eu sugiro usar código aberto no RS porque você aprende coisas !!! Caso contrário, algoritmos complexos são agrupados em assistentes e o usuário final não conhece a complexidade e a riqueza do que está abaixo disso. A aplicação de um filtro passa-baixo ou passa-alto apenas porque está em um menu de opções não eliza o usuário final.

Se você usar o FOSS para RS, aprenderá as coisas da maneira mais difícil de uma vez por todas, e não apenas uma receita de cozinha para classificação, NDVI, NBR ou compostos, etc.

Isso se aplica a pesquisas e comerciais do meu ponto de vista.

Eu fiz um curso de RS usando o ERDAS e ele caiu bastante a um ponto em que eu realmente pensei que era algum tipo de beta e eles não nos falaram sobre isso; o módulo orto-motor continuava travando com uma imagem spot 5.

Em uma classificação não supervisionada do landsat 5, que refiz posteriormente com o GRASS, as coisas foram mais tranqüilas com o ERDAS, mas o resultado foi bastante semelhante.