어떤 래스터 기반 GIS 시스템이 실제로 작동합니까?

GRASS , ArcGIS / Spatial Analyst 및 Idrisi 와 같은 래스터 GIS 는 " 맵 대수학 "으로 알려진 풍부한 데이터 처리 및 분석 절차를 수행 할 수 있습니다 . 오늘날의 컴퓨팅 환경에서 100,000,000 개 이상의 셀 래스터를 다양한 형식으로 유지하고, 이미지 처리 기능뿐만 아니라 뷰 쉐드, 유역 및 지형 식별과 같은 비교적 복잡한 계산을 요구하는 것이 일반적이되었습니다.

많은 오픈 소스, 무료 및 저렴한 솔루션이 있습니다. 그러나 실제로 어떤 것들이 실제로 유지됩니까? 즉, 어느 것이 큰 그리드를 효율적으로 처리하고, 쉽게 데이터를 가져오고 나갈 수 있으며, 합리적으로 버그가 없으며, 완전한 분석 절차를 제공합니까? 이러한 시스템을 배우는 데 많은 시간을 투자하기 전까지는 찾을 수없는 함정 또는 숨겨진 한계는 무엇입니까? (이 마지막 질문은 웹 검색으로 쉽게 대답 할 수없는 질문이며 응답자가 소중한 조언을 제공 할 수있는 곳입니다.)

특히 인기있는 (그러나 값 비싼) 상용 시스템 (Windows 호환성이 중요 함)과 잘 통합되고 경쟁 할 수있는 솔루션에 관심이 있습니다.

SAGA 또는 다른 시스템과 대화 할 수는 없지만 래스터 대수 및 복잡한 지형 작업의 강력한 구현이 필요한 ~ 720M 셀의 글로벌 규모 분석을 포함하여 GRASS를 광범위하게 사용 했습니다. (그래서 ArcInfo 의 중단으로 GRASS는 가장 오랫동안 지속적으로 개발 된 GIS입니다).

GRASS 데이터 및 도구는 QGIS를 통해 쉽게 액세스 할 수 있으며 , 이는 멋진 ArcView GUI 아날로그를 제공합니다. QGIS 자체는 GDALTools 플러그인 과 같은 멋진 래스터 분석 기능을 얻고 있지만, 이것들은 상당히 새롭고 GRASS 자체의 성숙도와 깊이가 부족합니다.

또 다른 전망은 R에 대한 래스터 패키지입니다 . R은 사용자 수가 많고, 방법의 소스는 접근하기 쉽고, 많은 통계 기술의 최첨단을 포함합니다. 그러나 이미지 처리 도구가 부족하여 원하는 종류의 작업에 충분하지 않을 수 있습니다.

마지막으로, GDAL 은 대부분의 최신 GIS 시스템은 아니지만 다수의 일반적인지도 대수 연산을 매우 빠르게 구현합니다. '계층화'추상화가 불충분 한 경우 파이썬 인터페이스 또는 직접 C / C ++를 통해 사용할 수 있습니다.

우리는 약간의 GRASS 인 Spatial Analyst, SAGA, Ermapper의 혼합물을 사용하지만 결국 우리는 Geosoft로가는 경향이 있습니다. Spatial Analyst / ArcGIS는 툴박스 / 지오 프로세싱을 통해 기능을 쉽게 확장 할 수 있기 때문에 유용하지만 실제 Spatial Analyst 처리 루틴이 종종 최고가 아님을 발견했습니다. 최근에 ArcGIS 내에서 SAGA 모듈에 액세스 할 수있는 툴박스를 만들었으므로 가져 오기 / 내보내기없이 기능을 계속 사용할 수 있습니다. 툴박스는 필요에 따라 모든 것을 찾아냅니다. 우리는 아마도 GRASS 기능에 접근하기 위해 비슷한 일을 할 것입니다.

PostGIS를 사용하여 공간 데이터베이스에서 거의 무제한 크기의 래스터로 대수를 매핑하고 작업 할 수 있습니다. 저는 캐나다 규모로 SRTM 및 기후 데이터를 개인적으로 사용합니다. 래스터와 벡터 레이어 사이의 교차점을 매우 빠르고 투명하게 수행 할 수 있습니다. 또한 전체 대수 함수를 사용할 수도 있습니다.

Surface Tools를 사용하는 매니 폴드는 형식을 가져오고 큰 래스터를 처리하는 데 매우 적합합니다. 일치하는 래스터간에 또는 암시 적 재 투영을 통해 분석을 직접 수행 할 수 있습니다. 많은 래스터 기능에 대한 GPU 지원과 다양한 스크립팅 언어 및 SQL을 통한 자동화에 대한 강력한 지원이 있습니다. 가격은 몇 백 미국에 좋다.

Surface Tools에 대한 일반 문서 :

http://www.georeference.org/doc/surface_tools.htm

표면 변형 대화 상자에서 사용할 수있는 현재 함수 목록은 다음과 같습니다. 사용자 정의 표현식을 사용하여 여러 래스터간에 계산을 수행합니다.

http://www.georeference.org/doc/transform_dialog_functions_and_operators.htm

하나의 함정은 "표면"(래스터) 내보내기를 GeoTIFF (이미지 수)로 내보낼 수 없다는 것입니다. 나는 보통 SDTS로 내보내고 GDAL을 사용하여 GeoTIFF로 변환합니다. 매니 폴드 (자체) 지원과 GDAL 패밀리와 같은 다른 시스템의 좌표계 매핑은 완벽하지는 않지만 문제는 거의 없습니다.

SAGA를 사용하는 소수의 사람들이 조용하다고 들었습니다. 그러나 나는 개인적으로 그것에 대해 거의 경험이 없습니다.

http://www.saga-gis.org/en/index.html

이 기사에서는 "MODIS LST 데이터를 재구성하여 산악 환경에서 매일 지표면 온도 추정하기 (전체 텍스트 PDF ) GRASS GIS에서 11,000 개의 MODIS LST 이미지를 클러스터에서 병렬 방식으로 쉽게 처리했습니다.

SAGA는 선량률 및 감마 분광 측정 (공중 또는 지상, 자연 배경, 오래된 광산 덤프 등) 처리에서 데이터를 모니터링하는 데 SAGA를 사용합니다. 나는 우리에게 유용한 모듈이 많이 있으며 우리는 그것을 많이 즐깁니다.

PS : SAGA 맵 출력에는 한계가 있으므로 고급 맵의 경우 Quantum GIS와 결합합니다.

이 경우에는 편견이 있습니다. 그러나 나는 주로 래스터 GIS에 IDRISI를 사용합니다. IDRISI는 다른 GIS 소프트웨어와 비교할 때 래스터 분석을위한 가장 포괄적 인 도구를 제공하기 때문입니다. 다양한 분류 및 예측 통계 모델에서 유역 및 비용 거리 분석에 이르기까지 매일 래스터 분석에 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. ArcGIS의 확장 기능도 있습니다. 대용량 데이터 처리 기능이 향상되었습니다. 그러나 실제로 GIS 소프트웨어는 1 분당 1000000 x 1000000 비용 거리를 계산할 수 없습니다.