Dlaczego warto wybrać oprogramowanie open source do badań teledetekcyjnych? [Zamknięte]

Jeśli oceniasz liczbę pytań dotyczących oprogramowania FOSS zadawanych w GIS SE, wydaje się, że wielu użytkowników woli FOSS od oprogramowania zastrzeżonego.

Przeczytałem kilka artykułów - a ściślej osobiste blogi - popierających ten wybór. Co więcej, giganci korporacyjni, tacy jak Esri, zdają się uznawać ruch rozwoju oprogramowania open source.

Pytam więc o twoje stanowisko w tej sprawie.

Dlaczego korzystasz z narzędzi open source?

Jakie są zalety lub wady twojego wyboru?

Powody korzystania z FOSS:

1) To nic nie kosztuje!

2) Łatwość dostępu i możliwości - większość podstawowych narzędzi teledetekcji (np. Filtrowanie) jest dostępna z FOSS, więc nie trzeba za to płacić

3) Jest otwarty - używane algorytmy nie są „czarne”

4) Możliwość dodawania / modyfikowania własnych narzędzi

również;

5) Mówienie ludziom, których używasz FOSS, sprawia, że ​​czujesz się świetnie

6) Lubisz napotykać szereg interesujących błędów i awarii podczas testowania nowych wersji beta

7) Podoba ci się elitarność bycia jedną z pięciu innych osób korzystających z forum użytkowników oprogramowania

8) Nieoczekiwane wyniki są nowe

Najważniejsze dla mnie jest to, że używam najlepszego dostępnego oprogramowania do mojej pracy RS, niezależnie od tego, czy jest to FOSS. Powiedziawszy to, narzędzia FOSS, których konsekwentnie używam, to R, Python i SPRING. Używam SPRING do segmentacji obrazów z konieczności, gdy eCognition jest dla mnie niedostępny. Moim zdaniem R po prostu nie zastępuje wielu aplikacji związanych z RS (np. Klasyfikacja drzewa decyzyjnego, statystyki przestrzenne itp.). Python jest moim łącznikiem między światem RS i GIS i służy głównie do automatyzacji.

Uważam, że komercyjne języki programowania skierowane na RS, takie jak IDL i MATLAB, są niezgrabne i mniej przyjazne dla użytkownika niż R i Python. W pewnym sensie wydaje mi się, że narzuconych jest nam wiele komercyjnych pakietów oprogramowania i języków , zamiast naturalnie rosnąć do naszych potrzeb w procesie open source.

Jeśli chcesz korzystać z GIS i nie jesteś w instytucji akademickiej lub w firmie, która ma specjalne warunki lub pieniądze na opłacenie licencji, jakie rozwiązania?

1. pirackie oprogramowanie?
2. FOSS?

Dla mnie drugie rozwiązanie:

• Mogę uczestniczyć lub mieć złudzenie uczestnictwa w rozwoju oprogramowania na różne sposoby
• kiedy coś sugeruję lub proponuję rozwiązanie, jeśli jest interesujące dla społeczności, jest ono bezpośrednio zintegrowane z następną wersją oprogramowania, a jeśli nie, to źle, może innym razem.
• Nie muszę korzystać z systemu Windows
• Nie podlegam obowiązkowi korzystania z funkcji „czarnej skrzynki”
• Nie muszę aktualizować obowiązkowo
• i co najważniejsze, wolę współpracę od konkurencji

Dla mnie jest to bezpłatny (a nie bezpłatny) i jestem gotów zapłacić, jeśli to konieczne. (I używam wyłącznie Pythona, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R i Octave (bezpłatny klon Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub itp., Wszystkie Open Source, nie w systemie Windows)

Rozważ proces rozwoju gvSIG :

• gvSIG powstał w 2003 roku, kiedy Conselleria d'Infraestructures i Transports (CIT) z Walencji (Hiszpania) zaproponowała opracowanie oprogramowania do zarządzania danymi przestrzennymi (jako alternatywa dla produktów ESRI)
• Prywatne przedsiębiorstwo (IVER Tecnologías) opracowuje oprogramowanie wspólnie z Generalitat Valenciana i Uniwersytetem Jaume I w Castellón.
• Wykonuje dokładnie funkcje wymagane przez Wspólnotę (nie więcej, nie mniej na początku)
• ale biorąc pod uwagę jego status (Open Source), do projektu dołączyły inne regionalne i krajowe administracje, różne organizacje krajowe i międzynarodowe, programiści, którzy dodali to, czego chcą, posuwając projekt do przodu, w kierunku pełnego GIS (teraz z 3D)
• a oprogramowanie jest dostępne dla systemów Windows, Linux, Mac OS X i Android ( gvSIG Mini )

Czy jest to możliwe dzięki prawnie zastrzeżonemu oprogramowaniu?

Jeśli chodzi o „przemysł”, to wykorzystujesz wszystko, co maksymalizuje zyski (MS Paint, Excel, cokolwiek). Jeśli chodzi o badania naukowe, o rozszerzenie granic ludzkiej wiedzy, musisz użyć oprogramowania typu open source.

Ponieważ inaczej robisz alchemię .

Oto moje dane, szara bryła ołowiu. Oto moje wyniki, czyste złoto. Nie mówię ci, jak zmieniłem ołów w złoto - jest w tej torbie. Nie, nie możesz zajrzeć do środka.

Nauka wymaga otwartości - to nie jest opcja.

Będąc badaczem należy mieć pełny dostęp do kodu źródłowego, w jaki sposób działa algorytm. Tak więc zastrzeżone oprogramowanie nie jest dobrym wyborem.

Własne narzędzia są jak samochody z „spawaną maską”, nie można zobaczyć, co dzieje się pod maską, wręcz przeciwnie, otwarte oprogramowanie pozwala przeglądać, studiować, modyfikować i dostosowywać do konkretnych ustawień regionalnych (obsługa języka regionalnego), poprawiać ogólną wydajność podstawowe algorytmy itp.

Doradzamy w zakresie narzędzi, z których chcą nasi klienci. Jeśli klienci chcą, aby mapy zostały wykonane w programach Excel i MSPaint. Do diabła, zrobimy to tam.

Z całą powagą, ESRI jest standardem branżowym i trudno jest być konsultantem, jeśli nie skonsultujesz się na stosie. W projektach, w których ESRI nie jest wymagany, możesz eksperymentować z innymi narzędziami.

W przypadku niektórych rodzajów projektów, analiz i pól zorientowanych na wyniki, uważam, że narzędzia FOSS osiągają lepsze wyniki niż stosy własności ze względu na wielkość społeczności i łatwość aktualizacji lub aktualizacji istniejącego narzędzia

W związku z coraz większą liczbą implementacji narzędzi i technologii GIS w sieci, zakładam, że nastąpi duża zmiana ze „Standardowej” na „Standardową”, co oznacza, że ​​podzielimy około 4 wiodących produktów na własnościowe i FOSS

Cóż, sugerowałbym użycie open source w RS, ponieważ uczysz się rzeczy !!! W przeciwnym razie złożone algorytmy są wbudowane w kreatory, a użytkownik końcowy nie zna złożoności i bogactwa tego, co jest poniżej. Zastosowanie filtra dolnoprzepustowego lub górnoprzepustowego tylko dlatego, że znajduje się on w menu opcji, nie oświeca użytkownika końcowego.

Jeśli użyjesz FOSS dla RS, nauczysz się wszystkiego raz na zawsze, a nie tylko przepis kuchenny na klasyfikację, NDVI, NBR lub kompozyty itp.

Z mojego punktu widzenia dotyczy to badań i handlu.

Wziąłem kurs RS za pomocą ERDAS i bardzo się zawiesił do tego stopnia, że ​​naprawdę myślałem, że to jakaś wersja beta i nie powiedzieli nam o tym; moduł ortosilnika ciągle się zawieszał z obrazem punktowym 5.

W nienadzorowanej klasyfikacji Landsat 5, którą później powtórzyłem z GRASS, z ERDAS było płynniej, ale wynik był dość podobny.