Quels systèmes SIG basés sur raster fonctionnent vraiment?

Les SIG raster tels que GRASS , ArcGIS / Spatial Analyst et Idrisi peuvent effectuer un ensemble riche de procédures de traitement et d'analyse de données vaguement appelées « algèbre de carte ». Dans l'environnement informatique actuel, il devient de plus en plus courant de maintenir des trames de 100 000 000 cellules ou plus dans de nombreux formats différents et d'exiger des calculs relativement complexes tels que les bassins de vision, les bassins versants et l'identification du terrain, ainsi que les capacités de traitement d'image.

Il semble que de nombreuses solutions open source, gratuites et peu coûteuses existent. Mais lesquels résistent vraiment dans la pratique? Autrement dit, lesquels peuvent gérer efficacement de grandes grilles, peuvent facilement entrer et sortir des données, sont raisonnablement exempts de bogues et offrent une gamme complète de procédures analytiques? Quels sont les pièges ou limitations cachés que vous ne découvrirez pas avant d'avoir investi beaucoup de temps dans l'apprentissage de ces systèmes? (Cette dernière question ne répond pas facilement à la recherche sur le Web et j'espère que les répondants peuvent offrir de précieux conseils.)

Je suis particulièrement intéressé par les solutions qui peuvent à la fois bien s'intégrer et rivaliser avec les systèmes commerciaux populaires (mais chers) (ce qui signifie que la compatibilité Windows est importante).

Je ne peux pas parler de SAGA ou de certains autres systèmes, mais j'ai largement utilisé GRASS, y compris pour une analyse à l'échelle mondiale de cellules ~ 720 M qui nécessitait des implémentations robustes d'algèbre raster et des opérations de terrain complexes. (En passant, avec l' arrêt d'ArcInfo , GRASS est sans doute le SIG le plus développé en continu).

Les données et les outils GRASS sont facilement accessibles via QGIS , qui fournit un joli analogue ArcView GUI. QGIS lui-même gagne de belles capacités d'analyse raster, telles que le plugin GDALTools , mais celles-ci sont assez nouvelles et manquent de maturité et de profondeur de GRASS lui-même.

Une autre perspective est le package raster pour R : R a une large base d'utilisateurs, la source des méthodes est facile d'accès, et il inclut la pointe de nombreuses techniques statistiques. Cependant, il manque d'outils de traitement d'image et peut ne pas être suffisant pour les types de tâches qui vous intéressent.

Enfin, GDAL constitue une base solide de nombreux, sinon la plupart des systèmes SIG modernes, et dispose d'implémentations très rapides de nombreuses opérations d'algèbre de carte courantes. Il peut être utilisé via son interface Python ou via C / C ++ direct lorsque l'abstraction de la «couche» s'avère insuffisante.

Nous utilisons un mélange - de Spatial Analyst, SAGA, Ermapper, un peu de GRASS, mais à la fin nous avons tendance à aller à Geosoft - bien que ce soit parce que nous faisons beaucoup de traitement d'amélioration géophysique. Spatial Analyst / ArcGIS est bon car vous pouvez facilement étendre les fonctionnalités via les boîtes à outils / géotraitement, mais nous avons constaté que les routines de traitement Spatial Analyst réelles ne sont souvent pas les meilleures. Récemment, nous avons créé des boîtes à outils pour accéder aux modules SAGA à partir d'ArcGIS afin que nous puissions continuer à utiliser la fonctionnalité sans avoir à importer / exporter - la boîte à outils s'occupe de tout cela si nécessaire. Nous allons probablement envisager de faire une chose similaire pour accéder également à la fonctionnalité GRASS

Vous pouvez maintenant travailler et faire de l'algèbre cartographique avec des rasters de taille presque illimitée dans une base de données spatiale avec PostGIS. Je travaille personnellement avec SRTM et les données climatiques à l'échelle du Canada. Je peux faire l'intersection entre les couches raster et vectorielles de manière très rapide et transparente. Je peux également utiliser tout un ensemble de fonctions d'algèbre cartographique.

Manifold with Surface Tools est très bon en termes d'importation de formats et de gestion de rasters volumineux, l'analyse peut être effectuée directement entre les rasters correspondants ou avec une reprojection implicite. Il existe un support GPU pour un certain nombre de fonctions raster, et il existe un support solide pour l'automatisation avec une variété de langages de script et SQL. Le prix est bon à quelques centaines de US.

Doc général pour les outils de surface:

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

Voici la liste actuelle des fonctions disponibles dans la boîte de dialogue Transformation de surface, qui accepte des expressions personnalisées pour effectuer des calculs entre plusieurs rasters:

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

Un écueil est que les exportations de "surfaces" (rasters) ne peuvent pas être effectuées vers GeoTIFF (les images le peuvent). J'exporte habituellement vers SDTS et je le convertis en GeoTIFF avec GDAL. La cartographie des systèmes de coordonnées du support (propre) de Manifold et d'autres systèmes comme la famille GDAL n'est pas parfaite, mais les problèmes sont assez rares.

J'ai entendu parler de quelques personnes tranquilles utilisant SAGA. Mais personnellement, j'ai très peu d'expérience avec cela.

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

Pour cet article "Estimation des températures quotidiennes de la surface du sol dans des environnements montagneux par des données MODIS LST reconstruites (texte intégral PDF ), j'ai traité facilement 11 000 images MODIS LST dans GRASS GIS, de manière parallélisée sur notre cluster. Très amusant car cela fonctionne.

nous utilisons SAGA pour surveiller les données des mesures de débit de dose et de spectrométrie gamma (aéroportées ou au sol, fond naturel, anciennes décharges de mines, etc.). J'ai de nombreux modules utiles pour nous et nous l'apprécions beaucoup.

PS: comme la sortie de la carte SAGA a ses limites, pour les cartes plus avancées, nous la combinons avec Quantum GIS.

Parlez pour moi, je suis partiale dans ce cas. Mais j'utilise principalement IDRISI pour les SIG raster. En grande partie parce que IDRISI offre les outils les plus complets pour l'analyse raster si vous le comparez avec d'autres logiciels SIG. Des divers modèles statistiques de classification et de prévision à l'analyse des bassins versants et des distances de coût, il a à peu près tout ce dont nous avons besoin pour l'analyse raster quotidienne. Il a également une extension pour ArcGIS. Il a amélioré sa capacité à gérer des données volumineuses. Cependant, aucun des logiciels SIG ne peut vraiment calculer une distance de coût de 1000000 par 1000000 en une minute pour le moment.