क्या रेखापुंज आधारित जीआईएस सिस्टम वास्तव में काम करते हैं?


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की तरह रेखापुंज GISes घास , ArcGIS / स्थानिक विश्लेषक , और Idrisi डेटा का विस्तृत समूह प्रसंस्करण प्रदर्शन कर सकते हैं और विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं शिथिल रूप में जाना जाता " नक्शा बीजगणित ।" आज के कंप्यूटिंग वातावरण में कई अलग-अलग स्वरूपों में 100,000,000 या उससे अधिक की आपदाओं को बनाए रखना और दृश्य, वाटरशेड, और इलाके की पहचान, साथ ही छवि प्रसंस्करण क्षमताओं जैसे अपेक्षाकृत जटिल गणनाओं की मांग करना आम हो रहा है।

ऐसा लगता है कि कई खुले स्रोत, मुफ्त और सस्ते समाधान वहां से बाहर हैं। लेकिन जो वास्तव में व्यवहार में पकड़? यही है, जो लोग बड़ी ग्रिड को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं, आसानी से डेटा को अंदर और बाहर कर सकते हैं, यथोचित बग मुक्त हैं, और विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं का एक पूरा पूरक प्रदान करते हैं? जब तक आप इन प्रणालियों को सीखने में बहुत समय नहीं लगाते हैं, तब तक क्या नुकसान या छिपी हुई सीमाएं हैं जो आपको पता नहीं हैं? (यह अंतिम प्रश्न वह है जिसका आसानी से वेब खोज के साथ उत्तर नहीं दिया गया है और जहां मुझे उम्मीद है कि उत्तरदाता मूल्यवान सलाह दे सकते हैं।)

मुझे ऐसे समाधानों में विशेष रूप से दिलचस्पी है, जो लोकप्रिय (लेकिन महंगी) वाणिज्यिक प्रणालियों के साथ अच्छी तरह से एकीकृत कर सकें और प्रतिस्पर्धा कर सकें (जिसका अर्थ है कि विंडोज संगतता महत्वपूर्ण है)।


उत्तर देने वाले सभी को धन्यवाद; मुझे उनमें से हर कोई उपयोगी लगता है। @ scw का उत्तर कई अलग-अलग विकल्पों के कवरेज के लिए है।
whuber

जवाबों:


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मैं एसएजीए या कुछ अन्य प्रणालियों से बात नहीं कर सकता, लेकिन मैंने बड़े पैमाने पर GRASS का उपयोग किया है, जिसमें ~ 720M कोशिकाओं के वैश्विक पैमाने पर विश्लेषण शामिल है, जिसके लिए रास्टर बीजगणित और जटिल इलाके संचालन के मजबूत कार्यान्वयन की आवश्यकता थी। (एक तरफ, ArcInfo के बंद होने के साथ , GRASS यकीनन सबसे लंबे समय तक विकसित जीआईएस है)।

GRASS डेटा और टूल्स को QGIS के माध्यम से आसानी से एक्सेस किया जा सकता है , जो एक अच्छा ArcView GUI एनालॉग प्रदान करता है। GGALTools प्लगइन के रूप में QGIS खुद ही अच्छे रैस्टर विश्लेषण क्षमताओं को प्राप्त कर रहा है , लेकिन ये काफी नए हैं और इसमें GRASS की परिपक्वता और गहराई का अभाव है।

एक और संभावना आर के लिए रेखापुंज पैकेज है : आर में एक बड़ा उपयोगकर्ता आधार है, विधियों का स्रोत उपयोग करना आसान है, और इसमें कई सांख्यिकीय तकनीकों के अत्याधुनिक शामिल हैं। हालाँकि, इसमें इमेज प्रोसेसिंग टूल की कमी है और आपके द्वारा रुचि रखने वाले कार्यों के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है।

अंत में, जीडीएएल कई का एक ठोस आधार बनाता है, यदि अधिकांश आधुनिक जीआईएस सिस्टम नहीं हैं, और कई सामान्य मानचित्र बीजगणित संचालन के बहुत तेज़ कार्यान्वयन हैं। इसका उपयोग इसके पायथन इंटरफेस के माध्यम से या प्रत्यक्ष C / C ++ के माध्यम से किया जा सकता है, जब 'परत' अमूर्त अपर्याप्त साबित होता है।


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मुझे QGIS में GRASS के साथ काम करना काफी सुखद लगता है। मैंने पिछले महीने GRASS और QGIS का उपयोग करते हुए एक बुशफायर प्रोजेक्ट किया था और इससे बहुत खुश था।
नाथन डब्ल्यू

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सबसे बड़ी ठोकर जो मैंने वास्तविक रूप में GRASS का उपयोग करने की कोशिश के साथ की है, यह कस्टम फ़ाइल प्रारूप में डेटा को अंदर और बाहर धकेल रहा है। मैं वास्तव में चाहता हूँ कि यह सीटू में जियोटीफ़ आदि का उपयोग कर सके।
मैट विल्की

R और GDAL के लिए +1, R का उपयोग बहुत सारे सामान्य सरणी संचालन के लिए किया जा सकता है और rgdal समर्थन आयात / निर्यात के साथ अच्छा है - rasterजो और अन्य चीजों को बहुत सरल बना सकता है, लेकिन R के करीब हुड के नीचे हो रहा है, और बाहर में स्मृति लिंक rgdalसहायक हो सकता है, और ffपैकेज के साथ स्मृति सरणियों से बाहर के लिए समर्थन है ।
मंदसौर

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@matt: r.external से आप केवल फ्लाई पर रैस्टर मैप्स को पंजीकृत कर सकते हैं। GRASS प्रारूप में आयात करने की आवश्यकता नहीं है। और GRASS 7 में किसी भी GDAL समर्थित प्रारूप में तुरंत लिखने के लिए r.external.out है।
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@मार्कस, मुझे यह बताने के लिए धन्यवाद कि गैर-घास वाले चूहों का सीधे उपयोग करने का तरीका है। मैं निश्चित रूप से इसे अगली बार दे दूंगा मेरे पास कुछ रेखापुंज विश्लेषण करने के लिए है।
मैट विल्की

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हम स्थानिक विश्लेषक, SAGA, Ermapper, GRASS के एक बिट से एक मिश्रण का उपयोग करते हैं, लेकिन अंत में हम जियोसॉफ्ट पर जाते हैं - हालांकि ऐसा इसलिए है क्योंकि हम बहुत से भूभौतिकीय वृद्धि प्रसंस्करण करते हैं। स्थानिक विश्लेषक / आर्कजीआईएस अच्छा है क्योंकि आप टूलबॉक्स / जियोप्रोसेसिंग के माध्यम से आसानी से कार्यक्षमता का विस्तार कर सकते हैं लेकिन हमने पाया है कि वास्तविक स्थानिक विश्लेषक प्रसंस्करण दिनचर्या अक्सर सर्वोत्तम नहीं होती है। देर से हमने आर्कजीआईएस के भीतर से एसएजीए मॉड्यूल तक पहुंचने के लिए टूलबॉक्स का निर्माण किया है ताकि हम आयात / निर्यात किए बिना कार्यक्षमता का उपयोग करना जारी रख सकें - टूलबॉक्स सभी के बाद दिखता है जो आवश्यक है। हम शायद GRASS कार्यक्षमता को भी एक्सेस करने के लिए एक समान काम कर रहे हैं


बहुत देर से जवाब, लेकिन क्या आपने sextante ( sextante.forge.osor.eu ) पर एक नज़र डाली है । इसमें SAGA और GRASS दोनों मॉड्यूल शामिल हैं। और इसका उपयोग आर्कजीआईएस के लिए एक टूलबॉक्स के रूप में किया गया है।
इकोडीव

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अब आप काम कर सकते हैं और PostGIS के साथ एक स्थानिक डेटाबेस में लगभग असीमित आकार के चूहों के साथ बीजगणित का नक्शा बना सकते हैं। मैं कनाडा के पैमाने पर SRTM और जलवायु डेटा के साथ काम करता हूं। मैं रेखापुंज और वेक्टर परतों के बीच बहुत तेज और पारदर्शी तरीके से कर सकता हूं। मैं मानचित्र बीजगणित कार्यों के एक पूरे सेट का उपयोग कर सकता हूं।


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भूतल उपकरणों के साथ कई गुना आयात प्रारूपों के संदर्भ में बहुत अच्छा है और बड़ी आपदाओं से निपटने के लिए, विश्लेषण सीधे मिलान वाले चूहों के बीच या अंतर्निहित अस्वीकृति के साथ किया जा सकता है। कई प्रकार के रेखापुंज कार्यों के लिए GPU समर्थन है, और विविध स्क्रिप्टिंग भाषाओं और SQL के साथ स्वचालन के लिए मजबूत समर्थन है। कुछ सौ यूएस में कीमत अच्छी है।

भूतल उपकरण के लिए सामान्य डॉक्टर:

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

यहां सरफेस ट्रांसफॉर्म डायलॉग के लिए उपलब्ध कार्यों की वर्तमान सूची है, जो कई रास्टरों के बीच गणना करने के लिए कस्टम भावों को स्वीकार करता है:

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

एक नुकसान यह है कि "सतहों" (आपदाओं) का निर्यात GeoTIFF (चित्र) नहीं किया जा सकता है। मैं आमतौर पर एसडीटीएस को निर्यात करता हूं और जीडीटीएएल को जीडीएएल के साथ परिवर्तित करता हूं। मैनिफोल्ड्स (खुद के) समर्थन और अन्य सिस्टम जैसे GDAL के परिवार से समन्वय प्रणालियों की मैपिंग सही नहीं है, लेकिन समस्याएं बहुत दुर्लभ हैं।


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मैंने SAGA का उपयोग करते हुए कुछ लोगों को शांत होने के बारे में सुना है। लेकिन मुझे व्यक्तिगत रूप से इसके साथ बहुत कम अनुभव है।

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


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एक साविद सागा उपयोगकर्ता के रूप में और कुछ विकास के अनुभव के साथ मुझे जोड़ना है: गाथा महान है, लेकिन यहां जो हमसे पूछा जाता है, उसके लिए नहीं: बड़ी रेखापुंज फाइलें। एसएजीए ग्रिड को पूरी तरह से मेमोरी में लोड करता है, जिससे यह छोटे ग्रिड के साथ बहुत तेज हो जाता है, लेकिन एक बार जब आप बड़े ग्रिड के साथ काम करना शुरू कर देते हैं तो आपको 64 बिट और बहुत सारे रैम की आवश्यकता होती है।
johanvdw

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इस लेख के लिए "MODIS LST डेटा (पूर्ण पाठ PDF ) को फिर से संगठित करके पहाड़ी वातावरण में दैनिक भूमि की सतह के तापमान का अनुमान लगाना। मैंने हमारे क्लस्टर पर एक समानांतर तरीके से GRASS GIS में 11,000 MODIS LST छवियों को आसानी से संसाधित किया है। यह बहुत ही मजेदार है क्योंकि यह सिर्फ काम करता है।


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हम खुराक दर और गामा स्पेक्ट्रोमेट्री माप (हवाई या जमीन, प्राकृतिक पृष्ठभूमि, पुरानी खदानों इत्यादि) प्रसंस्करण से डेटा की निगरानी के लिए एसएजीए का उपयोग करते हैं। मेरे पास हमारे लिए कई उपयोगी मॉड्यूल हैं और हम इसका भरपूर आनंद लेते हैं।

PS: SAGA मानचित्र आउटपुट की अपनी सीमाएँ हैं, अधिक उन्नत मानचित्रों के लिए हम इसे क्वांटम GIS से जोड़ते हैं।


धन्यवाद! क्या आप संभवतः यह इंगित करने के लिए अपने उत्तर को बढ़ा सकते हैं कि आप क्या उपयोगी पाते हैं और क्या सीमाएँ हो सकती हैं?
whuber

ठीक है, मुझे बहुत उपयोगी लगा कि SAGA में कई उपकरण हैं, जिनकी हमें आवश्यकता है और जो अन्य SW हमारे पास भी हैं (जैसे MapInfo) के पास नहीं है या बहुत उपयोगकर्ता के अनुकूल (जियोसॉफ्ट) नहीं हैं। GRASS के विपरीत, SAGA मूल रूप से उसी GIS फ़ाइलों की तरह काम करता है जैसे कि आकृतिफाइल या एस्क ग्रिड्स और इसमें रास्टर विश्लेषण और प्रसंस्करण (क्लिपिंग, सॉर्टिंग, फ़िल्टरिंग ...) के लिए बहुत सारे उपकरण हैं। नक्शे के उत्पादन में सीमाएँ उदाहरण के लिए हैं - आप लेआउट, शीर्षक आदि को संशोधित नहीं कर सकते हैं, लेकिन इसे क्वांटम जीआईएस के साथ सागा के साथ प्रयोग करके हल किया जा सकता है। एसएजीए में विश्लेषण करने और क्वांटम जीआईएस में नक्शे खत्म करने के लिए कोई समस्या नहीं है।
जूही १le

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खुद के लिए बोलो, मैं इस मामले में पक्षपाती हूं। लेकिन मैं ज्यादातर जीआईआर के लिए आईडीआरआईएसआई का उपयोग करता हूं। यदि आप अन्य जीआईएस सॉफ्टवेयर के साथ तुलना करते हैं, तो शायद ही क्योंकि IDRISI रास्टर विश्लेषण के लिए सबसे व्यापक उपकरण प्रदान करता है। विभिन्न वर्गीकरण और भविष्यवाणी सांख्यिकीय मॉडल से वाटरशेड और लागत दूरी विश्लेषण के लिए, इसमें बहुत कुछ है जो हमें दैनिक रास्टर विश्लेषण के लिए आवश्यक है। इसमें आर्कजीआईएस का भी विस्तार है। इसने बड़े डेटा को संभालने की अपनी क्षमता में सुधार किया है। हालांकि, जीआईएस सॉफ्टवेयर में से कोई भी वास्तव में एक मिनट में 1000000 लागत दूरी से 1000000 की गणना नहीं कर सकता है।

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