मैं उन अध्ययनों की शुरुआत कर रहा हूं जो उम्मीद करते हैं कि एक सुदूर संवेदन विशेषज्ञ के रूप में एक लंबा करियर होगा। मैं वर्तमान में कुछ अनुप्रयोगों के लिए ArcGIS के साथ काम कर रहा हूं और दूसरों के लिए ENVI सीख रहा हूं। मैंने महसूस किया है कि यह जरूरी है कि मैं एक प्रोग्रामिंग भाषा सीखूं, और आईडीएल और पायथन के बीच एक विकल्प का सामना कर रहा हूं। मुझे यह सुनने में अच्छा लगेगा कि कौन सी प्रोग्रामिंग भाषा समुदाय भूमि की सतह प्रक्रियाओं के रिमोट सेंसिंग के लिए सिफारिश करता है।
जवाबों:
IDL एक शानदार स्टैंड-अलोन प्रोग्रामिंग भाषा है (आपको ENVI की आवश्यकता नहीं है)। मैं विशेष रूप से बड़े सरणियों पर बहुत तेजी से मैट्रिक्स प्रसंस्करण के लिए इसे पसंद करता हूं। @ एरोन आईडीएल ध्वनि को कम लचीला बनाता है तो यह वास्तव में है। आईडीएल के अधिकांश विकास भौतिकी और खगोल विज्ञान समुदायों से बाहर आए। गणितीय और सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग के लिए मजबूत समर्थन है। यदि ENVI के साथ बंडल किया गया है, तो आपके पास ENVI में सभी लाइब्रेरी कॉल (फ़ंक्शन) उपलब्ध हैं जिनमें स्थानिक वेक्टर ऑब्जेक्ट्स के लिए समर्थन शामिल है। उपयोगकर्ता समुदाय द्वारा विकसित कार्यों और मॉडलों की एक बड़ी संख्या भी है। आईडीएल सीखने का एक फायदा यह है कि यह आपको "एनालिटिक" रिमोट सेंसिंग दुकानों में बिक्री योग्य बना देगा।
इसके अलावा, यह मत भूलो कि ERDAS में एक स्क्रिप्टिंग भाषा (EML) है जो सीखने के लिए काफी अच्छी और आसान है। ईएमएल ग्राफिक मॉडलर की बैकबोन है और जीएमडी सिर्फ पैकेज्ड ईएमएल स्क्रिप्ट हैं जो ग्राफिक मॉडलर इंटरफेस के नीचे बैठती हैं। सीधे ईएमएल का उपयोग करने का लाभ यह है कि आप / छोरों के लिए उपयोग कर सकते हैं और स्क्रिप्टिंग भाषा में अधिक ERDAS कार्यक्षमता तक पहुंच सकते हैं।
MATLAB मैट्रिक्स प्रसंस्करण के लिए भी बहुत अच्छा है और खुले स्रोत संस्करण हैं (उदाहरण के लिए, ऑक्टेव) जो बिल्कुल समान बेंचमार्क के साथ एक ही वाक्यविन्यास हैं। यह काफी लचीली भाषा है जिसमें काफी शक्ति है। यह लागू गणित और इंजीनियरिंग के लिए पसंदीदा भाषा में से एक है।
पायथन विकल्प न्यूपे और साइपीपी लचीले हैं लेकिन आईडीएल और मैटलैब के रूप में अनुकूलित नहीं हैं। जैसे, आपको बड़े सरणियों के साथ काम करते समय स्थान और गति को संबोधित करने की आवश्यकता है। पायथन का एक बड़ा फायदा विभिन्न प्रकार के विश्लेषणात्मक कार्यों को करने के लिए अतिरिक्त पुस्तकालय हैं। वहाँ के लिए संकुल हैं सुदूर संवेदन , nonparametric आँकड़े स्थानिक वर्गों (जैसे GDAL, LibLAS) करने के लिए, बाइंडिंग ही में जोड़े गए संकुल के माध्यम से उपलब्ध कार्यक्षमता के कुछ नाम है।
यह हमें आर। के लिए लाता है। मैं मुख्य रूप से एक स्थानिक सांख्यिकीविद् हूं, इसलिए यह मेरी रोजमर्रा की भाषा है। उपलब्ध पैकेजों की संख्या चौंका देने वाली है, जो बदले में अत्याधुनिक क्रॉस-स्टैटिस्टिक मेथडॉलॉजी तक पहुंच प्रदान करती है। हालांकि, मेरा कहना है कि बड़ी डेटा समस्याओं से निपटने के दौरान यह बहुत बोझिल है। स्थानिक कक्षाएं बहुत बेहतर हो रही हैं और रास्टर पैकेज के कारण बड़े डेटा को मेमोरी से बाहर रखने की क्षमता प्रदान करता है मैं अब बड़े रैस्टर सरणियों का उपयोग करते हुए कुछ काफी जटिल सांख्यिकीय मॉडल लागू करने में सक्षम हूं। लेकिन फिर भी, बड़ी मेमोरी समस्याओं से निपटने के दौरान आर धीमा है। BigMatrix पैकेज डिस्क से विशाल सरणियों को लिखने और संसाधित करने की अनुमति देता है, लेकिन कोडिंग ओवरहेड महत्वहीन नहीं है GDAL और GIS सॉफ़्टवेयर के लिए बाइंडिंग भी हैं (जैसे, GRASS) एसएजीए) जो जीआईएस विशिष्ट सॉफ्टवेयर में आर के बाहर स्थानिक वस्तु प्रसंस्करण की अनुमति देता है, जो कि इन दिनों जीआईएस सॉफ्टवेयर के साथ कैसे बातचीत करता है। यह मुझे आर छोड़ने के बिना कई सॉफ्टवेयर में कार्यक्षमता का लाभ उठाने की अनुमति देता है।
तो, अब जब सॉफ्टवेयर चीयरलीडिंग रास्ते से बाहर है, तो मेरी सिफारिश "उपरोक्त सभी विकल्पों के लिए हां" है। प्रोग्रामिंग एक ऐसा कौशल है, जिसे एक बार सीख लेने के बाद, आसानी से अन्य भाषाओं में लागू किया जाता है। सी ++, आर, आईडीएल और पायथन के बीच हड़ताली समानताएं हैं। कुछ कोडिंग मुहावरों के अलावा, किसी को जो सीखना चाहिए वह एक दिए गए मॉडल / कार्य को लागू करने के लिए उपलब्ध कार्य हैं। एक बार जब यह किया जाता है तो यह सिंटैक्स का मामला है जो सामान्य कोडिंग संरचनाओं को लागू करता है।
कभी-कभी ऐसी चीजें होती हैं जो सिर्फ एक अलग सॉफ्टवेयर या भाषा में बेहतर काम करती हैं। मैं कभी-कभी FORTRAN या C ++ में कोड लिखता हूं क्योंकि यह किसी दिए गए कार्य के लिए सबसे अच्छा विकल्प है। यह अनुकूलनशीलता की बात है। आप पायथन के साथ शुरुआत करना चाहते हैं, क्योंकि एक स्क्रिप्टिंग भाषा के रूप में, यह कई कार्यों पर लागू किया जा सकता है यह विशेष विश्लेषण के लिए पैकेज की उपलब्धता भी प्रदान करता है, इसमें कई मुफ्त ऑनलाइन संसाधन हैं और कुछ सीखना आसान है।
रिमोट सेंसिंग के नजरिए से, IDL का मुख्य लाभ यह है कि यह ENVI की क्षमता के समान है कि पायथन आर्कपी साइट-पैकेज ArcGIS की कार्यक्षमता को कैसे बढ़ाता है। यदि आपके पास ENVI प्लेटफॉर्म तक पहुंच नहीं है, तो एक अलग प्रोग्रामिंग भाषा सीखने पर विचार करें। इसके अतिरिक्त IDL एक व्यावसायिक उत्पाद है जबकि पायथन ओपन-सोर्स है और इसका बहुत बड़ा आधार है।
व्यावहारिक दृष्टिकोण से, पायथन , आर (ओपन-सोर्स) और MATLAB (वाणिज्यिक) मेरे दिन-प्रतिदिन के रिमोट सेंसिंग आधारित काम के लिए सबसे महत्वपूर्ण भाषाएं हैं। मैं बहुत अधिक डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग के लिए MATLAB का उपयोग करता हूं, अधिक जीआईएस संबंधित कार्यों के लिए पायथन और ग्राफिक्स / विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए आर।
अंत में, अगर मुझे अपने सभी प्रयासों को एक भाषा पर केंद्रित करना था, तो मैं मुख्य रूप से पायथन सीखना पसंद करूंगा क्योंकि पायथन कार्यक्षमता आरएस आधारित कार्यक्षमता के अलावा जीआईएस से संबंधित प्रसंस्करण के लिए अधिक अनुकूल है। दूसरे शब्दों में, पायथन जैक-ऑफ-ऑल-ट्रेड्स है जबकि आईडीएल नहीं है। इसके अलावा, नासा अजगर का उपयोग करता है !
मैं एक प्रक्रियात्मक भाषा पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय बुनियादी कंप्यूटर विज्ञान सिद्धांत सीखने का दृढ़ता से सुझाव देता हूं। सीएस सिद्धांत में एक नींव प्राप्त करने से आप प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करने की अनुमति देंगे। एक दिन-प्रतिदिन के आधार पर मैं कोड लिखने के लिए दो से तीन भाषाओं का उपयोग करता हूं (अधिकतर मैटलैब, आर, पायथन), और पिछले महीने में मैंने VB, BATCH, और EASE (PCI फोकस) में भी कोड लिखा है।
यह न केवल कई भाषाओं को आसानी से सीखने में सक्षम होने के लिए महत्वपूर्ण है, बल्कि बुनियादी गलतियों से बचने के लिए भी महत्वपूर्ण है।
कुछ अनुशंसित विषय हैं:
इसके अलावा, अगर आपको समस्या हो रही है कि कोड लिखना एक कदम पीछे ले जाए और pseudocode लिखें। मूल रूप से चरण-दर-चरण अपने कोड के पीछे के तर्क को लिखें और आप इसे पूरा करना चाहते हैं।
यदि आप एक छात्र हैं तो मैं पहले और दूसरे वर्ष में विज्ञान पाठ्यक्रम लेने की सलाह देता हूं।
चीयर्स।
मुझे लगता है कि यह एक अलग उत्तर के लायक है: रिमोट सेंसिंग के लिए पायथन का उपयोग करने के तरीके के बारे में जानने के लिए एक बिल्कुल अच्छा पृष्ठ यह है, व्याख्यान नोट्स एक महान ट्यूटोरियल हैं: http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python / 2009 /
मेरे लिए, पायथन और क्वांटमजीआईएस का एक संयोजन मेरे सभी रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जरूरतों को हल करता है।
यह वास्तव में उन पैकेजों पर निर्भर करता है जिन्हें आप रिमोट सेंसिंग (छवि विश्लेषण) में उपयोग करने की उम्मीद करते हैं। ArcGIS (ESRI) एक रिमोट सेंसिंग पैकेज नहीं है। यदि आप खुले स्रोत पैकेजों का उपयोग करना चाहते हैं तो मैं सहमत हूँ कि पायथन और आर महान भाषाएं हैं। मैं C ++ और C पर भी विचार करूंगा, ताकि आप कुछ पुस्तकालयों (यानी: GDAL) में गहराई से गोता लगा सकें। यदि आप शेल्फ (COTS) पैकेज से व्यावसायिक रूप से चिपके रहना चाहते हैं, तो आप C भाषाओं (C, C ++ और C #) में अधिक देखना चाहेंगे। खुश कोडिंग।