Wenn Sie nach der Menge der Fragen zu FOSS-Software urteilen, die in GIS SE gestellt werden, scheinen viele Benutzer FOSS proprietärer Software vorzuziehen.
Ich habe einige Artikel gelesen, genauer gesagt einige persönliche Blogs, die diese Wahl unterstützen. Darüber hinaus scheinen Firmengiganten wie Esri die Open-Source-Entwicklungsbewegung anzuerkennen.
Also frage ich Sie nach Ihrer Position in dieser Angelegenheit.
Warum verwenden Sie Open Source-Tools?
Was sind die Vor- oder Nachteile Ihrer Wahl, falls vorhanden?
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Mein Fazit ist, dass ich für meine RS-Arbeit die beste verfügbare Software verwende, unabhängig davon, ob es sich um FOSS handelt oder nicht. Die FOSS-Tools, die ich konsequent benutze, sind R, Python und SPRING. Ich verwende SPRING zur Bildsegmentierung, wenn eCognition für mich nicht verfügbar ist. Meiner Meinung nach hat R einfach keinen Ersatz für viele Anwendungen im Zusammenhang mit RS (z. B. Entscheidungsbaumklassifizierung, räumliche Statistik usw.). Python ist meine Verbindung zwischen der RS- und der GIS-Welt und wird hauptsächlich für die Automatisierung verwendet.
Ich finde die kommerziellen Programmiersprachen für RS, wie IDL und MATLAB, klobig und weniger benutzerfreundlich als R und Python. In gewisser Weise habe ich das Gefühl, dass uns viele kommerzielle Softwarepakete und Sprachen aufgezwungen werden, anstatt über den Open-Source-Prozess auf natürliche Weise auf unsere Bedürfnisse hinzuwachsen.
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Welche Lösungen gibt es, wenn Sie ein GIS verwenden möchten und nicht in einer akademischen Einrichtung oder in einem Unternehmen sind, für das besondere Bedingungen gelten oder für das Sie Geld für Lizenzen zahlen müssen?
Für mich die zweite Lösung:
Für mich ist das kostenlos (und nicht kostenlos) und ich bin bereit zu zahlen, wenn es notwendig war (und ich verwende ausschließlich Python, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R und Octave (kostenloser Klon von Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub usw., alle Open Source, nicht unter Windows)
Betrachten Sie den gvSIG- Entwicklungsprozess:
Ist das mit einer proprietären Software möglich?
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Wenn es um die "Industrie" geht, verwenden Sie das, was den Gewinn maximiert (MS Paint, Excel, was auch immer). Wenn es um wissenschaftliche Forschung geht, um die Grenzen menschlichen Wissens zu erweitern, müssen Sie Open-Source-Software verwenden.
Denn sonst machst du Alchemie .
Hier sind meine Daten, ein grauer Klumpen Blei. Hier sind meine Ergebnisse, reines Gold. Ich sage dir nicht, wie ich von Blei zu Gold gekommen bin, es ist in dieser Tasche. Nein, du kannst nicht hineinschauen.
Wissenschaft braucht Offenheit - keine Option.
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Als Forscher sollte man vollständigen Zugriff auf den Quellcode haben, wie ein Algorithmus funktioniert. Daher ist proprietäre Software keine gute Wahl.
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Proprietäre Tools sind wie Autos mit einer "verschweißten Motorhaube", bei denen Sie nicht sehen können, was unter der Motorhaube passiert. Im Gegenteil, mit Open Source können Sie länderspezifische Anpassungen (regionale Sprachunterstützung) anzeigen, studieren, ändern und die Gesamteffizienz des verbessern zugrunde liegende Algorithmen usw.
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Wir beraten bei den Tools, die unsere Kunden von uns erwarten. Wenn Kunden möchten, dass die Karten in Excel und MSPaint erstellt werden. Hölle, wir machen es dort.
Im Ernst, ESRI ist ein Industriestandard und es ist schwierig, ein Berater zu sein, wenn man nicht in seinem Stack berät. In Projekten, in denen ESRI nicht erforderlich ist, können Sie mit anderen Tools experimentieren.
Bei einigen Arten von Projekten, Analysen und ergebnisorientierten Bereichen stelle ich fest, dass FOSS-Tools aufgrund der Community-Größe und der einfachen Aktualisierung oder Aktualisierung eines vorhandenen Tools eine bessere Punktzahl als proprietäre Stacks aufweisen
Mit der zunehmenden Web-Implementierung von GIS-Tools und -Technologien gehe ich von einer starken Verlagerung von "Standard" zu "Standards" aus, was bedeutet, dass wir vier oder mehr führende Produkte in zwei Hälften zwischen proprietären und FOSS-Produkten aufteilen werden
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Nun, ich würde vorschlagen, Open Source in RS zu verwenden, weil Sie etwas lernen !!! Andernfalls werden komplexe Algorithmen zu Assistenten zusammengefasst, und der Endbenutzer kennt die Komplexität und den Reichtum dessen, was darunter liegt, nicht. Das Anwenden eines Tief- oder Hochpassfilters, nur weil es sich in einem Optionsmenü befindet, erleichtert den Endbenutzer nicht.
Wenn Sie FOSS for RS verwenden, werden Sie ein für alle Mal etwas lernen und nicht nur ein Küchenrezept für Klassifizierung, NDVI, NBR oder Verbundwerkstoffe usw.
Dies gilt aus meiner Sicht für Forschung und Werbung.
Ich habe einen RS-Kurs mit ERDAS belegt und es ist ziemlich oft abgestürzt, bis ich wirklich dachte, dass es eine Art Beta ist, und sie haben uns nichts darüber erzählt. Das Ortho-Engine-Modul stürzte immer wieder mit einem Spot-5-Bild ab.
In einer unbeaufsichtigten Landsat 5-Klassifizierung, die ich später mit GRASS erneut durchführte, lief es mit ERDAS reibungsloser, aber das Ergebnis war ziemlich ähnlich.
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