どのラスターベースのGISシステムが実際に機能しますか？

GRASS、ArcGIS / Spatial Analyst、IdrisiなどのラスターGISは、「マップ代数」と呼ばれる大まかなデータ処理および分析手順を実行できます。今日のコンピューティング環境では、1億個以上のセルのラスターをさまざまな形式で維持し、可視領域、流域、地形の識別、画像処理機能など​​の比較的複雑な計算を要求することが一般的になってきています。

多くのオープンソースの無料で安価なソリューションが世に出ているようです。しかし、実際にどれが実際に持ちこたえていますか？つまり、大規模なグリッドを効率的に処理し、簡単にデータを出し入れでき、合理的にバグがなく、完全な補完的な分析手順を提供できるのはどれですか？これらのシステムの学習に多くの時間を費やさない限り、あなたが見つけられない落とし穴または隠れた制限は何ですか？（この最後の質問は、ウェブ検索では簡単に答えられないものであり、回答者が貴重なアドバイスを提供できることを期待しています。）

私は特に、人気のある（しかし高価な）商用システム（Windows互換性が重要であることを意味します）との統合と競合の両方が可能なソリューションに興味があります。

私はSAGAや他のシステムのいくつかとは話せませんが、ラスタ代数と複雑な地形操作の堅牢な実装を必要とする〜720Mセルのグローバルスケール分析を含め、GRASSを広範囲に使用しました。（余談ですが、ArcInfoの廃止により、GRASSは間違いなく最長の継続的に開発されたGISです）。

GRASSのデータとツールは、QGISから簡単にアクセスでき、ArcView GUIの優れたアナログを提供します。QGIS自体は、GDALToolsプラグインなどの優れたラスター解析機能を獲得していますが、これらは非常に新しく、GRASS自体の成熟度と深さを欠いています。

別の見込みはRのラスターパッケージです。Rには大きなユーザーベースがあり、メソッドのソースに簡単にアクセスでき、多くの統計的手法の最先端が含まれています。ただし、画像処理ツールが不足しているため、興味のある種​​類のタスクには不十分な場合があります。

最後に、GDALは、最新ではないにしても多くのGISシステムの強固な基盤を形成し、多くの一般的なマップ代数演算の非常に高速な実装を備えています。「レイヤー」抽象化が不十分であることが判明した場合、Pythonインターフェースまたは直接C / C ++を介して使用できます。

Spatial Analyst、SAGA、Ermapper、GRASSからの混合物を使用しますが、最終的にはGeosoftに行く傾向がありますが、それは多くの地球物理学的エンハンスメント処理を行うためです。Spatial Analyst / ArcGISは、ツールボックス/ジオプロセシングを使用して機能を簡単に拡張できるため優れていますが、実際のSpatial Analystの処理ルーチンは多くの場合最適ではありません。最近、ArcGIS内からSAGAモジュールにアクセスするためのツールボックスを構築し、インポート/エクスポートを行わずに機能を使用し続けることができるようになりました。ツールボックスは必要に応じてこれらの処理を行います。GRASS機能にもアクセスするために、おそらく同様のことを行うことを検討します。

PostGISを使用した空間データベースで、ほぼ無制限のサイズのラスターを使用してマップ代数を操作および実行できるようになりました。私はカナダの規模でSRTMと気候データを個人的に扱っています。ラスターレイヤーとベクターレイヤーの交差を非常に高速かつ透過的に行うことができます。マップ代数関数のセット全体を使用することもできます。

サーフェスツールを使用したマニフォールドは、形式のインポートと大きなラスターの処理に関して非常に優れており、一致するラスター間または暗黙の再投影で分析を直接実行できます。多数のラスター関数のGPUサポートがあり、さまざまなスクリプト言語とSQLによる自動化の強力なサポートがあります。価格は数百アメリカで良いです。

Surface Toolsの一般的なドキュメント：

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

以下は、複数のラスター間で計算を実行するためのカスタム式を受け入れるSurface Transformダイアログで使用可能な関数の現在のリストです。

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

落とし穴の1つは、「表面」（ラスター）をGeoTIFFにエクスポートできない（画像ができる）ことです。通常、SDTSにエクスポートし、GDALを使用してGeoTIFFに変換します。マニホールドの（独自の）サポートからの座標系とGDALファミリーのような他のシステムのマッピングは完全ではありませんが、問題は非常にまれです。

SAGAを使用している何人かの人々は静かだと聞いています。しかし、私は個人的にほとんど経験がありません。

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

この記事「MODIS LSTデータの再構築による山岳環境での毎日の地表面温度の推定（全文PDF）」では、GRASS GISで11,000のMODIS LST画像を、クラスター上で並列化された方法で簡単に処理しました。

SAGAを使用して、線量率およびガンマ分光測定（空中または地上、自然バックグラウンド、古い鉱山のダンプなど）処理からのデータを監視します。私には便利なモジュールがたくさんあり、とても楽しんでいます。

PS：SAGAマップの出力には制限があるため、より高度なマップの場合はQuantum GISと組み合わせます。

この場合、私は偏見を抱いています。しかし、私は主にラスターGISにIDRISIを使用します。主に、IDRISIが他のGISソフトウェアと比較した場合、ラスター解析のための最も包括的なツールを提供するためです。さまざまな分類および予測統計モデルから、流域およびコスト距離分析まで、日常のラスター分析に必要なほぼすべてのものが揃っています。ArcGIS用の拡張機能もあります。大きなデータを処理する能力が向上しました。ただし、GISソフトウェアでは、実際には1分で1000000 x 1000000のコスト距離を実際に計算することはできません。