リモートセンシングワークフロー全体に適したプログラミング言語とソフトウェア？

私は、研究中にリモートセンシングに数年携わってきました。ソフトウェアと画像処理モジュールのどの組み合わせが、プロの画像処理ソリューションと製品のプロセスチェーン全体に最も適しているのかと思います。私は他のユーザーの考えに非常に興味があります、そしてそれはおそらく経験豊富なユーザーからの興味深い議論につながるでしょう。

私が詳しく言っているのは、次の組み合わせです。

• シェープファイルなどの地理データを保存するデータベースですが、特に対応するメタデータを含む大量の衛星画像

• 選択した処理ステップに役立つデータベースからの適切なデータを自動的に使用する画像処理モジュール（たとえば、変更検出マップを作成するために、特定のタイムスパンと地理的領域に対して少なくとも特定の空間解像度を持つすべての衛星データ）

• 次に、結果をデータベースに統合し、Webサーバーを介して配布することもできます。

残念ながら、地理データのデータベースに関する高度な知識はありません。おそらく、PostGISを備えたGeoNetwork / GeoServerはオプションでしょうか？

画像処理モジュールについては、C ++ / GDALまたはJAVA / Geotoolsに必要なアルゴリズムを実装することを考えました。また、処理に必要なデータをフェッチし、処理された画像/製品のメタデータを作成するために、データベースに接続するある種のモジュールが必要になります。私の考えでは、このようなシステムは長期的に開発され、企業から独立していることが望まれるため、一般的にオープンソースのソリューションが最適だと思いました。

OTB [1]、OSSIM [2]、ILWIS（Windowsのみ）をチェックアウトできます。すべてがオープンソースのツールです。

ENVI、LCCS、ERDAS、Leica LPS（主に写真測量）などのRSで使用されている商用ツールがIntegraphの一部になりました）

[1] http://ossim.org

[2] http://www.orfeo-toolbox.org/otb/

Qgisのアドオンとして何かを開発し、PostGISデータベースに接続することができます。

Qgisは、Pythonインタープリターが埋め込まれ、画像処理ツールキットにアクセスできるオープンソースのデスクトップGISです。Qtユーザーインターフェイスツールキットを使用し、Qgis-Python APIを介してQgis内部にアクセスできるプラグインを開発できます。

標準の画像処理ツールキットでは不十分な場合は、C ++でプラグインを作成することもできますが、Pythonでラスタをnumpy配列に読み込んで作業することで十分高速になる場合があります。

私はモジュールを何も作成していませんが、ENVIでいくつかのユーザーコンパイルルーチン（IDL）を使用しています。誰かにモジュールを書いてもらいました。非常に強力で柔軟性があるようですが、もちろんそれらを実行するにはENVIライセンスが必要です。

ArcGIS Desktop [1]のラスター管理オプションを試すことができます。ピクセル値を変更したくない場合、またはネイティブのリモートセンシング形式でデータを保存する場合は、特別な注意を払う必要があります。

Envi tools for ArcGIS [2]をチェックアウトすることもできます。Enviは、確立されたリモートセンシング画像処理パッケージです。

[1]。http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#/Design_methodology_for_a_raster_database/009t0000002w000000/

[2] http://www.exelisvis.com/Learn/WhitepapersDetail/TabId/802/ArtMID/2627/ArticleID/9895/ENVI-Tools-for-ArcGIS174-and-ENVI-for-ArcGIS174-Server.aspx