リモートセンシング研究にオープンソースソフトウェアを選択する理由 [閉まっている]

GIS SEで求められているFOSSソフトウェアに関する質問の量から判断すると、多くのユーザーが独自のソフトウェアよりもFOSSを好むようです。

この選択をサポートするいくつかの記事、より正確にはいくつかの個人的なブログを読みました。さらに、Esriのような大企業は、オープンソース開発の動きを認めているようです。

だから、私はこの問題であなたの立場を尋ねています。

なぜオープンソースのツールを使用するのですか？

選択した場合の長所と短所はありますか？

FOSSを使用する理由：

1）無料です！

2）アクセスと機能の容易さ-最も基本的なリモートセンシングツール（フィルタリングなど）はFOSSで利用できるため、費用を支払う必要はありません。

3）オープンです-使用しているアルゴリズムは「ブラックボックス化」されていません

4）独自のツールを追加/変更する機能

また;

5） FOSSを使用していることを他の人に伝えると、クールに感じます

6）新しいベータリリースのテスト中に、さまざまな興味深いバグやクラッシュに遭遇するのを楽しみます

7）ソフトウェアのユーザーフォーラムを使用して、他の5人のうちの1人であるエリート主義が好き

8）予期しない結果は斬新です

私にとって一番重要なのは、FOSSであるかどうかに関係なく、RSの作業に最適なソフトウェアを使用することです。そうは言っても、私が一貫して使用しているFOSSツールはR、Python、およびSPRINGです。私が使用SPRINGを eCognitionが私には使用できない場合に必要に迫られて画像分割のために。私の意見では、RはRSに関連する多くのアプリケーション（決定木分類、空間統計など）に代わるものではありません。PythonはRSとGISの世界をつなぐリンクであり、主に自動化に使用されます。

IDLやMATLABなど、RS向けの商用プログラミング言語は、RやPythonよりも扱いにくく、ユーザーフレンドリではありません。ある意味では、オープンソースプロセスを介して私たちのニーズに自然に成長するのではなく、多くの商用ソフトウェアパッケージと言語が私たちに課せられているように感じます。

GISを使用したいが、学術機関や会社にいない場合、ライセンスに支払う特別な条件やお金があるのであれば、どのような解決策がありますか？

1. 海賊版ソフトウェア？
2. フォス？

私にとって、2番目の解決策：

• さまざまな方法でソフトウェアの開発に参加する、または参加するという幻想を抱くことができます
• 私が何かを提案したり、解決策を提案したりするとき、それがコミュニティにとって興味深いものであれば、それはソフトウェアの次のバージョンに直接統合されます。
• Windowsを使用する必要はありません
• 「ブラックボックス」機能を使用する義務はありません
• 義務によりアップグレードする必要はありません
• そして最も重要なことは、私は競争よりも協力を好む

私にとっては、これは無料であり（無料ではありません）、必要な場合は支払う準備ができています（そして、Python、QGIS、GRASS GIS、gvSIG、OpenJump、R、Octave（ Matlab）、PostgreSQL / PostGIS、SQLite / Spatialite、LibreOffice、git、gitHubなど、すべてWindows以外のオープンソース）

gvSIG開発プロセスを検討してください。

• gvSIGは2003年に、バレンシア州（スペイン）のConselleria d'Infraestructures i Transports（CIT）が（ESRI製品の代替として）空間データを管理するためのソフトウェアの開発を提案したときに開始されました。
• 民間企業（IVERTecnologías）は、Generalitat ValencianaおよびCastellónのJaume I大学とともにソフトウェアを開発しています。
• コミュニティが必要とする機能を正確に実行します（最初からそれ以上、それ以下）
• しかし、そのステータス（オープンソース）を考えると、プロジェクトには他の地域および国の行政機関、さまざまな国内および国際組織、プログラマーが参加し、必要なものを追加して、プロジェクトを完全なGISに向けて進めています（現在は3D）
• また、ソフトウェアはWindows、Linux、Mac OS X、Android（gvSIG Mini）で利用可能です

これは独自のソフトウェアで可能ですか？

これが「産業」に関するものであれば、利益を最大化するもの（MSペイント、Excel、その他）を使用します。これが科学の研究であり、人間の知識の限界を広げる場合、オープンソースソフトウェアを使用する必要があります。

そうでなければ、あなたは錬金術をしているからです。

これが私のデータ、鉛の灰色の塊です。ここに私の結果、純金があります。この袋に入っている鉛から金になった方法を説明していません。いいえ、あなたは中を見ることができません。

科学には開放性が必要です -オプションではありません。

研究者は、アルゴリズムがどのように機能するかをソースコードに完全にアクセスできる必要があります。したがって、プロプライエタリなソフトウェアは良い選択ではありません。

独自のツールは、ボンネットの下で何が起こっているかを見ることができない「溶接ボンネット」を備えた車のようなものです。基礎となるアルゴリズムなど

クライアントが使用してほしいツールについて相談します。クライアントがExcelおよびMSPaintでマップを作成する場合。地獄、私たちはそこでやります。

しかし、真剣に言うと、ESRIは業界標準であり、そのスタックでコンサルティングを行わないとコンサルタントになるのは困難です。ESRIが必須ではないプロジェクトでは、他のツールを試すことができます。

いくつかのタイプのプロジェクト、分析、および結果指向の分野では、コミュニティの規模と既存のツールのアップグレードまたは更新が容易なため、FOSSツールのスコアが独自のスタックよりも優れていることがわかりました

GISツールとテクノロジーのWeb実装がますます増えているため、「標準」から「標準」への大きなシフトがあると思います。つまり、4つほどの主要製品がプロプライエタリとFOSSに半分に分割されることを意味します

あなたが物事を学ぶので、まあ私はRSでオープンソースを使用することをお勧めします！そうでなければ、複雑なアルゴリズムがウィザードに組み込まれ、エンドユーザーはその下にあるものの複雑さと豊かさを知りません。オプションメニューにあるという理由だけでローパスフィルターまたはハイパスフィルターを適用しても、エンドユーザーは気になりません。

RSにFOSSを使用すると、分類、NDVI、NBR、複合材などのためのキッチンレシピだけでなく、難しい方法を一度だけすべて学ぶことができます。

これは私の視点からの研究と商業に適用されます。

私はERDASを使用してRSコースを受講しましたが、クラッシュしてかなりベータになったと思ったので、彼らはそれについて教えてくれませんでした。オルソエンジンモジュールは、スポット5の画像でクラッシュし続けました。

後でGRASSで再決定した監視なしのlandsat 5分類では、ERDASを使用した方がスムーズでしたが、結果はかなり似ていました。