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Quels systèmes SIG basés sur des trames fonctionnent vraiment ?

Solution:

Je ne peux pas parler de SAGA ou de certains des autres systèmes, mais j’ai largement utilisé GRASS, y compris pour une analyse à l’échelle mondiale d’environ 720 millions de cellules qui nécessitaient des implémentations robustes de l’algèbre raster et des opérations de terrain complexes. (Soit dit en passant, avec l’arrêt d’ArcInfo, GRASS est sans doute le plus long SIG développé en continu).

Les données et les outils GRASS sont facilement accessibles via QGIS, qui fournit une belle interface graphique ArcView. QGIS lui-même gagne de belles capacités d’analyse raster, telles que le plugin GDALTools, mais celles-ci sont assez nouvelles et manquent de la maturité et de la profondeur de GRASS lui-même.

Une autre perspective est le package raster pour R : R a une grande base d’utilisateurs, la source des méthodes est facile d’accès et comprend la pointe de nombreuses techniques statistiques. Cependant, il manque d’outils de traitement d’image et peut ne pas être suffisant pour les types de tâches qui vous intéressent.

Enfin, GDAL constitue une base solide pour de nombreux, sinon la plupart des systèmes SIG modernes, et a des implémentations très rapides de nombreuses opérations d’algèbre cartographique communes. Il peut être utilisé via son interface Python ou via C/C++ direct dans les moments où l’abstraction de la « couche » s’avère insuffisante.

Nous utilisons un mélange – de Spatial Analyst, SAGA, Ermapper, un peu de GRASS, mais à la fin nous avons tendance à aller vers Geosoft – bien que ce soit parce que nous effectuons beaucoup de traitement d’amélioration géophysique. Spatial Analyst/ArcGIS est utile car vous pouvez facilement étendre les fonctionnalités via les boîtes à outils/le géotraitement, mais nous avons constaté que les routines de traitement réelles de Spatial Analyst ne sont souvent pas les meilleures. Dernièrement, nous avons créé des boîtes à outils pour accéder aux modules SAGA depuis ArcGIS afin que nous puissions continuer à utiliser la fonctionnalité sans avoir à importer/exporter – la boîte à outils s’occupe de tout cela si nécessaire. Nous allons probablement envisager de faire la même chose pour accéder également à la fonctionnalité GRASS

Vous pouvez maintenant travailler et faire de l’algèbre cartographique avec des rasters de taille presque illimitée dans une base de données spatiale avec PostGIS. Je travaille personnellement avec la SRTM et les données climatiques à l’échelle du Canada. Je peux faire l’intersection entre les couches raster et vectorielles de manière très rapide et transparente. Je peux également utiliser tout un ensemble de fonctions d’algèbre cartographique.



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