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遥感所用软件一览

有无数工具可以处理通过遥感获得的数据。 然而,从卫星图像到激光雷达数据,本文将介绍一些用于处理此类数据的最重要的软件。 在开始使用该软件之前,应注意根据其获取方法的不同类型的数据,无论是通过有源/无源卫星还是无人机。

被动/主动传感器数据处理软件

地理信息系统: Quantum GIS 是一个开源的 GIS 平台,多年来它增加了多种功能和补充,使分析人员有可能处理和获取不同类型的产品。 这个平台的有趣之处在于它可以由用户配置,除了基本的 GIS 界面外,还有许多适合分析人员任务的插件。

可以使用的工具之一是 俄耳甫斯工具箱,它包含从卫星图像中提取数据时非常有用的地理算法,无论是多光谱还是雷达。 您可以找到的一些功能包括:辐射校准、支持数字高程模型、波段代数、过滤、辐射指数、分割、分类、变化检测。

您还可以添加 半自动分类插件,其中提供了其他类型的专用于图像预处理的工具,例如从数字到反射率的变化。 大部分当前活动传感器的数据已经加载。 至于激光雷达数据,在 Qgis 3 中可以通过 LAStools 工具对其进行可视化。 


地理信息系统: 用于管理地理空间数据的最完整的软件之一。 它们在平台内外具有广泛的功能,可实现真正的数据集成。 在其最新的 ArcGIS pro 版本中,添加了更多用于管理卫星数据的工具——图像——。 它还具有其他插件,例如由 Pix2D 提供支持的“Drone4map”,用于从无人机数据创建 2D、3D 产品和 ESRI SiteScan,专为基于云的无人机测绘而设计,是 ArcGIS 生态系统的一部分,用于处理图像。 RGB。 

Esri 处理地理空间信息的解决方案总是非常完整和准确,这就是为什么它被认为是岩土技术行业的领导者。


索皮: 索皮(图像处理软件) 是由 CONAE(阿根廷国家空间活动委员会)开发的软件。 有了它,就可以可视化、处理和分析卫星数据; 它是完全免费的,其界面易于安装/操作。 它的环境是 2D/3D,它是在地理信息系统的架构下构建的。 


ERDAS: 它是一款专门从事地理空间数据处理的软件,由 Hexagon Geospatial 提供支持。 结合了 GIS 工具、摄影测量、光学图像支持和分析——多光谱和高光谱——、雷达和激光雷达。 有了它,您可以访问 2D、3D 和地图视图(用于更简单的制图表示)。 它集成了以下工具:测量、矢量数据管理、谷歌地球数据的使用、元数据可视化。

Erdas 的特点是作为一个高精度平台,可以让分析师通过他们的工作流程提高工作效率。 操作该软件需要一些遥感方面的知识,但是学习起来并不难。 该套件由两种类型的许可组成:Imagine Essentials(基本级别)和 IMAGINE Advantage(面向专业用户)。


我发了: Envi 是另一个用于遥感数据处理的专业软件。 它基于 IDL(交互式数据语言),提供全面的图像处理、功能定制和功能,以提供出色的用户体验。

该套件提供可与其他平台(如 ESRI 的 ArcGIS)集成的工作流。 该软件支持来自机载传感器和卫星的所有类型的图像(多光谱、高光谱、激光雷达、热成像、雷达和其他图像)。它支持大量数据集部署,包括 3D 数据表示、光谱特征探索等。 ENVI 套件包括:ENVI、ENVI for ArcGIS、ENVI EX 和 SARScape。


PCI 地理信息: PCI Geomatics 开发用于对来自光学传感器、航空摄影、雷达或无人机的图像进行可视化、校正和处理。 得益于其 GDB(通用数据库)技术,它至少兼容 200 种格式,因此,它具有处理存储在 Oracle 等数据库中的大量数据的能力。

它有专门的信息处理模块。 例如,使用 Orthoengine,您可以执行自动正射校正、马赛克和数字高程模型生成。


SNAP: 快照 (哨兵应用平台) 是一个 ESA 软件,用于 Sentinel 平台产品的可视化、预处理和后处理,尽管它承认来自其他卫星的图像的可视化。 

该系统根据卫星的型号分为部件或工具箱。 每个工具箱都单独安装(哨兵1哨兵2哨兵3SMOS 和 PROBA-V) 并且还支持将系统配置为使用 Python (SNAPISTA) 的可能性。 它非常完整,您甚至可以使用它添加矢量数据,例如 shapefile 和来自 WMS 服务的信息。 它直接连接到 哥白尼开放存取中心 直接访问 Sentinel 产品。


gvSIG:  这是一款可互操作的免费软件,多年来改善了用户与系统之间的交互。 它通过安装在程序中的扩展提供波段管理、ROI 定义、过滤器、分类、融合、马赛克、多光谱变换、反射率值校准、索引生成、决策树或马赛克等功能。 此外,它还包含对格式的激光雷达数据的支持。 LAS,与 DielmoOpenLidar (具有基于 gvSIG 的 GNU GPL 许可证的免费软件,用于创建配置文件、质量控制和点云管理。


佐贺: System for Automated Geoscientific Analyses 是一个开源程序,虽然它被配置为 GIS,但它具有处理卫星图像的算法,因为它带有 GDAL 库。 有了它,可以生成场景中的植被指数、融合、统计可视化、云量评估等产品。


谷歌地球引擎:借助 Google 地球引擎,分析人员可以在云端开发的架构中可视化地理空间数据。 它存储了大量的卫星图像,并且由于它包含历史图像,因此可以在地表变化中以多临时方式显示它们。 

最有趣的事情之一是它允许通过将其 API 集成到 JavaScript 和 Python 中来分析大型数据集。 它集成了大量的各种数据集,从气候、地球物理到人口统计。 它允许以光栅和矢量格式添加用户数据。

激光雷达和无人机数据处理软件

Pix4Dmapper: 它是一款专注于摄影测量领域的软件,旨在为高精度项目提供解决方案。 通过其工具,您可以管理点云、高程模型、来自遥感数据的 3D 网格,并创建正射镶嵌图。 

它在数据处理前和后处理时具有非常成功的功能。 它广泛用于精准农业,生成分区图来识别生产区域。 接受以下类型的产品,只要它们是 .JPG 或 .TIF 格式:RGB 图像、无人机图像、多光谱、热成像、360º 相机图像、视频或定位相机图像。


全局映射器:它是一种经济实惠的工具,它集成了处理空间数据的好工具,因为它支持不同类型的格式,并提供对不同目录的高分辨率图像的直接访问,例如 DigitalGlobe。 如果要处理 LIDAR 类型的数据,可以直接以 LAS 和 LASzip 格式添加,在其最新版本中,渲染速度得到了提高,以提供更好的用户体验。 


DroneDeploy:与 Propeller 一样,Drone Deploy 是摄影测量领域的程序,它包括从捕获过程的初始阶段到获取 3D 模型的所有内容。 这样就有可能:控制无人机(特别是大疆无人机)的飞行,它具有面积和体积等测量工具。 它可以有限制地免费获得,也可以是需要许可费的完整版本。 除了在 DroneDeploy 中探索多光谱和红外地图之外,当您想要验证植物物种的数量、初始或最终状态的作物面积时,它非常有用。


无人机映射器 是一个提供 GIS 优势的软件,在一个平台上处理摄影测量图像。 根据分析师的需要,它有两个版本,一个免费,另一个每年支付超过 160 欧元。 它是一种不基于云进行数据处理的软件,而是所有程序都在本地完成。 这意味着计算机必须满足某些内存特性才能正确存储和运行进程。 通过 DroneMapper,您可以生成 Geotiff 格式的数字高程模型和正射镶嵌图。 


Agisoft Metashape: 使用 Agisoft Metashape(以前称为 Agisoft Photoscan),用户可以高精度地处理图像、点云、生成高程模型或数字地形模型,以用于 GIS 应用程序。 它的界面易于使用,并且为专业的 Metashape 用户提供云中的数据架构。 这是一个需要许可证的程序,标准的超过 170 美元,而专业的则超过 3000 美元。 它以 Agisoft 社区为食,以改进处理数据的算法。

高尔基阿尔瓦雷斯

作家、研究员、土地管理模型专家。 他参与了模型的概念化和实施,例如:洪都拉斯国家财产管理系统 SINAP、洪都拉斯联合市政管理模型、地籍管理综合模型 - 尼加拉瓜登记处、哥伦比亚领土 SAT 管理系统. 自 2007 年以来,Geofumadas 知识博客的编辑和 AulaGEO 学院的创建者,其中包括 100 多门关于 GIS - CAD - BIM - 数字孪生主题的课程。

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