整个遥感工作流程的首选编程语言和软件？

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在研究期间，我从事遥感已有几年了。我想知道哪种软件和图像处理模块的组合最适合用于专业图像处理解决方案和产品的整个过程链。我对其他用户的想法感到很好奇，也许它甚至会引起有经验的用户的有趣讨论。

我的意思是结合以下各项：

一个数据库，存储诸如shapefile之类的地理数据，但尤其是大量卫星图像及其相应的元数据
图像处理模块自动使用来自数据库的适合于所选处理步骤的适当数据（例如，对于给定的时间跨度和地理区域，具有至少一定空间分辨率的所有卫星数据，以生成变化检测图）
然后将结果整合到数据库中，甚至可以通过Web服务器分发

不幸的是，我对地理数据数据库没有任何高级知识。也许带有PostGIS的GeoNetwork / GeoServer是一个选择？

对于图像处理模块，我想到了用C ++ / GDAL或JAVA / Geotools实现必要的算法。此外，还需要某种类型的模块连接到数据库，以便获取所需的数据以进行处理以及为处理后的图像/产品创建元数据。我的想法是，一般而言，开源解决方案是最好的，因为这样的系统可以长期运行，并且希望独立于商业公司。

open-source-gis remote-sensing geoprocessing

— DomR
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1

应该是社区维基。

— RK 2012年

专用遥感stackechange：area51.stackexchange.com/proposals/59346/remote-sensing

— WAF

2

您可以签出OTB [1]和OSSIM [2]和ILWIS（仅适用于Windows）。所有这些都是开源工具。

RS中使用了一些商业工具，例如ENVI，LCCS，ERDAS，Leica LPS（主要是摄影测量法），现已成为Integraph的一部分）

[1] http://ossim.org

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

— m
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1

您可能需要开发一些东西作为Qgis的附件，并连接到PostGIS数据库。

Qgis是具有嵌入式python解释器并可以访问图像处理工具包的开源桌面GIS。您可以开发使用Qt用户界面工具包的插件，并可以通过Qgis-Python API访问Qgis内部。

如果标准的图像处理工具包不够用，您还可以用C ++编写插件-但您可能会发现，用python将栅格读取到numpy数组中并使用它们足够快。

— 太空人
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我非常了解Q-GIS，但是我只将其用于简单的编辑和数据查看，因为我使用其他的RemoteSensing软件进行处理。我实际上会认为，当处理大量的Landsat数据时，Python和C ++之间的速度差异将非常显着。另外，尽管我拥有“独立”图像处理模块，但它会更强大，例如用于设置过程链。给PostGIS的一个问题：它实际上是否适合保存大量的栅格数据？这是嵌入到数据库中还是文件仍在硬盘上？

— DomR 2012年

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我没有编写任何模块，但是在ENVI中使用了一些用户编译的例程（IDL）。我们也有人为我们编写了一个模块。尽管您当然需要ENVI许可证才能运行它们，但似乎功能强大且灵活。

— ga鬼
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您可以尝试使用ArcGIS Desktop [1]的栅格管理选项。如果您不想修改像素值或不想以本机遥感格式存储数据，则必须特别注意。

您也可以签出适用于ArcGIS [2]的Envi工具。Envi是已建立的遥感图像处理软件包。

[1]。http://resources.arcgis.com/zh-CN/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

— gDexter42
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