Solusi perangkat lunak sumber terbuka untuk pengguna Esri


8

Saat ini saya seorang pelajar dan telah menggunakan perangkat lunak Esri secara eksklusif untuk kebutuhan SIG saya. Saya kadang-kadang menggunakan R untuk pembuatan raster, terutama sebagai output dari model statistik - yang biasanya saya bawa kembali ke Arc untuk bekerja dengannya.

Saya akan lulus dalam satu tahun atau lebih dan mungkin tidak terus memiliki akses ke ArcMap.

Saya bertanya-tanya program apa yang direkomendasikan di tempat Arc. Saat ini saya menggunakan R untuk sebagian besar pekerjaan raster saya, tetapi ternyata R tidak selalu dapat menangani raster besar.

Dari program perangkat lunak SIG open source lainnya, adakah yang paling mirip dengan Arc (dalam kemampuan dan UI), atau satu (atau beberapa) yang paling mudah dipelajari berasal dari latar belakang itu?

Apakah biasa menggunakan banyak program untuk fungsi yang berbeda, atau apakah kebanyakan orang hanya memiliki satu atau dua program yang mereka gunakan?


@whuber Tidak juga. Itu lebih tentang alat apa yang kami gunakan.
Nathan W

@Nathan Saya mengerti maksud Anda: pertanyaan ini tidak hanya berfokus pada perangkat lunak bebas. Saya akan memilih untuk membuka kembali.
whuber

@Sarah Silakan baca 1. Alternatif untuk ArcGIS ( guides.library.upenn.edu/content.php?pid=289291&sid=2431267 ) & Mengapa Pertimbangkan ArcGIS Alternatif? ( gothos.info/2008/09/why-consider-arcgis-alternatives )
Sunil

+1 itu tergantung kebutuhan Anda juga .. Di India sebagian besar LSM menggunakan solusi GIS Open source (untuk hemat biaya, mudah digunakan, aman berbasis Linux & ini berlaku untuk Desktop, platform seluler)
Sunil

Jawaban:


12

Penafian: Pengembang di proyek, dan advokat hardcore, tapi itu cukup keren ... :)

Banyak pengguna Arc * cenderung cocok dengan QGIS . Ini menyediakan jenis fitur yang sama, jika tidak lebih di beberapa daerah . Memberikan opsi pencetakan yang baik . Dapat membuka hampir semua format di bawah matahari. QGIS juga memiliki kerangka kerja maju yang dapat berinteraksi dengan GRASS dan SAGA GIS, dan sejumlah host lainnya, yang merupakan toolkit hebat untuk pekerjaan raster. R juga dapat dihubungkan menggunakan kerangka kerja pemrosesan.

QGIS mendukung Python sebagai bahasa utama untuk ekstensi, skrip, makro, dll. Dapat terhubung ke MS SQL, Oracle, PostGIS, Spatialite, W * S, dll.

Tentu saja ini juga untuk mengatakan bahwa Anda tidak boleh hanya belajar QGIS dan berhenti. Belajarlah untuk menggunakan alat sebanyak mungkin. Mengetahui berbagai macam alat akan membantu Anda menjadi lebih fleksibel di saat dibutuhkan. Mengetahui hanya QGIS * sama buruknya dengan hanya mengetahui Arc *. Namun menggunakan sesuatu seperti QGIS akan membantu Anda bercabang ke dalam paket perangkat lunak lain seperti GRASS dan SAGA yang menurut saya akan Anda sukai untuk melakukan hal-hal raster yang Anda butuhkan.


2
Kami adalah toko ESRI (ArcGIS) tetapi Quantum GIS (QGIS 2.0+) dengan koneksi langsung Oracle Spatial menggantikan ArcGIS sepenuhnya. Dengan pengurangan anggaran, QGIS telah menghemat banyak $$$$ dalam biaya lisensi.
Mapperz

3
Dalam nada yang mirip dengan Mapperz, saya belajar GIS di ArcInfo 6.x dan bermigrasi ke ArcGIS 10.1. Tetapi ketika saya menjadi freelance, saya tidak mampu membeli lisensi ESRI (atau bahkan yang Oracle!). Saya sekarang menemukan tidak ada yang biasa saya lakukan dengan Arc yang tidak dapat saya lakukan dengan QGIS (termasuk GRASS) plus Python dan beberapa paket lainnya (misalnya PostGIS, GeoServer, GDAL, Shapely) dan NumPy plus SciPy bersama dengan GDAl sangat meningkatkan Kemampuan penanganan raster Python (meskipun saya bukan pengguna R jadi saya tidak bisa membandingkan).
MappaGnosis


1

Python

Python dapat melakukan banyak hal, bahkan tanpa menggunakan arcpy.

Tanpa batas, sebelumnya OpenGeo, memiliki perpustakaan untuk hal-hal kecil dengan Python: http://geoscript.org/ (meskipun saya tidak dapat menjaminnya, saya belum menggunakannya).

Anda juga dapat menggunakan pustaka python besar seperti NumPy dan SciPy untuk bertengkar dataset besar. Anda kemudian dapat menggunakan multi-pemrosesan untuk multi-utas itu.

Saya menggunakan Python saat ini untuk mengunduh data, unzip, dan memasukkannya ke dalam basis data perusahaan kami. Ini adalah lem yang mengikat semuanya!


1

Berikan Whitebox Sistem Analisis Geospaital ( http://www.uoguelph.ca/~hydrogeo/Whitebox/ ) mencoba. Ini adalah GIS lintas-platform, open-source dengan antarmuka yang ramah pengguna dan banyak kekuatan analitis. Saya adalah pengembang utama proyek ini.

Adapun pertanyaan Anda tentang penggunaan beberapa program, ya, teknologi GIS canggih akan menggunakan alat yang tepat untuk pekerjaan yang sedang dihadapi. Cara terbaik untuk membiasakan diri dengan berbagai alat dan untuk dapat memilih berdasarkan tugas yang Anda hadapi.


Saya perhatikan bahwa itu di bawah judul departemen Hydrogeomatics - apakah ada penekanan oh hidrologi dengan program ini? (Kebetulan saya sedang melakukan master saya dalam Hidrologi)
Sarah

@Sarah, saya akan mengatakan bahwa Whitebox sedang dikembangkan dengan khalayak pengguna GIS yang luas dalam pikiran. Kebetulan bahwa minat penelitian khusus dari masing-masing ilmuwan di Pusat Hidrogeomatika sejajar dengan hidrologi. Karena itu Whitebox memiliki kemampuan yang baik di bidang ini. Misalnya, ada banyak algoritma untuk pemodelan jalur aliran yang tersedia (D8, D-infinity, FD8, Rho8), ada banyak alat untuk pemetaan daerah aliran sungai dan analisis jaringan aliran, dan ada pekerjaan yang sedang berlangsung untuk memasukkan model hidrologi yang didistribusikan.
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.