Si vous jugez par la quantité de questions concernant les logiciels libres qui sont posées dans GIS SE, de nombreux utilisateurs semblent préférer les logiciels libres aux logiciels propriétaires.
J'ai lu quelques articles - plus précisément certains blogs personnels - soutenant ce choix. De plus, des géants d'entreprises comme Esri semblent reconnaître le mouvement de développement open source.
Je vous demande donc votre position à ce sujet.
Pourquoi utilisez-vous des outils open source?
Quels sont les avantages ou les inconvénients de votre choix, le cas échéant?
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L' essentiel pour moi est que j'utilise le meilleur logiciel disponible pour mon travail RS, qu'il s'agisse ou non de logiciels libres. Cela dit, les outils FOSS que j'utilise systématiquement sont R, Python et SPRING. J'utilise SPRING pour la segmentation d'images par nécessité lorsque eCognition n'est pas disponible pour moi. À mon avis, R n'a tout simplement pas de substitut à de nombreuses applications liées à RS (par exemple la classification de l'arbre de décision, les statistiques spatiales, etc.). Python est mon lien entre les mondes RS et SIG et est principalement utilisé pour l'automatisation.
Je trouve que les langages de programmation commerciaux destinés à RS, tels que IDL et MATLAB, sont maladroits et moins conviviaux que R et Python. D'une certaine manière, j'ai l'impression que de nombreux logiciels et langages commerciaux nous sont imposés plutôt que de répondre naturellement à nos besoins via le processus open source.
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Si vous souhaitez utiliser un SIG et que vous n'êtes pas dans un établissement universitaire ou dans une entreprise qui ont des conditions spéciales ou de l'argent pour payer des licences, quelles solutions?
Pour moi, la deuxième solution:
Pour moi, c'est le Free (et non le gratuit), et je suis prêt à payer si c'était nécessaire. (Et j'utilise exclusivement Python, QGIS, GRASS GIS, gvSIG, OpenJump, R et Octave (clone gratuit de Matlab), PostgreSQL / PostGIS, SQLite / Spatialite, LibreOffice, git, gitHub, etc., tous Open Source, pas sous Windows)
Considérez le processus de développement de gvSIG :
Est-ce possible avec un logiciel propriétaire?
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S'il s'agit de «l'industrie», vous utilisez tout ce qui maximise les profits (MS Paint, Excel, peu importe). S'il s'agit de recherche en science, d'étendre les limites de la connaissance humaine, alors vous devez utiliser un logiciel open source.
Parce que sinon tu fais de l' alchimie .
Voici mes données, un morceau gris de plomb. Voici mes résultats, de l'or pur. Je ne vous dis pas comment je suis passé du plomb à l'or, c'est dans ce sac. Non, vous ne pouvez pas regarder à l'intérieur.
La science nécessite l' ouverture - ce n'est pas une option.
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En tant que chercheur, il faut avoir un accès complet au code source sur le fonctionnement d'un algorithme. Un logiciel propriétaire n'est donc pas un bon choix.
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Les outils propriétaires sont comme des voitures avec un "capot soudé", vous ne pouvez pas voir ce qui se passe sous le capot, au contraire l'open source vous permet de visualiser, d'étudier, de modifier et de faire une adaptation spécifique aux paramètres régionaux (prise en charge des langues régionales), d'améliorer l'efficacité globale du algorithmes sous-jacents, etc.
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Nous consultons dans les outils que nos clients souhaitent que nous utilisions. Si les clients souhaitent que les cartes soient effectuées dans Excel et MSPaint. Enfer, nous le ferons là-bas.
Plus sérieusement cependant, ESRI est une norme de l'industrie et il est difficile d'être consultant si vous ne consultez pas dans sa pile. Sur les projets où ESRI n'est pas une exigence, vous pouvez expérimenter avec d'autres outils.
Sur certains types de projets, d'analyse et de domaines axés sur les résultats, je trouve que les outils FOSS obtiennent de meilleurs résultats que les piles propriétaires en raison de la taille de la communauté et de la facilité de mise à niveau ou de mise à jour d'un outil existant
Avec la mise en œuvre de plus en plus Web des outils et technologies SIG, je suppose qu'il y aura un grand changement de «Standard» à «Standards», ce qui signifie que nous allons environ 4 produits leaders répartis en deux entre propriétaire et FOSS
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Eh bien, je suggère d'utiliser l'open source en RS car vous apprenez des trucs !!! Sinon, des algorithmes complexes sont intégrés dans des assistants et l'utilisateur final ne connaît pas la complexité et la richesse de ce qui se trouve en dessous. L'application d'un filtre passe-bas ou passe-haut simplement parce qu'il se trouve dans un menu d'options n'éclaircit pas l'utilisateur final.
Si vous utilisez FOSS for RS, vous apprendrez les choses à la dure une fois pour toutes et pas seulement une recette de cuisine pour la classification, le NDVI, le NBR ou les composites, etc.
Cela s'applique à la recherche et au commerce de mon point de vue.
J'ai suivi un cours RS en utilisant ERDAS et il s'est écrasé beaucoup à un point où j'ai vraiment pensé que c'était une sorte de bêta et ils ne nous en ont pas parlé; le module ortho-moteur ne cessait de planter avec une image spot 5.
Dans une classification Landsat 5 non supervisée que j'ai refaite plus tard avec GRASS, les choses étaient plus fluides avec ERDAS mais le résultat était assez similaire.
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