遥感技术趋势：利用所有可用工具
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遥感技术趋势：利用所有可用工具
匿名 2014年7月31日 星期四
最近我似乎做了很多项目方案的工作。这倒不是我不喜欢 ENVI，但时不时地使用我的文字表达能力也是一种很好的调剂。在这项工作中，我注意到一些行业趋势，我认为值得讨论和提及。我很想听听其他人看到了哪些趋势……
大数据处理：
GPU、树莓派集群、分布式处理、多核系统、Hadoop 系统，应有尽有。影像数据已经变得比以往更“庞大”，而人们希望立即得到结果。好消息是，NV5 Geospatial（原 Exelis VIS）如今已经为这些处理架构提供了解决方案。信不信由你，它们实现起来并不那么困难，而且有些方案并不昂贵。可以查看我与 NVIDIA 合作的关于 GPU 处理的网络研讨会。GPULib：用于 IDL 的 GPU 计算是另一个优秀的解决方案。这两项产品都属于以最小投资获得巨大回报的类别。
特征提取
ENVI 和 ENVI LiDAR 提供了许多开箱即用的特征提取工具，但某些客户对特定特征所需的精度非常高，通常我们需要进行一些定制。好消息是，我们有一些极其聪明（且非常有趣）的人在 VIS 工作，他们正好“精通”这些东西。我不确定有什么模式是我们没有为特征提取和 QA 进行优化，并获得超过 95% 精度的。而且对于大多数特征提取数据来说，数据量都很大，请参见上一段。
“混合式”企业解决方案
在当今开放和社区协作的世界里，商用现货软件有时会被归类为昂贵或不易与其他系统协作。但我看到的是一种愿意兼收两者优势的趋势。我听到越来越多的人需要真正理解影像数据及其处理能力，而开发模式是次要的。显然，我们为 NV5 Geospatial 的商用现货软件感到自豪，并相信它能做很多神奇的事情，但如果客户想要一个 Java 企业框架，并且需要真正理解科学数据和处理的人才，我们会根据客户的需求进行构建，因为我们对于处理影像工作充满热情。ENVI 和 IDL 都能很好地与 C++、Java、Python 等其他语言交互。因此，即使在那些使用 Java 的项目中，在 ENVI 中构建并经过验证的工具最终也能节省资金和时间，因为它们不需要用另一种语言重新开发。
IDL Python 桥接工具 Slither 是另一个将商用现货软件与开源结合以实现优势互补的优秀范例。通过 Slither，您可以直接从 IDL 执行 Python 语句，并且可以免费从 Jacquette Consulting 获取。这是 Ronn Kling 关于如何使用该桥接工具的电子书。我们远非对开源感到恐惧，我们认为开源就像带来了一位有趣的新朋友共进晚餐，他有精彩的故事要分享。开源让我们能够发挥创造力并挑战我们的思维，这是扩展社区资源和机会的绝佳方式。
如有任何问题或意见，请随时通过 amanda.oconnor@nv5.com 与我联系。