GDAL:地理空间数据抽象库

2024-05-10 GIS 151
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  • 将地理空间数据抽象库 (GDAL) 视为关键的 GIS 基础设施。
  • GDAL 用于基于栅格和矢量的操作, 通常是最重要和最常见的地理空间操作,例如地理配准、 数据重采样或矢量导入和导出操作。
  • GDAL 是开源的;虽然可能会保持原样,但这种工具的商业模式正在发生变化。

我们经常将关键基础设施视为与道路或电力相关的东西。在日益数字化的世界中,关键基础设施也是数据 *** 和软件。地理空间数据抽象库 (GDAL) 是一组软件工具,可能是 GIS 软件中最重要的部分之一,自 2000 年以来一直作为一个项目存在。

该库被Google Earth等主要公共平台使用,也被ArcGIS、QGIS和GRASS等常用 GIS 工具使用。事实上,可能有数百个软件项目使用 GDAL 库。在 MapScpping Podcast 的一次采访中, Paul Ramsey 讨论 了 GDAL 的重要性,以及它的财务模型和对地理空间社区的长期生存能力。

GIS 数据和 GDAL

我们可以将 GDAL 视为提供与矢量和栅格数据相关的许多操作的数据管道。可以对数据进行排列和操作,以便应用各种数据编辑和可视化操作,包括最常见的操作,例如转换和地理配准。

该工具执行的操作包括坡度和坡向计算、光栅扭曲、子集和图像重采样。许多用户都知道它具有工作和操作各种数据格式的能力,其中包含由库处理和导入的 160 多种栅格格式。数据还可以多种格式导出,该工具可以工作并应用 GeoTiIFF、Geo *** ON 和 CSV 格式等。

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GDAL:地理空间数据抽象库

GDAL 标志

其他软件和工具中的 GDAL 功能

命令行访问意味着它通常在其他工具中应用。还使用了 OGR 库,处理矢量数据,包括矢量图形,并在标准格式上执行读写操作。

GDAL 用于广泛的开源和私有工具,因此它经常包含在每个主要操作系统的第三方软件中。

GDAL 的部分是用C、C++和 Python编写的,具有多种计算机语言绑定,这也是其被广泛访问的原因之一,使得该工具可以在流行的 GIS 脚本语言中使用,例如 Python、Perl、Ruby、R 等。

应用 C、C++ 或Java的大型面向对象平台也应用该库。由于可以在 GDAL 中完成的通用操作,像 Esri 这样的大公司决定使用这个库比创建自己的专有库更好。

最近,GDAL 也被应用为基于云的计算操作的一部分,这意味着用户甚至不需要在本地复制它,并且可以远程应用空间操作,有时在创建数据时可以近乎实时地应用。

例如,当访问来自 USGS 的 Landsat 或来自 Planet Labs 的 高分辨率卫星图像等数据时,GDAL 操作已经从卫星发送的数据点开始应用,包括正射校正。

GDAL库不断更新完善;保持软件更新通常很重要,以避免潜在的软件冲突或无法与其他软件正常工作的操作。

GDAL:地理空间社区的关键基础设施

我们可以得出的结论是,GDAL 已有效地成为地理空间社区的关键基础设施。考虑到应用于矢量和栅格数据的广泛操作,它可能是最重要的库之一。此外,很多大大小小的工具都使用GDAL,也成为应用程序中不可或缺的一部分。

优势是该库是使用 MIT 许可证的免费和开源的。这让地理空间社区放心,但作为一个重要性日益增长的开源项目,维护库变得具有挑战性和时间要求。

维护和资助GDAL

GDAL 使许多用户受益,包括富裕的大型科技公司,他们不必为该工具付费。幸运的是,GDAL 的商业模式已经改变,现在敦促使用该程序的大型云提供商和公司为该项目提供资金,以支付软件的时间和维护费用。

这运作良好,并允许该项目引入代码的开发人员和编辑人员。此外,这意味着该库得到了相当定期的维护,如果软件没有得到维护,可以避免成为地理空间用户的责任。

作为一个开源项目,GDAL 是一个协作项目,由各种贡献者和数量有限的个人证明所做的更改。虽然目前一些公司和项目正在为维护 GDAL 提供资金,但人们意识到 GDAL 对许多甚至更小的公司和组织至关重要,这一点也很重要。

为了帮助维护这个关键软件的未来,用户可能有必要鼓励他们的经理和预算人员帮助为项目做出贡献,以帮助维护其未来。鉴于其开源性质,预计该项目不会向任何人收取使用费,但捐款可能是确保该项目在未来几年继续进行的一种方式。

来源:开源地理空间基金会中文分会

来源链接:https://www.osgeo.cn/post/14dc9

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