Orfeo ToolBox (OTB) — это свободный набор программных библиотек и приложений для обработки дистанционно зондированных данных и спутниковых изображений. Проект ориентирован на операций с растровыми данными высокого разрешения, включая орто‑выравнивание, фильтрацию, классификацию, детекцию изменений, обработку SAR и гиперспектральных данных. OTB предоставляет инструменты как для интерактивного использования, так и для интеграции в автоматизированные рабочие процессы и пакетную обработку.
Разработка OTB велась с акцентом на модульность и масштабируемость: основа представлена в виде C++ библиотек с обёртками и API для Python, что обеспечивает интеграцию с внешними системами и возможность создания собственных конвейеров обработки. Проект поддерживает работу с большими изображениями через ленивую загрузку и обработку по блокам, совместим с форматом GDAL и легко встраивается в геоинформационные системы, включая интеграцию с QGIS через плагины и интерфейсы командной строки.
- Обработка растров: инструменты для чтения, записи, преобразований и конвертации растровых форматов, поддержка больших изображений и tiled‑подхода.
- Орто‑выравнивание и геопривязка: алгоритмы геокодирования, исправления геометрических искажений и резекции изображений.
- Фильтрация и предобработка: пространственные и спектральные фильтры, шумоподавление, нормализация и выравнивание освещённости.
- Классификация: методы машинного обучения и традиционные классификаторы (классификация пикселей и объектов), поддержка обучающих выборок и валидации.
- Детекция изменений: инструменты сравнения мульти‑временных съёмок для выявления изменений земного покрова и инфраструктуры.
- SAR‑обработка: специализированные модули для работы с радарными данными, фильтрация, спекл‑шумоподавление и получение эмпирических параметров.
- Гиперспектральная обработка: алгоритмы спектральной декомпозиции, сжатия, индексов и векторной классификации для многополосных наборов данных.
- Векторные и картографические операции: базовые инструменты для работы с векторными масками, создания ROI и пост‑обработки результатов классификации.
- Интеграция и расширяемость: Python API, модульная C++ архитектура, совместимость с GDAL/PROJ и возможность создания пользовательских модулей.
- Пакетная обработка и конвейеры: утилиты для создания воспроизводимых рабочих процессов, сценариев и пакетных операций на больших наборах данных.