Топ 50+ геопространственных библиотек на Python.

Топ 50+ геопространственных библиотек на Python Ваш путеводитель в мир геопрограммирования.

Введение

Геопространственный анализ, процесс изучения и интерпретации данных в географическом или пространственном контексте, является важной составляющей различных областей, от градостроительства и экологической науки до логистики и управления чрезвычайными ситуациями. От доступа и манипулирования данными до использования передовых методов машинного обучения и безупречной интеграции с программными средствами географической информационной системы (ГИС), Python является языком выбора для геопространственных аналитиков и специалистов по обработке данных. В этой статье представлен информативный обзор того, как Python преобразует геопространственный анализ и какие обширные библиотеки доступны для оптимизации и улучшения этой важной области.

Роль Python в геопространственном анализе

Python играет значительную роль в геопространственном анализе благодаря своей гибкости, богатой экосистеме библиотек и простоте использования. Вот некоторые важные аспекты роли Python в геопространственном анализе:

1. Доступ и манипулирование данными: Python предоставляет библиотеки, такие как GDAL, Fiona и Rasterio, для чтения, записи и манипулирования геопространственными данными в различных форматах, включая shapefiles, GeoTIFF и другие. Эти библиотеки позволяют пользователям без проблем получать доступ к геопространственным наборам данных и работать с ними.
2. Визуализация данных: Широкое использование находят такие библиотеки Python, как Matplotlib, Seaborn и Plotly для создания интерактивных и информативных геопространственных визуализаций. Эти инструменты позволяют создавать карты, диаграммы и графики для эффективного представления географических данных.
3. Библиотеки геопространственного анализа: Python предлагает специализированные библиотеки геопространственного анализа, такие как GeoPandas, Shapely и Pyproj, которые облегчают операции над геометрическими объектами, пространственными отношениями и преобразованиями координат. Эти библиотеки упрощают проведение сложных пространственных анализов.
4. Веб-картография: Библиотеки Python, такие как Folium и Bokeh, позволяют разработчикам создавать интерактивные веб-карты и приложения. Эти инструменты могут интегрироваться с веб-службами картографии, такими как Leaflet и OpenLayers, что упрощает визуализацию и обмен геопространственными данными в Интернете.
5. Машинное обучение и искусственный интеллект: Богатые библиотеки машинного обучения Python, такие как scikit-learn и TensorFlow, позволяют геопространственным аналитикам применять методики машинного обучения к данным дистанционного зондирования, классификации землепользования и другим геопространственным задачам. Это ценно для прогнозного моделирования и распознавания образов.
6. Наука о геопространственных данных: Python – предпочтительный язык для данных ученых, работающих с геопространственными данными. Он поддерживает предобработку данных, создание признаков и построение моделей, что делает его идеальным выбором для решения реальных геопространственных задач.
7. Интеграция с программным обеспечением ГИС: Python может без проблем интегрироваться с популярным программным обеспечением ГИС, таким как ArcGIS, QGIS и GRASS GIS. Это позволяет пользователям расширять функциональность этих инструментов, автоматизировать повторяющиеся задачи и настраивать рабочие процессы.

Также читайте: Руководство начинающего к геопространственному анализу данных

50+ библиотек Python для геопространственного анализа

Arcpy

Arcpy – это библиотека Python, разработанная Esri для автоматизации и настройки задач в ArcGIS, популярном геопространственном программном обеспечении. Она предоставляет доступ к функциональности ArcGIS, позволяя пользователям создавать и расширять его возможности с помощью сценариев. Arcpy предлагает инструменты для геопроцессинга, автоматизации карт и пространственного анализа. Пользователи могут создавать и управлять геопространственными данными, выполнять пространственные запросы и автоматизировать сложные рабочие процессы ГИС. Это ценный ресурс для пользователей ArcGIS и специалистов по ГИС.

• «Месяц GeForce NOW-vember принесет более 50 новых игр для стриминга в облаке»
• «Как используются модели фундаментов в играх?»
• Усиление безопасности в игровой индустрии с помощью интеграции ИИ и блокчейна

Basemap

Basemap, хотя он устарел в пользу Cartopy, является библиотекой Python для создания статических, интерактивных и анимированных карт. Он позволяет визуализировать геопространственные данные на различных проекциях карты. Basemap позволяет пользователям выводить данные на различные проекции карты, добавлять географические элементы и настраивать макеты карты. Хотя он больше не обновляется, он однажды был широко используемым инструментом для геопространственной визуализации.

Cartopy

Cartopy – это библиотека Python для визуализации геопространственных данных. Он представляет собой более современную и активно поддерживаемую альтернативу Basemap, предлагающую различные проекции карты и параметры настройки. Cartopy поддерживает создание карт, визуализацию данных и интеграцию с несколькими источниками картографических данных. Он используется для визуализации научных и экологических данных, что делает его подходящим для различных приложений.

EarthPy

EarthPy – это пакет Python, разработанный для анализа геопространственных данных в контексте экологической науки. Он специализируется на работе с спутниковыми и аэрофотоснимками. EarthPy предоставляет инструменты для обработки, анализа и визуализации геопространственных данных. Он полезен для анализа покрытия земли, данных временных рядов и манипулирования растровыми данными.

Fiona-GO

Fiona-GO – это легковесная оболочка над библиотекой Fiona, упрощающая доступ к геопространственным данным. Она улучшает удобство работы с форматами векторных данных, такими как Shapefile, в Python. Fiona-GO упрощает задачи чтения, записи и манипулирования векторными геопространственными данными. Она упрощает работу с форматами, такими как Shapefile, делая ее более удобной для разработчиков на Python.

Folium

Folium – это библиотека Python для создания интерактивных карт. Она позволяет пользователям встраивать карты Leaflet в веб-приложения и настраивать их с помощью различных дополнительных данных. Folium прост в использовании и подходит для веб-разработчиков. Он упрощает создание карт, добавление маркеров, всплывающих окон и других интерактивных функций. Это универсальный инструмент для визуализации данных и приложений, основанных на местоположении.

Узнайте больше: Геопространственный анализ | Начало работы с Folium в Python!

GDAL и OGR

GDAL (Библиотека абстракции пространственных данных) и OGR (Библиотека простых объектов) – это мощные инструменты для обработки геопространственных данных. Библиотека абстракции пространственных данных GDAL обрабатывает растровые данные, а OGR отвечает за векторные данные. GDAL/OGR обладает обширными возможностями для преобразования, анализа и манипулирования данными. Пользователи могут читать и записывать различные форматы геопространственных данных, выполнять задачи геообработки и эффективно управлять данными.

GEE-Py

GEE-Py – это пакет Python для взаимодействия с Google Earth Engine (GEE). GEE – это платформа для анализа и визуализации геопространственных данных в глобальном масштабе. GEE-Py позволяет пользователям получать доступ и анализировать данные Earth Engine с использованием Python. Он упрощает задачи извлечения данных, их обработки и визуализации. Это важный инструмент для использования возможностей GEE.

GeoAlchemy

GeoAlchemy – это библиотека, интегрирующая геопространственные функции в SQLAlchemy, популярную библиотеку Python для взаимодействия с базами данных. Она позволяет хранить и осуществлять запросы геопространственных данных в реляционных базах данных. Она поддерживает пространственные типы данных и предоставляет безпроблемный способ работы с геопространственными данными в контексте базы данных.

Geocoder

Geocoder – это библиотека Python для геокодирования, преобразования адресов или названий мест в географические координаты и наоборот. Она предлагает простой и последовательный интерфейс для задач геокодирования. Она поддерживает различные сервисы геокодирования, что облегчает работу с данными и приложениями на основе местоположения.

Geodaisy

Geodaisy – это набор инструментов, обеспечивающих функциональность для анализа и визуализации геопространственных данных. Он упрощает работу с пространственными данными, делая их доступными для широкой аудитории. Geodaisy предлагает инструменты для обработки данных, создания карт и геопространственной аналитики. Он поддерживает различные форматы данных и позволяет пользователям создавать пользовательские геопространственные приложения и визуализации.

GeoDjango

GeoDjango – это расширение Django, популярного веб-фреймворка для Python, разработанное для работы с геопространственными данными. Оно позволяет разработчикам создавать веб-приложения с геопространственными функциями. GeoDjango интегрирует геопространственные типы данных, пространственные запросы и возможности картографирования в веб-приложения. Он упрощает разработку местоположенных сервисов и геопространственных веб-приложений.

Geopandas-Tools

Geopandas-Tools, вероятно, относится к дополнительным инструментам или расширениям для библиотеки Geopandas. В Python Geopandas сама используется для манипулирования геопространственными данными. Хотя мы не указываем конкретные инструменты, расширения для Geopandas могут улучшить ее функциональность для обработки, анализа и визуализации данных в геопространственных приложениях.

Geoplot

Geoplot – это библиотека Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для создания различных типов карт. Она упрощает процесс визуализации геопространственных данных. Geoplot предлагает простой способ создания карт с хорофлетными картами, точечными диаграммами на картах и другими геопространственными визуализациями. Он подходит для исследования и представления данных в геопространственном анализе.

Geopy

Geopy – это библиотека Python для геокодирования, преобразования адресов или названий мест в географические координаты и наоборот. Она поддерживает различные сервисы геокодирования, что делает ее универсальным инструментом для приложений, основанных на местоположении. Она упрощает работу с геопространственными координатами и адресами.

Geopyspark

Geopyspark – это библиотека Python для распределенного геопространственного анализа. Она использует PySpark, мощный инструмент для обработки данных большого масштаба. Geopyspark позволяет выполнять анализ геопространственных данных в распределенных системах, что делает ее подходящей для работы с большими геопространственными наборами данных. Она поддерживает операции обработки растровых данных и пространственного анализа в масштабе.

GeospatialPDF

GeospatialPDF – это инструмент, который позволяет вставлять геопространственные данные в документы PDF. Это ценное решение для интеграции пространственной информации в отчеты, карты и презентации. GeospatialPDF упрощает процесс добавления пространственного контекста в файлы PDF. Она позволяет пользователям включать в PDF-файлы карты, географические координаты и другие данные, связанные с местоположением, улучшая визуальное представление информации.

GeostatsPy

GeostatsPy – это библиотека Python, специализирующаяся на геостатистическом анализе пространственных данных. Она разработана для обработки статистических аспектов геопространственных наборов данных. GeostatsPy предлагает широкий спектр геостатистических инструментов, включая моделирование вариограммы, кригинг и пространственную интерполяцию. Это ценный ресурс для геопространственных аналитиков, желающих выполнить сложный статистический анализ своих пространственных данных.

GPSBabel

GPSBabel – это универсальная программа для преобразования и передачи данных GPS. Она облегчает совместимость различных форматов файлов GPS и упрощает обмен данными. GPSBabel поддерживает широкий спектр форматов данных GPS и позволяет пользователям конвертировать данные между форматами, что упрощает работу с данными GPS из разных источников. Это полезный инструмент для энтузиастов и профессионалов GPS.

H3-Py

H3-Py – это привязка Python для геопространственной системы индексации H3. H3 – популярная система пространственной индексации, разработанная Uber, а H3-Py предоставляет доступ к ее функциональности через Python. H3-Py позволяет пользователям выполнять геопространственную индексацию, шестигранный биннинг и пространственный анализ с использованием системы H3. Это удобный инструмент для приложений, связанных с данными, основанными на местоположении, и пространственной агрегацией.

ipyleaflet

ipyleaflet – это библиотека Python для интерактивного маппинга в браузере. Она разработана для создания интерактивных и визуально привлекательных карт в блокнотах Jupyter. Она предлагает широкий спектр инструментов и виджетов для маппинга в среде Jupyter. Пользователи могут создавать интерактивные карты, добавлять маркеры и визуализировать геопространственные данные, что делает ее отличным выбором для исследования и представления данных.

Kepler.gl

Kepler.gl – это инструмент геопространственного анализа с открытым исходным кодом, разработанный для работы с крупномасштабными наборами данных. Он разработан для упрощения визуализации и анализа сложной геопространственной информации. Kepler.gl предоставляет пользовательский интерфейс для создания настраиваемых карт и анализа геопространственных данных. Он может обрабатывать большие наборы данных и предлагает функции фильтрации, стилизации и совместного использования данных, что делает его ценным ресурсом для геопространственных специалистов.

Leaflet

Leaflet – это популярная библиотека JavaScript с открытым исходным кодом для создания интерактивных карт на веб-приложениях. Она является универсальным инструментом для добавления функциональности карт к веб-сайтам. Leaflet предлагает удобный интерфейс API для создания интерактивных карт, поддерживает различные слои карты, маркеры и всплывающие окна, что делает ее идеальным выбором для веб-разработчиков, стремящихся интегрировать карты в свои проекты.

Lingeohash

Lingeohash – это библиотека, предоставляющая функции для кодирования и декодирования геохэшей. Геохеши – это способ представления географических координат в виде короткой строки из букв и цифр. Lingeohash упрощает процесс преобразования между координатами широты и долготы и геохешами. Это ценный инструмент для геопространственных приложений, где требуются компактные и удобочитаемые представления местоположений.

Matplotlib

Matplotlib, широко используемая библиотека Python, создает статические, анимированные и интерактивные визуализации, включая геопространственные визуализации. Она предоставляет различные функции построения геопространственных визуализаций, такие как точечные графики, линейные графики и тепловые карты. Она является универсальным инструментом для визуализации данных и часто используется в сочетании с другими геопространственными библиотеками для создания пользовательских карт и графиков.

Mayavi

Mayavi является инструментом визуализации научных данных для трехмерных визуализаций. Он широко используется в научных вычислениях, инженерии и анализе данных для создания интерактивных трехмерных визуализаций и графиков. Mayavi предоставляет различные техники визуализации, включая объемное визуализирование, контурные графики и построение поверхностей. Он поддерживает несколько форматов данных и интегрируется с популярными научными библиотеками, такими как NumPy.

MetPy

MetPy – это библиотека Python, разработанная для метеорологического и атмосферного анализа данных. Она предлагает инструменты и функциональности, специально разработанные для изучения погоды и климата. MetPy включает в себя метеорологические вычисления, обработку единиц измерения и инструменты визуализации. Он упрощает анализ и визуализацию атмосферных данных, что делает его ценным ресурсом для метеорологов и климатологов.

NetworkX

NetworkX – это библиотека Python для изучения и анализа сложных сетей и графов. Она широко используется для анализа сетей, включая социальные сети, биологические сети и транспортные сети. NetworkX предоставляет широкий спектр алгоритмов и структур данных для анализа сетей. Она позволяет пользователям создавать, изменять и анализировать графы, что делает ее мощным инструментом для исследователей в области сетей.

OGR

OGR – это набор привязок Python для библиотеки OGR, которая используется для обработки векторных данных. Он позволяет программистам Python работать с различными форматами векторных данных, такими как shapefile и геодатабазы. OGR упрощает чтение, запись и преобразование геопространственных векторных данных. Это ценный инструмент для профессионалов в области геопространственных данных и разработчиков, работающих с форматами векторных данных.

OpenRouteService-Py

OpenRouteService-Py – это клиент Python для API OpenRouteService. Он предоставляет доступ к маршрутизации и геопространственным сервисам, позволяя пользователям рассчитывать маршруты, изохроны и выполнять другие геопространственные задачи. OpenRouteService-Py позволяет разработчикам интегрировать геопространственный маршрутизационный и анализ доступности в свои приложения. Он предлагает различные профили маршрутизации и геопространственные функции, что делает его ценным ресурсом для сервисов, связанных с местоположением.

Orfeo Toolbox

Orfeo Toolbox (OTB) – это набор инструментов для обработки дистанционного зондирования изображений. Он предназначен для обработки и анализа данных дистанционного зондирования, что делает его важным компонентом в наблюдении Земли. OTB предлагает различные функции обработки изображений, включая фильтрацию, извлечение признаков и классификацию. Это открытый ресурс для профессионалов в области дистанционного зондирования и исследователей.

OSMNX

OSMNX – это библиотека Python, которая извлекает, анализирует и визуализирует уличные сети из данных OpenStreetMap. Она используется для градостроительного планирования, анализа транспорта и географических исследований. OSMNX упрощает работу с данными OpenStreetMap, позволяя пользователям извлекать уличные сети и выполнять анализ сетей. Он предоставляет инструменты для маршрутизации, визуализации и пространственного анализа городских сетей.

Pandas

Pandas – это широко используемая библиотека для обработки и анализа данных на языке Python. Хотя она не является исключительно геопространственным инструментом, она широко используется для обработки и анализа табличных и структурированных данных, включая геопространственные данные. Pandas предлагает структуры данных и функции для очистки, преобразования и анализа данных. Это универсальная библиотека для обработки и подготовки геопространственных наборов данных к анализу.

Plotly и Plotly Express

Plotly и Plotly Express – это библиотеки Python для интерактивной визуализации данных. Они могут создавать различные диаграммы и графики, включая геопространственные визуализации. Plotly и Plotly Express предоставляют возможности высококачественной интерактивной визуализации. Они позволяют пользователям создавать геопространственные визуализации, такие как карты, точечные диаграммы и тепловые карты.

Plotnine

Plotnine – это библиотека Python, которая привносит концепцию грамматики графиков в визуализацию геопространственных данных. Она позволяет пользователям создавать настраиваемые и сложные геопространственные визуализации с систематизированным и последовательным подходом. Plotnine предлагает мощную и гибкую среду для создания геопространственных визуализаций. Она позволяет пользователям определять эстетику и компоненты своих визуализаций, что делает ее ценным ресурсом для продвинутой визуализации геопространственных данных.

PostGIS

PostGIS – это открытое расширение PostgreSQL, добавляющее поддержку географических объектов и геоспатиальных функций. Оно позволяет хранить, извлекать и анализировать геопространственные данные в рамках реляционной базы данных. PostGIS предоставляет продвинутые возможности геоспатиальных данных, включая поддержку различных типов пространственных данных, пространственную индексацию и широкий спектр геоспатиальных функций. Это мощный инструмент для управления и запроса геопространственных данных.

PyCRS

PyCRS – это библиотека Python для работы с системами координат пространственных данных (CRS). Она позволяет пользователям разбирать, преобразовывать и управлять геопространственными системами координат. PyCRS упрощает работу с определениями и преобразованиями CRS. Он поддерживает различные форматы CRS, что делает его ценным инструментом для геопространственных проектов, вовлекающих различные системы координат.

PyDeck

PyDeck – это высокоуровневая библиотека Python для создания карт с использованием deck.gl. Deck.gl – это мощный фреймворк для визуализации данных на картах, и PyDeck упрощает его использование. PyDeck предоставляет интуитивный интерфейс для создания интерактивных и визуально привлекательных карт с deck.gl. Он поддерживает различные слои карты и визуализации, что делает его подходящим для исследования и представления геопространственных данных.

PyGeos

PyGeos – это библиотека Python, предназначенная для выполнения эффективных геометрических операций с использованием библиотеки GEOS (Geometry Engine – Open Source). Он находит применение в продвинутых геопространственных вычислениях. PyGeos предлагает высокопроизводительные геометрические операции, такие как буферизация, пересечения и наложения. Он оптимизирован для скорости и эффективности использования памяти, что делает его ценным инструментом для геопространственного анализа.

PyNGL

PyNGL – это интерфейс Python для программной среды NCAR Graphics (National Center for Atmospheric Research). Он используется в основном для создания научных визуализаций, включая геопространственные и метеорологические графики. PyNGL предоставляет различные функции построения графиков и варианты для создания геопространственных визуализаций. Это универсальный инструмент для визуализации атмосферных и геопространственных данных.

PyProj

PyProj – это интерфейс Python для библиотеки PROJ, которая используется для картографических проекций и преобразований координат. Он позволяет пользователям работать с различными системами координат. PyProj упрощает преобразование координат и проекций. Он поддерживает различные определения CRS и варианты преобразования, что делает его неотъемлемым инструментом для геопространственных проектов, вовлекающих разнообразные системы координат.

PyShp

PyShp – это библиотека Python для чтения и записи файлов формата shapefile, стандартного формата геопространственных данных. Он позволяет пользователям работать с данными shapefile. PyShp предоставляет инструменты для разбора и создания shapefile. Это ценный ресурс для работы с векторными геопространственными данными и интеграции их в различные приложения.

PyViz и HoloViz

PyViz и HoloViz – это библиотеки, которые включают Geoviews, Datashader и HvPlot. Они предназначены для интерактивной визуализации и исследования геопространственных данных. Эти библиотеки предлагают различные инструменты для создания интерактивных геопространственных визуализаций, работы с большими наборами данных и обеспечения гладкого пользовательского опыта. Они подходят для исследования и представления данных.

Rasterio

Rasterio – это библиотека Python для чтения и записи геопространственных растровых данных. Она упрощает работу с различными форматами растров, включая GeoTIFF и многое другое. Rasterio предоставляет простой в использовании интерфейс для открытия, чтения и записи растровых наборов данных. Он поддерживает географическую привязку и обработку метаданных, что делает его ценным ресурсом для работы с геопространственными изображениями.

RSGISLib

RSGISLib – это библиотека для обработки и анализа геопространственных изображений в сфере дистанционного зондирования. Он разработан для обработки и анализа данных дистанционного зондирования. RSGISLib предлагает различные функции обработки изображений, включая классификацию, извлечение признаков и улучшение изображений. Это мощный инструмент для профессионалов и исследователей в области дистанционного зондирования.

SentinelHub-Py

SentinelHub-Py – это библиотека Python, предназначенная для работы с спутниковыми изображениями от серии спутников наблюдения Земли Sentinel. Она предлагает мощные инструменты для доступа, обработки и анализа спутниковых данных, что делает ее ценным ресурсом для приложений дистанционного зондирования. Ключевые функции включают доступ к услугам Sentinel Hub, настраиваемое комбинирование каналов и создание анализа временных рядов для мониторинга окружающей среды.

Shapely

Shapely – это библиотека Python для геометрических операций и манипуляций. Она упрощает создание и анализ геометрических форм, таких как точки, линии и полигоны. Многие ГИС (географические информационные системы) широко используют Shapely для обработки и интеграции пространственных данных. Ключевые функции включают пространственные предикаты, геометрические операции и возможность проверки геометрических отношений.

SpatialPandas

SpatialPandas расширяет функциональность библиотеки Pandas для эффективной работы с геопространственными данными. Он предоставляет структуры данных и операции для работы с геопространственными данными, такими как точки, линии и полигоны. Ключевые функции включают пространственный индексирование, географические преобразования и плавную интеграцию с существующими рабочими процессами Pandas, что упрощает управление и анализ больших геопространственных наборов данных.

Turfpy

Turfpy – это порт языка Python для Turf.js, геопространственного движка, который предлагает широкий спектр функций геопространственного анализа. Он позволяет пользователям выполнять геопространственные вычисления, такие как измерение расстояния, обнаружение пересечений и операции с буфером, в Python. Turfpy является ценным ресурсом для геопространственных специалистов и разработчиков, которым требуются мощные возможности геопространственной обработки в их приложениях.

Whitebox Tools

WhiteboxTools – это библиотека с открытым исходным кодом, предоставляющая широкий набор геопространственных инструментов для геообработки и пространственного анализа. Она поддерживает различные форматы растровых и векторных данных и предлагает множество операций, включая гидрологический анализ, анализ рельефа и обработку изображений. Основные особенности включают интерфейс командной строки, привязки к Python и возможность создания пользовательских геопространственных рабочих процессов, что делает ее универсальным выбором для манипуляции и анализа геопространственных данных.

Заключение

В заключение, Python стал незаменимым инструментом в геопространственном анализе. Гибкость, обширная библиотека экосистемы и удобство использования этой технологии революционизировали способ доступа, обработки и визуализации геопространственных данных. Python облегчает безупречную манипуляцию данными с помощью библиотек, таких как GDAL, Fiona и Rasterio, позволяя пользователям легко работать с различными геопространственными форматами. Он дает возможность геопространственным аналитикам создавать интерактивные и информативные визуализации с использованием библиотек, таких как Matplotlib, Seaborn и Folium, а также специализированные инструменты, такие как GeoPandas и Shapely, упрощают сложные пространственные операции.

В сущности, Python трансформировал геопространственный анализ, предоставляя всестороннюю, удобную и мощную платформу, которая дает возможность аналитикам и ученым-исследователям данных полностью раскрыть потенциал географических данных, в конечном итоге способствуя лучшему принятию решений в различных областях, от городского планирования до экологической науки и управления бедствиями.