Bibliotecas Python para GIS e mapeamento

15 Bibliotecas Python para GIS e mapeamento

Bibliotecas Python para GIS e mapeamento

As bibliotecas Python são a extensão definitiva em GIS porque permitem que você aumente sua funcionalidade principal.

Usando bibliotecas Python, você pode sair do molde que é o GIS e mergulhar em alguma ciência de dados séria.

Existem mais de 200 bibliotecas padrão em Python . Mas também existem milhares de bibliotecas de terceiros. Portanto, é infinito o quão longe você pode ir.

Hoje, tudo gira em torno de bibliotecas Python em GIS. Especificamente, quais são os pacotes Python mais populares que os profissionais de GIS usam hoje? Vamos começar.

 

Primeiro, por que usar bibliotecas Python para GIS?

Você já notou como o GIS está perdendo aquele recurso que você precisa fazer? Como nenhum software GIS pode fazer tudo, as bibliotecas Python podem adicionar a funcionalidade extra de que você precisa.

Simplificando, uma biblioteca Python é um código que outra pessoa escreveu para tornar a vida mais fácil para o restante de nós. Os desenvolvedores escreveram bibliotecas abertas para aprendizado de máquina , relatórios, gráficos e quase tudo em Python.

Se você deseja essa funcionalidade extra, pode aproveitar essas bibliotecas importando-as para o seu script Python. A partir daqui, você pode chamar funções que não fazem parte do seu software GIS principal.

 

Bibliotecas Python para GIS

Se você vai construir uma equipe de estrelas para bibliotecas GIS Python, é isso. Todos eles ajudam você a ir além do típico gerenciamento, análise e visualização de dados espaciais. Essa é a verdadeira definição de um Sistema de Informação Geográfica .

DICA PRO: use o pip para instalar e gerenciar seus pacotes em Python

 

1 . Arcpy

Se você usa o Esri ArcGIS, provavelmente está familiarizado com a biblioteca ArcPy . ArcPy é destinado a operações de geoprocessamento. Mas não é apenas para análise espacial, é também para conversão de dados, gerenciamento e produção de mapas com o Esri ArcGIS.

 

2 . Geopandas

Geopandas é como os pandas encontram o GIS. Mas em vez de uma análise tabular direta, a biblioteca geopandas adiciona um componente geográfico. Para operações de sobreposição, Geopandas usa Fiona e Shapely, que são bibliotecas Python próprias.

 

3 . GDAL / OGR

biblioteca GDAL / OGR é usada para traduzir entre formatos e extensões GIS. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI e GRASS GIS e quase todos os softwares GIS usam-no para tradução de alguma forma. No momento, GDAL / OGR oferece suporte a 97 vetores e 162 drivers de varredura.

 

4 . RSGISLib

biblioteca RSGISLib é um conjunto de ferramentas de sensoriamento remoto para processamento e análise raster. Para citar alguns, ele classifica, filtra e executa estatísticas em imagens. Meu favorito pessoal é o módulo para segmentação e classificação baseada em objeto (GEOBIA).

 

5 . PyProj

O objetivo principal da biblioteca PyProj é como ela funciona com sistemas de referência espacial. Ele pode projetar e transformar coordenadas com uma variedade de sistemas de referência geográfica. O PyProj também pode realizar cálculos geodésicos e distâncias para qualquer datum.

 

Bibliotecas Python para ciência de dados

A ciência de dados extrai insights dos dados. Ele pega os dados e tenta entendê-los, por exemplo, plotando-os graficamente ou usando aprendizado de máquina. Esta lista de bibliotecas Python pode fazer exatamente isso por você.

 

6 . NumPy

Numerical Python ( biblioteca NumPy ) pega sua tabela de atributos e a coloca em um array estruturado. Uma vez que está em um array estruturado, é muito mais rápido para qualquer computação científica. Uma das melhores coisas sobre isso é como você pode trabalhar com outras bibliotecas Python como SciPy para operações estatísticas pesadas.

 

7 . Pandas

biblioteca Pandas é imensamente popular para troca de dados. Não é apenas para estatísticos. Mas também é incrivelmente útil em GIS. O desempenho computacional é fundamental para os pandas. O sucesso do Pandas está em seu quadro de dados. Os frames de dados são otimizados para trabalhar com big data. Eles são otimizados a tal ponto que é algo que o Microsoft Excel não seria capaz de lidar.

 

8 . Matplotlib

Quando você está trabalhando com milhares de pontos de dados, às vezes a melhor coisa a fazer é plotar tudo. Digite matplotlib. Os estatísticos usam a biblioteca matplotlib para exibição visual. Matplotlib faz tudo. Ele traça gráficos, tabelas e mapas. Mesmo com big data, é decente em processar números.

 

9 . Re (expressões regulares)

Expressões regulares (Re) são a ferramenta de filtragem definitiva. Quando há uma string específica que você deseja caçar em uma tabela, esta é a sua biblioteca preferida. Mas você pode ir um pouco mais longe, como detectar, extrair e substituir com correspondência de padrões.

 

10 . ReportLab

ReportLab é uma das bibliotecas mais satisfatórias desta lista. Digo isso porque o GIS geralmente carece de recursos de relatório suficientes. Especialmente, se você deseja criar um modelo de relatório, esta é uma opção fabulosa. Não sei por que a biblioteca ReportLab sai um pouco do radar porque não deveria.

 

11 . ipyleaflet

Se você deseja criar mapas interativos, o ipyleaflet é uma fusão do caderno Jupyter e do folheto. Você pode controlar uma variedade de personalizações, como mapas de base de carregamento, geojson e widgets. Ele também oferece uma ampla variedade de tipos de mapas para escolher, incluindo coropleto, dados de velocidade e visualizações lado a lado.

 

12 . Folha

Assim como o ipyleaflet, o Folium permite que você aproveite o folheto para criar mapas da web interativos. Ele oferece a capacidade de manipular seus dados em Python e, em seguida, você pode visualizá-los com a biblioteca JavaScript de código aberto líder.

 

13 . Geemap

Geemap destina-se mais à ciência e análise de dados usando o Google Earth Engine (GEE) . Embora qualquer pessoa possa usar essa biblioteca Python, cientistas e pesquisadores a usam especificamente para explorar o catálogo de vários petabytes de imagens de satélite em GEE para suas aplicações específicas e usos com dados de sensoriamento remoto .

 

  1. LiDAR

Simplesmente denominado Pacote LiDAR Python , o objetivo é processar e visualizar dados de detecção e alcance de luz (LiDAR) . Por exemplo, inclui ferramentas para suavizar, filtrar e extrair propriedades topológicas de dados de modelos digitais de elevação (DEMs) . Embora eu não veja integração com arquivos LAS brutos, ele serve ao seu propósito para análises de terreno e hidrológicas.

 

15 . Scikit

Ultimamente, o aprendizado de máquina está em alta. E por um bom motivo. Scikit é uma biblioteca Python que permite o aprendizado de máquina. Ele é integrado ao NumPy, SciPy e Matplotlib. Então, se você quiser fazer mineração de dados, classificação ou previsão de ML, a biblioteca Scikit é uma escolha decente.

 

Fonte: https://gisgeography.com/python-libraries-gis-mapping/ em 05/11/2021.

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Categoria

Python

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