15 bibliotecas de Python para SIG y mapeo.
Bibliotecas de Python para SIG y mapeo
Las bibliotecas de Python son la última extensión en SIG porque le permite aumentar su funcionalidad principal.
Al usar bibliotecas de Python, puede romper el molde que es GIS y sumergirse en una ciencia de datos seria.
Hay más de 200 bibliotecas estándar en Python . Pero también hay miles de bibliotecas de terceros. Por lo tanto, es infinito lo lejos que puede llevarlo.
Hoy en día, se trata de bibliotecas de Python en GIS. Específicamente, ¿cuáles son los paquetes de Python más populares que utilizan los profesionales de SIG en la actualidad? Empecemos.
Primero, ¿por qué usar bibliotecas de Python para SIG?
¿Alguna vez ha notado que a GIS le falta esa capacidad que necesita? Debido a que ningún software SIG puede hacerlo todo, las bibliotecas de Python pueden agregar esa funcionalidad adicional que necesita.
En pocas palabras, una biblioteca de Python es un código que alguien más ha escrito para hacer la vida más fácil para el resto de nosotros. Los desarrolladores han escrito bibliotecas abiertas para aprendizaje automático , informes, gráficos y casi todo en Python.
Si desea esta funcionalidad adicional, puede aprovechar esas bibliotecas importándolas a su secuencia de comandos de Python. Desde aquí, puede llamar a funciones que no forman parte de forma nativa de su software GIS principal.
SUGERENCIA PRO: Use pip para instalar y administrar sus paquetes en Python
Bibliotecas Python para SIG
Si va a construir un equipo de estrellas para bibliotecas GIS Python, este sería el objetivo. Todos ellos le ayudan a ir más allá de la típica gestión, análisis y visualización de datos espaciales. Esa es la verdadera definición de un sistema de información geográfica .
1 . Arcpy
Si usa Esri ArcGIS, probablemente esté familiarizado con la biblioteca de ArcPy . ArcPy está diseñado para operaciones de geoprocesamiento. Pero no es solo para análisis espacial, también es para conversión de datos, administración y producción de mapas con Esri ArcGIS.
2 . Geopandas
Geopandas es como los pandas se encuentran con GIS. Pero en lugar de un análisis tabular sencillo, la biblioteca de geopandas agrega un componente geográfico. Para las operaciones de superposición, Geopandas usa Fiona y Shapely, que son bibliotecas de Python propias.
3 . GDAL / OGR
La biblioteca GDAL / OGR se utiliza para traducir entre formatos y extensiones GIS. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI y GRASS GIS y casi todo el software GIS lo utilizan para la traducción de alguna manera. En este momento, GDAL / OGR admite 97 controladores vectoriales y 162 ráster.
4 . RSGISLib
La biblioteca RSGISlib es un conjunto de herramientas de detección remota para el procesamiento y análisis de ráster. Por nombrar algunos, clasifica, filtra y realiza estadísticas sobre imágenes. Mi favorito personal es el módulo de segmentación y clasificación basada en objetos (GEOBIA).
5 . PyProj
El propósito principal de la biblioteca PyProj es cómo funciona con los sistemas de referencia espacial. Puede proyectar y transformar coordenadas con una variedad de sistemas de referencia geográfica. PyProj también puede realizar cálculos geodésicos y distancias para cualquier dato dado.
Bibliotecas de Python para ciencia de datos
La ciencia de datos extrae conocimientos de los datos. Toma datos e intenta darles sentido, por ejemplo, trazándolos gráficamente o usando el aprendizaje automático. Esta lista de bibliotecas de Python puede hacer exactamente esto por usted.
6 . NumPy
Python numérico ( biblioteca NumPy ) toma su tabla de atributos y la coloca en una matriz estructurada. Una vez que está en una matriz estructurada, es mucho más rápido para cualquier informática científica. Una de las mejores cosas de esto es cómo puede trabajar con otras bibliotecas de Python como SciPy para operaciones estadísticas pesadas.
7 . Pandas
La biblioteca de Pandas es inmensamente popular para la manipulación de datos. No es solo para estadísticos. Pero también es increíblemente útil en SIG. El rendimiento computacional es clave para los pandas. El éxito de Pandas radica en su marco de datos. Los marcos de datos están optimizados para trabajar con big data. Están optimizados hasta tal punto que es algo que Microsoft Excel ni siquiera podría manejar.
8 . Matplotlib
Cuando trabaja con miles de puntos de datos, a veces lo mejor que puede hacer es trazarlo todo. Ingrese matplotlib. Los estadísticos utilizan la biblioteca matplotlib para la visualización visual. Matplotlib lo hace todo. Traza gráficos, tablas y mapas. Incluso con big data, es decente para procesar números.
9 . Scikit
Últimamente, el aprendizaje automático ha estado de moda. Y con razón. Scikit es una biblioteca de Python que permite el aprendizaje automático. Está integrado en NumPy, SciPy y Matplotlib. Por lo tanto, si desea realizar una minería de datos, una clasificación o una predicción de ML, la biblioteca Scikit es una opción decente.
10 . Re (expresiones regulares)
Las expresiones regulares (Re) son la herramienta de filtrado definitiva. Cuando hay una cadena específica que desea buscar en una tabla, esta es su biblioteca de referencia. Pero puede llevarlo un poco más lejos, como detectar, extraer y reemplazar con coincidencia de patrones.
11 . ReportLab
ReportLab es una de las bibliotecas más satisfactorias de esta lista. Digo esto porque los SIG a menudo carecen de suficientes capacidades de generación de informes. Especialmente, si desea crear una plantilla de informe, esta es una opción fabulosa. No sé por qué la biblioteca ReportLab se sale un poco del radar porque no debería.
12 . ipyleaflet
Si desea crear mapas interactivos, ipyleaflet es una fusión de Jupyter notebook y Leaflet. Puede controlar una variedad de personalizaciones como cargar mapas base, geojson y widgets. También ofrece una amplia gama de tipos de mapas para elegir, incluidas coropletas, datos de velocidad y vistas en paralelo.
13 . Folio
Al igual que ipyleaflet, Folium le permite aprovechar el folleto para crear mapas web interactivos. Le da el poder de manipular sus datos en Python, luego puede visualizarlos con la biblioteca de JavaScript de código abierto líder.
14 . Geemap
Geemap está diseñado más para la ciencia y el análisis de datos utilizando Google Earth Engine (GEE) . Aunque cualquiera puede usar esta biblioteca de Python, los científicos e investigadores la usan específicamente para explorar el catálogo de imágenes satelitales de varios petabytes en GEE para sus aplicaciones y usos específicos con datos de teledetección .
15 . LiDAR
Simplemente llamado Paquete LiDAR Python , el propósito es procesar y visualizar datos de detección y rango de luz (LiDAR) . Por ejemplo, incluye herramientas para suavizar, filtrar y extraer propiedades topológicas de datos de modelos digitales de elevación (DEM) . Aunque no veo la integración con archivos LAS sin procesar, cumple su propósito para el análisis hidrológico y del terreno.
SUGERENCIA PRO: Si necesita una lista rápida y sucia de funciones para las bibliotecas de Python, consulte las hojas de trucos de DataCamp .
El equipo All-Star de Bibliotecas de Python
Estas son las bibliotecas de Python que pensamos que se destacaron para SIG y ciencia de datos.
Ahora es el momento de encenderlo.
Si pudieras construir un equipo estelar de bibliotecas de Python, ¿a quién pondrías en tu equipo?
Traducido de https://gisgeography.com/python-libraries-gis-mapping/
