Awesome GitHub RepositoriesGeodaten und Vektorkartierung

Mapbox GL JS ist eine WebGL-Karten-Rendering-Engine und ein interaktives Webkarten-Framework, das zum Rendern von Vektorkacheln, Rasterbildern und 3D-Gelände im Browser verwendet wird. Es fungiert als Vektorkachel-Kartenbibliothek und Tool zur Visualisierung von Geodaten und nutzt GPU-beschleunigte Shader, um Geodaten in interaktive Karten umzuwandeln. Das Projekt zeichnet sich durch die Integration benutzerdefinierter WebGL-Layer direkt in die Rendering-Pipeline und die Verwendung datengesteuerter Ausdrücke aus, um Feature-Eigenschaften auf visuelle Attribute abzubilden. Es unterstützt spezialisiertes Datenladen über PMTiles und bietet Offline-Kartenverwaltung durch lokale Pakete und Datenbanken. Die Engine deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, darunter 3D-Gelände- und Gebäuderendering mit Beleuchtung und Schatten, Echtzeit-Verfolgung des Benutzerstandorts und programmierbare Kameraanimationen. Sie bietet räumliche Abfragen für den Abruf von Features, dynamische Filterung und ein UI-System für HTML-Marker und Informations-Popups. Die Bibliothek enthält Build-Konfigurationen zur Erstellung von Bundles, die Content-Security-Policy-Beschränkungen für Web-Worker erfüllen.

osrm-backend ist eine leistungsstarke Routing-Engine und ein Backend-Dienst, der darauf ausgelegt ist, kürzeste Wege und Fahrtentfernungen unter Verwendung von OpenStreetMap-Daten zu berechnen. Es fungiert als graphbasierter Pfadfindungsserver und Tool zur Verarbeitung von Kartendaten, das Rohdaten in spezialisierte Formate umwandelt, die für Hochgeschwindigkeits-Routing-Berechnungen optimiert sind. Das System bietet spezialisierte Routenberechnungen für verschiedene Transportmittel und ermöglicht die Definition benutzerdefinierter Routing-Profile mit spezifischen Geschwindigkeitsbegrenzungen und Reisebeschränkungen. Es ermöglicht eine leistungsstarke Routenplanung und Reisezeitschätzung über große Straßennetzwerke hinweg mit Antwortzeiten im Millisekundenbereich. Die Engine nutzt Tools zur Verarbeitung und zum Import von Kartendaten, um Straßennetzwerke für die Navigation vorzubereiten. Sie unterstützt die Berechnung der schnellsten Routen und Entfernungsschätzungen zwischen mehreren Koordinaten.

GDAL ist eine MIT-lizenzierte Open-Source-Übersetzerbibliothek, die ein einheitliches abstraktes Datenmodell für das Lesen und Schreiben von Geodaten-Raster- und Vektordaten über Hunderte von Dateiformaten hinweg bereitstellt. Sie dient als grundlegende Geodaten-Übersetzungsbibliothek und ermöglicht den Zugriff auf diverse Geodatenformate über eine einzige, konsistente Schnittstelle. Die Bibliothek macht ihre Kernfunktionalität über Befehlszeilen-Dienstprogramme zugänglich, die es Benutzern ermöglichen, Geodaten zwischen Formaten zu übersetzen, zu konvertieren und zu verarbeiten. Eine Koordinatentransformations-Engine übernimmt Konvertierungen zwischen räumlichen Referenzsystemen, während ein Format-Treiber-Plugin-System die formatspezifische Lese- und Schreiblogik zur Laufzeit lädt. Die virtuelle Dateisystemschicht bietet einheitlichen I/O-Zugriff über lokale Dateien, HTTP, Cloud-Speicher und komprimierte Archive, und ein Raster-Block-Cache verwaltet das In-Memory-Tile-Caching, um I/O-Operationen zu reduzieren. GDAL unterstützt das Lesen und Schreiben sowohl von Raster- als auch von Vektor-Geodaten, wobei die Vektor-Feature-Iteration Features einzeln streamt, ohne ganze Datensätze in den Speicher zu laden. Das Projekt ermöglicht die geodatenbasierte Interoperabilität zwischen Formaten durch die Unterstützung des Datenaustauschs zwischen verschiedenen Geodaten-Software-Ökosystemen mittels ihrer umfangreichen Formatunterstützung.

OSMnx ist eine Python-Bibliothek zum Herunterladen, Modellieren und Analysieren von Straßennetzwerken und anderen geodatenbasierten Merkmalen aus OpenStreetMap. Sie ermöglicht es Benutzern, reale Infrastrukturdaten weltweit abzurufen und damit zu arbeiten, und bietet Werkzeuge für Netzwerkanalyse, räumliche Abfragen und Visualisierung. Die Bibliothek bietet Funktionen für die Arbeit mit städtischen Merkmalen wie Gebäudeumrissen, Haltestellen des öffentlichen Nahverkehrs und Höhendaten sowie Netzwerkstatistiken wie Kreuzungsdichte und Umwegigkeit. Sie unterstützt mehrere Reisemodi, einschließlich Fahren, Gehen und Radfahren, und kann kürzeste Wege berechnen, Reisegeschwindigkeiten imputieren und Isolinienkarten generieren. Zusätzliche Funktionen umfassen Geocodierung, Map-Matching, Koordinatenprojektion sowie die Möglichkeit, Netzwerke in verschiedenen Formaten zu speichern und zu laden. OSMnx bietet Werkzeuge zur Visualisierung von Straßennetzwerken und geodatenbasierten Merkmalen als statische Karten oder interaktive Webkarten und kann Figure-Ground-Diagramme zeichnen. Die Bibliothek ist über Standard-Python-Paketinstallationsmethoden verfügbar.

GeoPandas ist eine Python-Bibliothek, die pandas um native Unterstützung für Geodaten erweitert. Sie behandelt geografische Geometrien – Punkte, Linien und Polygone – als erstklassigen Spaltentyp innerhalb von DataFrames, wodurch Benutzer vektorbasierte räumliche Daten zusammen mit herkömmlichen tabellarischen Attributen speichern, bearbeiten und analysieren können. Die Bibliothek basiert auf bewährten Geodaten-Komponenten: Sie nutzt Shapely für alle geometrischen Operationen, Fiona und GDAL zum Lesen und Schreiben von Standard-Geodatenformaten, PyProj für die Koordinaten-Reprojektion sowie einen R-Tree-räumlichen Index (von Shapely) zur Beschleunigung räumlicher Abfragen. Was GeoPandas auszeichnet, ist die nahtlose Integration vollständiger räumlicher Analyse-Workflows in das pandas-Ökosystem. Benutzer können Koordinatenreferenzsystem-Transformationen durchführen, um Daten über verschiedene Projektionen hinweg abzugleichen, geometrische Eigenschaften wie Fläche und Länge berechnen, Puffer und Schwerpunkte generieren sowie Mengenoperationen wie Schnittmengen und Vereinigungen durchführen. Die Bibliothek unterstützt zudem standortbasierte Filterung, räumliche Joins, die Datensätze basierend auf geometrischen Beziehungen kombinieren, sowie Overlay-Analysen, die aggregierte Ergebnisse liefern. Zur Exploration bietet sie Funktionen zur Kartenvisualisierung, mit denen statische Plots und interaktive Karten direkt aus räumlichen Tabellen erstellt werden können. Über diese Kernmerkmale hinaus deckt GeoPandas den gesamten Lebenszyklus geografischer Daten ab: Import und Export gängiger Formate wie Shapefile, GeoJSON und GeoPackage; Verwaltung räumlicher Tabellen, die Geometrie mit Attributspalten verknüpfen; sowie das Abfragen oder Filtern von Features nach Standort, Attributbedingungen oder räumlichen Prädikaten. Die Dokumentation umfasst die Installation, eine umfassende API-Referenz sowie Benutzerhandbücher, die durch gängige Geodaten-Aufgaben führen.

Mapnik ist eine kartografische Rendering-Bibliothek und Karten-Rendering-Engine, die entwickelt wurde, um Daten aus geografischen Informationssystemen in visuelle Karten und druckbare Layouts umzuwandeln. Sie dient als Werkzeug zur Visualisierung räumlicher Daten, das Symbologie- und Styling-Regeln auf diverse geografische Datenquellen anwendet. Das Projekt nutzt ein XML-Kartenkonfigurations-Framework, um das visuelle Erscheinungsbild von Karten zu definieren, was die Trennung von Styling-Logik und Layout-Eigenschaften von der Kern-Rendering-Engine ermöglicht. Ihre Fähigkeiten decken die Visualisierung geografischer Informationen und das Management kartografischer Stile ab. Das System integriert räumliche Daten aus mehreren Formaten über eine Plugin-Architektur und verwaltet die Transformation von Koordinaten, um sicherzustellen, dass räumliche Daten auf Kartenbildern korrekt ausgerichtet sind.

iD is a web-based geographic information system tool and vector map editor designed for the OpenStreetMap collaborative database. It serves as a crowdsourced cartography interface for contributors to update global geographic infrastructure and land use data. The tool enables the modification of geographic shapes, attributes, and metadata directly within a web browser. It focuses on managing spatial data and physical landmarks by manipulating topological relationships between map nodes, ways, and relations. The project covers a broad range of capabilities including collaborative map editing,

A Blender add-on to import models from google maps

Spezifikation für das Streaming massiver heterogener 3D-Geodatensätze :earth_americas:

GRASS - freie und Open-Source-Geodaten-Verarbeitungs-Engine

Eine Kartendarstellung basierend auf 3D-Segmenten

Map handling framework for automated driving

Java map matching library for integrating the map into software and services with state-of-the-art online and offline map matching that can be used stand-alone and in the cloud.

Der OpenStreetMap-Editor, angetrieben von offenen Daten, KI und leistungsstarken Funktionen

Plugins zur Erstellung von Autoware-Vektorkarten in Unity

Desktop-basiertes Tool zum Anzeigen, Bearbeiten und Speichern von Straßennetzwerkkarten für Plattformen für autonomes Fahren wie Autoware.

🛰 Ein Index von Luft- und Satellitenbildern, die für die Kartierung nützlich sind