Awesome GitHub RepositoriesCartographie géospatiale et vectorielle

Mapbox GL JS est un moteur de rendu cartographique WebGL et un framework de carte web interactif utilisé pour rendre des tuiles vectorielles, de l'imagerie raster et du terrain 3D dans le navigateur. Il fonctionne comme une bibliothèque de cartes à tuiles vectorielles et un outil de visualisation de données géospatiales, utilisant des shaders accélérés par GPU pour transformer les données géospatiales en cartes interactives. Le projet se distingue par l'intégration de couches WebGL personnalisées directement dans le pipeline de rendu et l'utilisation d'expressions basées sur les données pour mapper les propriétés des entités aux attributs visuels. Il prend en charge le chargement de données spécialisées via PMTiles et fournit une gestion des cartes hors ligne via des packs locaux et des bases de données. Le moteur couvre un large éventail de capacités, y compris le rendu de terrain 3D et de bâtiments avec éclairage et ombres, le suivi de la localisation de l'utilisateur en temps réel et des animations de caméra programmables. Il fournit des requêtes spatiales pour la récupération d'entités, le filtrage dynamique et un système d'interface utilisateur pour les marqueurs HTML et les fenêtres contextuelles d'information. La bibliothèque inclut des configurations de build pour générer des bundles qui respectent les restrictions de Content Security Policy pour les web workers.

osrm-backend est un moteur de routage haute performance et un service backend conçu pour calculer les chemins les plus courts et les distances de trajet en utilisant les données d'OpenStreetMap. Il fonctionne comme un serveur de recherche de chemin basé sur des graphes et un outil de traitement de données cartographiques qui convertit les données cartographiques brutes en formats spécialisés optimisés pour des calculs de routage à haute vitesse. Le système fournit un calcul d'itinéraire spécialisé pour différents modes de transport, permettant la définition de profils de routage personnalisés avec des limites de vitesse et des contraintes de voyage spécifiques. Il permet une planification d'itinéraire haute performance et une estimation du temps de trajet sur de grands réseaux routiers avec des temps de réponse à la milliseconde. Le moteur utilise des outils de traitement et d'importation de données cartographiques pour préparer les réseaux routiers à la navigation. Il prend en charge le calcul des itinéraires les plus rapides et les estimations de distance entre plusieurs coordonnées.

GDAL est une bibliothèque de traduction open source sous licence MIT qui fournit un modèle de données abstrait unifié pour lire et écrire des données géospatiales raster et vectorielles dans des centaines de formats de fichiers. Elle sert de bibliothèque de traduction de données géospatiales fondamentale, permettant l'accès à divers formats de données géospatiales via une interface unique et cohérente. La bibliothèque expose ses fonctionnalités principales via des utilitaires en ligne de commande qui permettent aux utilisateurs de traduire, convertir et traiter des données géospatiales entre les formats. Un moteur de transformation de coordonnées gère les conversions entre les systèmes de référence spatiale, tandis qu'un système de plugin de pilote de format charge la logique de lecture et d'écriture spécifique au format au moment de l'exécution. La couche de système de fichiers virtuel fournit un accès E/S uniforme à travers les fichiers locaux, HTTP, le stockage cloud et les archives compressées, et un cache de blocs raster gère la mise en cache des tuiles en mémoire pour réduire les opérations E/S. GDAL prend en charge la lecture et l'écriture de données géospatiales raster et vectorielles, avec une itération de caractéristiques vectorielles qui diffuse les caractéristiques individuellement sans charger des jeux de données entiers en mémoire. Le projet permet l'interopérabilité géospatiale entre les formats en prenant en charge l'échange de données entre différents écosystèmes logiciels géospatiaux grâce à son support étendu des formats.

OSMnx est une bibliothèque Python pour télécharger, modéliser et analyser les réseaux routiers et autres caractéristiques géospatiales à partir d'OpenStreetMap. Elle permet aux utilisateurs de récupérer et de travailler avec des données d'infrastructure du monde réel partout dans le monde, fournissant des outils pour l'analyse de réseau, les requêtes spatiales et la visualisation. La bibliothèque offre des capacités pour travailler avec des caractéristiques urbaines telles que les empreintes de bâtiments, les arrêts de transport en commun et les données d'élévation, ainsi que des statistiques de réseau comme la densité d'intersection et la sinuosité. Elle prend en charge plusieurs modes de déplacement, y compris la conduite, la marche et le vélo, et peut calculer les chemins les plus courts, imputer les vitesses de déplacement et générer des cartes isochrones. Les fonctionnalités supplémentaires incluent le géocodage, la correspondance de cartes, la projection de coordonnées et la possibilité d'enregistrer et de charger des réseaux dans divers formats. OSMnx fournit des outils pour visualiser les réseaux routiers et les caractéristiques géospatiales sous forme de cartes statiques ou de cartes web interactives, et peut tracer des diagrammes figure-fond. La bibliothèque est disponible via les méthodes d'installation de paquets Python standard.

GeoPandas est une bibliothèque Python qui étend pandas avec une prise en charge native des données géospatiales. Elle traite les géométries géographiques — points, lignes et polygones — comme un type de colonne de premier ordre au sein des DataFrames, permettant aux utilisateurs de stocker, manipuler et analyser des données spatiales vectorielles parallèlement aux attributs tabulaires traditionnels. La bibliothèque s'appuie sur des composants géospatiaux éprouvés : elle utilise Shapely pour toutes les opérations géométriques, Fiona et GDAL pour la lecture et l'écriture de formats de fichiers spatiaux standard, PyProj pour la reprojection de coordonnées, et un index spatial R-tree (via Shapely) pour accélérer les requêtes spatiales. Ce qui distingue GeoPandas, c'est son intégration transparente de flux de travail d'analyse spatiale complets au sein de l'écosystème pandas. Les utilisateurs peuvent effectuer des transformations de systèmes de référence de coordonnées pour aligner les données entre différentes projections, calculer des propriétés géométriques telles que l'aire et la longueur, générer des zones tampons (buffers) et des centroïdes, et effectuer des opérations d'ensembles comme des intersections et des unions. La bibliothèque prend également en charge le filtrage basé sur la localisation, les jointures spatiales qui combinent des jeux de données basés sur des relations géométriques, et les analyses de superposition qui produisent des résultats agrégés. Pour l'exploration, elle offre des capacités de visualisation cartographique, produisant des tracés statiques et des cartes interactives directement à partir de tables spatiales. Au-delà de ces différenciateurs clés, GeoPandas gère le cycle de vie complet des données géographiques : importation et exportation vers des formats courants comme Shapefile, GeoJSON et GeoPackage ; gestion de tables spatiales liant la géométrie aux colonnes d'attributs ; et interrogation ou filtrage d'entités par localisation, conditions d'attributs ou prédicats spatiaux. Sa documentation couvre l'installation, une référence API complète et des guides utilisateur qui détaillent les tâches géospatiales courantes.

Mapnik est une bibliothèque de rendu cartographique et un moteur de rendu de cartes conçu pour convertir les données des systèmes d'information géographique en cartes visuelles et en mises en page imprimables. Il sert d'outil de visualisation de données spatiales qui applique des règles de symbologie et de style à diverses sources de données géographiques. Le projet utilise un framework de configuration de carte XML pour définir l'apparence visuelle des cartes, permettant la séparation de la logique de style et des propriétés de mise en page du moteur de rendu principal. Ses capacités couvrent la visualisation d'informations géographiques et la gestion du style cartographique. Le système intègre des données spatiales provenant de plusieurs formats via une architecture de plugin et gère la transformation des coordonnées pour garantir que les données spatiales s'alignent sur les images cartographiques.

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

Spécification pour la diffusion en continu de jeux de données géospatiales 3D hétérogènes massifs :earth_americas:

GRASS - moteur de traitement géospatial libre et open source

Une représentation cartographique basée sur des segments 3D

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.

L'éditeur OpenStreetMap piloté par les données ouvertes, l'IA et des fonctionnalités surpuissantes

Plugins pour créer des cartes vectorielles Autoware dans Unity

Outil de bureau pour visualiser, modifier et enregistrer des cartes de réseaux routiers pour des plateformes de véhicules autonomes telles qu'Autoware.

🛰 Un index d'imagerie aérienne et satellite utile pour la cartographie