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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.

This project is a utility library for the Google Maps SDK for Android, providing a suite of specialized tools for rendering geospatial data, calculating spherical geometry, and visualizing map markers and heatmaps. It serves as a helper collection to handle complex geospatial tasks within Android applications. The library features a marker clustering tool to group nearby markers into single icons and a map data visualizer for generating heatmaps based on the intensity and distribution of geographic points. It also includes a polyline encoding tool for compressing coordinate sequences into com

The Python Shapefile Library (PyShp) reads and writes ESRI Shapefiles in pure Python.

rioxarray README

EarthPy makes it easier to plot and manipulate spatial data in Python.

S2P is a Python library and command line tool that implements a stereo pipeline which produces elevation models from images taken by high resolution optical satellites such as Pléiades, WorldView, QuickBird, Spot or Ikonos. It generates 3D point clouds and digital surface models from stereo…

A wrapper for running GDAL in the browser using gdal-js

golang wrapper for github.com/OSGEO/gdal

AWS Lambda Container Image with Python Rasterio for querying Cloud Optimised GeoTiffs.

NumpyTiles is an open standard for communicating map raster data.

Experimental code for loading/saving XArray DataArrays to Geographic Rasters using rasterio

Deep learning docker files and docker images for geospatial anaysis. It contains the most popular deep learning frameworks(PyTorch and Tensorflow) with CPU and GPU support (CUDA and cuDNN included). And some other commonly used packages in machine learning and geospatial anaysis.