Awesome GitHub RepositoriesVisualization and Mapping

Ce projet est un plugin de clustering de marqueurs et un outil de visualisation cartographique pour Leaflet. Il fonctionne comme une bibliothèque de regroupement qui organise de grands jeux de données de points géographiques en clusters pour réduire l'encombrement visuel et améliorer les performances et la lisibilité du navigateur. La bibliothèque inclut un gestionnaire de marqueurs qui organise les points qui se chevauchent dans une disposition radiale, garantissant que les marqueurs individuels partageant les mêmes coordonnées restent visuellement distincts et cliquables. Elle offre des capacités pour une iconographie de groupe personnalisée, des aperçus de limites géographiques pour les groupes de marqueurs et des ajustements de zoom automatisés pour s'adapter aux limites d'un cluster sélectionné. Le système gère également la gestion des marqueurs en masse en utilisant le chargement par blocs (chunked loading) pour empêcher l'interface du navigateur de se figer lors du traitement de grands jeux de données.

geemap est une bibliothèque Python et une boîte à outils pour l'analyse géospatiale interactive, la visualisation et l'analyse d'imagerie satellite utilisant les données de Google Earth Engine et le cloud computing. Elle fournit un outil de cartographie pour afficher des jeux de données géospatiales au sein de notebooks Jupyter et une suite d'outils pour classifier l'imagerie et calculer des statistiques zonales. Le projet inclut un utilitaire pour convertir des scripts d'analyse géospatiale de JavaScript vers Python pour faciliter la manipulation des données. Il permet également la génération d'animations en accéléré et de visualisations de séries temporelles à partir de catalogues d'imagerie satellite. La bibliothèque couvre de larges capacités géospatiales incluant des calculs spatiaux à grande échelle, la classification d'imagerie et la visualisation de données géospatiales. Elle prend en charge les tâches de gestion de données telles que l'exportation de couches géospatiales vers des formats courants, l'extraction de pixels d'image dans des tableaux numpy et l'intégration de shapefiles locaux avec une analyse basée sur le cloud.

A framework for 3D geospatial visualization in the browser

Use Mapbox GL JS to visualize data in a Python Jupyter notebook

Grammar of Graphics for Kotlin

A Python package for geospatial analysis and interactive mapping in a Jupyter environment.

umbrella GIS package for Julia