Awesome GitHub RepositoriesPython Geospatial Libraries

This project is a declarative visualization library and geospatial framework designed for rendering large-scale data sets within web browsers. It functions as a high-performance graphics engine that leverages hardware acceleration to display complex 2D and 3D visual layers, enabling the visualization of millions of data points through a structured, component-based syntax. The framework distinguishes itself through its ability to synchronize custom data visualizations with third-party mapping platforms. By managing camera states and coordinate systems, it allows developers to overlay high-perf

BlenderGIS is an addon for Blender that provides a suite of tools for importing, georeferencing, and rendering geographic data and terrain meshes. It functions as a 3D terrain generator and geographic data importer, enabling the creation of three-dimensional surfaces from elevation models, contour lines, and topographic textures. The project distinguishes itself through its ability to fetch basemaps, building footprints, and street data directly from web services into the 3D environment. It includes a georeferencing toolset to align coordinates and virtual cameras using spatial reference syst

OSMnx OpenStreetMap से सड़क नेटवर्क और अन्य भू-स्थानिक सुविधाओं को डाउनलोड करने, मॉडलिंग करने और विश्लेषण करने के लिए एक पायथन लाइब्रेरी है। यह उपयोगकर्ताओं को दुनिया में कहीं भी वास्तविक दुनिया के इंफ्रास्ट्रक्चर डेटा को पुनः प्राप्त करने और उसके साथ काम करने में सक्षम बनाता है, जो नेटवर्क विश्लेषण, स्थानिक प्रश्नों और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपकरण प्रदान करता है। लाइब्रेरी शहरी सुविधाओं जैसे बिल्डिंग फुटप्रिंट्स, ट्रांजिट स्टॉप्स और ऊंचाई डेटा के साथ काम करने के लिए क्षमताएं प्रदान करती है, साथ ही इंटरसेक्शन घनत्व और परिपथ जैसे नेटवर्क आँकड़े भी प्रदान करती है। यह ड्राइविंग, पैदल चलने और साइकिल चलाने सहित कई यात्रा मोड का समर्थन करती है, और सबसे छोटे रास्तों की गणना कर सकती है, यात्रा की गति का अनुमान लगा सकती है, और आइसोलाइन मैप्स उत्पन्न कर सकती है। अतिरिक्त कार्यक्षमता में जियोकोडिंग, मैप-मैचिंग, कोऑर्डिनेट प्रोजेक्शन, और विभिन्न प्रारूपों में नेटवर्क को सहेजने और लोड करने की क्षमता शामिल है। OSMnx सड़क नेटवर्क और भू-स्थानिक सुविधाओं को स्टेटिक मैप्स या इंटरैक्टिव वेब मैप्स के रूप में विज़ुअलाइज़ करने के लिए उपकरण प्रदान करती है, और फिगर-ग्राउंड आरेख प्लॉट कर सकती है। लाइब्रेरी मानक पायथन पैकेज इंस्टॉलेशन विधियों के माध्यम से उपलब्ध है।

GeoPandas एक Python लाइब्रेरी है जो pandas को जियोस्पेशियल डेटा के लिए नेटिव सपोर्ट के साथ विस्तारित करती है। यह भौगोलिक ज्यामिति—पॉइंट्स, लाइन्स और पॉलीगॉन्स—को DataFrames के भीतर एक फर्स्ट-क्लास कॉलम प्रकार के रूप में मानती है, जिससे उपयोगकर्ता पारंपरिक सारणीबद्ध विशेषताओं के साथ-साथ वेक्टर स्थानिक डेटा को स्टोर, मैनिपुलेट और विश्लेषण कर सकते हैं। यह लाइब्रेरी सिद्ध जियोस्पेशियल घटकों पर बनी है: यह सभी ज्यामितीय ऑपरेशनों के लिए Shapely, मानक स्थानिक फ़ाइल स्वरूपों को पढ़ने और लिखने के लिए Fiona और GDAL, कोऑर्डिनेट रीप्रोजेक्शन के लिए PyProj, और स्थानिक क्वेरी को गति देने के लिए (Shapely से) एक R‑tree स्थानिक इंडेक्स का उपयोग करती है। GeoPandas की विशेषता pandas इकोसिस्टम के भीतर पूर्ण स्थानिक विश्लेषण वर्कफ़्लो का सहज एकीकरण है। उपयोगकर्ता विभिन्न प्रोजेक्शनों में डेटा को संरेखित करने के लिए कोऑर्डिनेट रेफरेंस सिस्टम ट्रांसफॉर्मेशन कर सकते हैं, क्षेत्रफल और लंबाई जैसे ज्यामितीय गुणों की गणना कर सकते हैं, बफ़र्स और सेंट्रोइड्स उत्पन्न कर सकते हैं, और इंटरसेक्शन और यूनियन जैसे सेट ऑपरेशन कर सकते हैं। यह लाइब्रेरी लोकेशन-आधारित फ़िल्टरिंग, स्थानिक जॉइन जो ज्यामितीय संबंधों के आधार पर डेटासेट को जोड़ते हैं, और ओवरले विश्लेषण का भी समर्थन करती है जो एकत्रित परिणाम उत्पन्न करते हैं। अन्वेषण के लिए, यह मैप विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं प्रदान करती है, जो सीधे स्थानिक तालिकाओं से स्टेटिक प्लॉट्स और इंटरैक्टिव मैप्स तैयार करती है। इन मुख्य अंतरों के अलावा, GeoPandas भौगोलिक डेटा के पूरे जीवनचक्र को संभालती है: Shapefile, GeoJSON, और GeoPackage जैसे सामान्य स्वरूपों से आयात और निर्यात करना; स्थानिक तालिकाओं का प्रबंधन करना जो ज्यामिति को विशेषता कॉलम के साथ जोड़ती हैं; और स्थान, विशेषता स्थितियों, या स्थानिक प्रेडिकेट्स द्वारा फीचर्स को क्वेरी या फ़िल्टर करना। इसका दस्तावेज़ीकरण इंस्टॉलेशन, एक व्यापक API संदर्भ, और उपयोगकर्ता गाइड को कवर करता है जो सामान्य जियोस्पेशियल कार्यों के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं।

geopy is a Python geocoding library and geolocation client used to convert human-readable addresses into geographic coordinates and resolve coordinates back into street addresses using various third-party web services. The library provides a consistent provider-based interface that abstracts multiple external geocoding services, allowing for interchangeable backends. It includes built-in request rate limiting and asynchronous client interfaces to manage API call frequency and execute concurrent lookups without halting execution. Beyond geocoding, the project includes geospatial utilities for

Shapely समतलीय ज्यामितीय वस्तुओं (planar geometric objects) के हेरफेर और विश्लेषण के लिए एक ज्यामितीय विश्लेषण लाइब्रेरी है। यह एक कम्प्यूटेशनल ज्यामिति टूलकिट, टोपोलॉजिकल संबंधों का मूल्यांकन करने के लिए एक स्थानिक प्रेडिकेट इंजन और एक वेक्टराइज्ड ज्यामिति प्रोसेसर के रूप में कार्य करता है। यह लाइब्रेरी एक वेक्टराइज्ड ज्यामिति प्रोसेसर के माध्यम से खुद को अलग करती है जो मल्टी-थ्रेडेड समानांतर प्रोसेसिंग के साथ समन्वय सरणियों (coordinate arrays) में संचालन करने में सक्षम है। यह बार-बार होने वाले कंटेनमेंट और इंटरसेक्शन टेस्ट को तेज करने के लिए तैयार ज्यामिति ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करती है और कुशल निकटतम-पड़ोसी और इंटरसेक्टिंग ज्यामिति रिट्रीवल के लिए R-tree स्थानिक इंडेक्सिंग को लागू करती है। टूलकिट सेट-सैद्धांतिक संचालन, एफिन ट्रांसफॉर्मेशन और वोरोनोई आरेख (Voronoi diagrams) व डेलॉने ट्राइएंगुलेशन जैसी जटिल संरचनाओं के निर्माण सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह क्षेत्र और लंबाई जैसे आंतरिक मेट्रिक्स की गणना करने के लिए टूल्स, साथ ही टोपोलॉजिकल सत्यापन और ज्यामिति मरम्मत के लिए उपयोगिताएँ प्रदान करती है। Shapely GeoJSON, Well-Known Text और Well-Known Binary प्रारूपों के बीच ज्यामितीय डेटा को पार्स और सीरियलाइज़ करके भू-स्थानिक डेटा इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करती है।

geemap is a Python library and toolkit for interactive geospatial analysis, visualization, and satellite imagery analysis using Google Earth Engine data and cloud computing. It provides a mapping tool for displaying geospatial datasets within Jupyter notebooks and a suite of tools for classifying imagery and calculating zonal statistics. The project includes a utility to convert geospatial analysis scripts from JavaScript into Python code to facilitate data manipulation. It also enables the generation of timelapse animations and time-series visualizations from satellite imagery catalogs. The

Rasterio reads and writes geospatial raster datasets

MovingPandas - a Python library for movement data exploration and analysis

Fiona reads and writes geographic data files

Python interface to PROJ (cartographic projections and coordinate transformations library)

Copernicus Sentinel सैटेलाइट चित्र खोजें और डाउनलोड करें

Spatial analysis algorithms for xarray implemented in numba

Python bindings to libpostal for fast international address parsing/normalization

scalable analysis of images and time series

A light-weight, versatile XYZ tile server, built with Flask and Rasterio :earth_africa:

A utility to search, download and process Landsat 8 satellite imagery

Rtree: spatial index for Python GIS

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

Processing and gridding spatial data, machine-learning style