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 este o bibliotecă Python pentru descărcarea, modelarea și analizarea rețelelor stradale și a altor caracteristici geospațiale din OpenStreetMap. Permite utilizatorilor să recupereze și să lucreze cu date de infrastructură din lumea reală oriunde în lume, oferind instrumente pentru analiza rețelei, interogări spațiale și vizualizare. Biblioteca oferă capabilități pentru lucrul cu caracteristici urbane, cum ar fi amprentele clădirilor, stațiile de tranzit și datele de elevație, împreună cu statistici de rețea precum densitatea intersecțiilor și circuitatea. Suportă mai multe moduri de călătorie, inclusiv condusul, mersul pe jos și mersul pe bicicletă, și poate calcula cele mai scurte căi, imputa vitezele de călătorie și genera hărți izoliniare. Funcționalitatea suplimentară include geocodarea, map-matching, proiecția coordonatelor și capacitatea de a salva și încărca rețele în diverse formate. OSMnx oferă instrumente pentru vizualizarea rețelelor stradale și a caracteristicilor geospațiale ca hărți statice sau hărți web interactive și poate plota diagrame figură-fond. Biblioteca este disponibilă prin metode standard de instalare a pachetelor Python.

GeoPandas este o bibliotecă Python care extinde pandas cu suport nativ pentru date geospațiale. Aceasta tratează geometriile geografice — puncte, linii și poligoane — ca un tip de coloană de primă clasă în cadrul DataFrames, permițând utilizatorilor să stocheze, să manipuleze și să analizeze date spațiale vectoriale alături de atribute tabelare tradiționale. Biblioteca este construită pe componente geospațiale consacrate: utilizează Shapely pentru toate operațiunile geometrice, Fiona și GDAL pentru citirea și scrierea formatelor de fișiere spațiale standard, PyProj pentru reproiecția coordonatelor și un index spațial R-tree (din Shapely) pentru a accelera interogările spațiale. Ceea ce distinge GeoPandas este integrarea perfectă a fluxurilor de lucru de analiză spațială completă în ecosistemul pandas. Utilizatorii pot efectua transformări ale sistemului de referință de coordonate pentru a alinia datele între diferite proiecții, pot calcula proprietăți geometrice precum aria și lungimea, pot genera buffere și centroizi și pot efectua operațiuni pe seturi, cum ar fi intersecții și reuniuni. Biblioteca suportă, de asemenea, filtrarea bazată pe locație, join-uri spațiale care combină seturi de date pe baza relațiilor geometrice și analize de suprapunere care produc rezultate agregate. Pentru explorare, oferă capabilități de vizualizare a hărților, generând grafice statice și hărți interactive direct din tabele spațiale. Dincolo de acești diferențiatori principali, GeoPandas gestionează întregul ciclu de viață al datelor geografice: importul și exportul în formate comune precum Shapefile, GeoJSON și GeoPackage; gestionarea tabelelor spațiale care leagă geometria de coloanele de atribute; și interogarea sau filtrarea entităților după locație, condiții de atribut sau predicate spațiale. Documentația sa acoperă instalarea, o referință API cuprinzătoare și ghiduri de utilizare care parcurg sarcinile geospațiale comune.

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 este o bibliotecă de analiză geometrică pentru manipularea și analiza obiectelor geometrice planare. Funcționează ca un toolkit de geometrie computațională, un motor de predicate spațiale pentru evaluarea relațiilor topologice și un procesor de geometrie vectorizat. Biblioteca se distinge printr-un procesor de geometrie vectorizat capabil să execute operațiuni pe array-uri de coordonate cu procesare paralelă multi-threaded. Utilizează optimizarea geometriei pregătite pentru a accelera testele repetate de conținere și intersecție și implementează indexarea spațială R-tree pentru recuperarea eficientă a geometriei celei mai apropiate și a celei care se intersectează. Toolkit-ul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv operațiuni set-teoretice, transformări afine și generarea de structuri complexe precum diagrame Voronoi și triangulații Delaunay. Oferă instrumente pentru calcularea metricilor intrinseci precum aria și lungimea, precum și utilitare pentru validarea topologică și repararea geometriei. Shapely asigură interoperabilitatea datelor geospațiale prin parsarea și serializarea datelor geometrice între formatele GeoJSON, Well-Known Text și Well-Known Binary.

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)

Căutați și descărcați imagini din satelit Copernicus Sentinel

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