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 是一个 Python 库，用于从 OpenStreetMap 下载、建模和分析街道网络及其他地理空间特征。它使用户能够检索和处理世界各地的现实基础设施数据，提供用于网络分析、空间查询和可视化的工具。 该库提供了处理城市特征（如建筑轮廓、公交站点和高程数据）以及网络统计信息（如交叉口密度和迂回度）的功能。它支持多种出行模式，包括驾驶、步行和骑行，并可以计算最短路径、推算行驶速度和生成等时线地图。其他功能包括地理编码、地图匹配、坐标投影以及以各种格式保存和加载网络的能力。 OSMnx 提供了将街道网络和地理空间特征可视化为静态地图或交互式 Web 地图的工具，并可以绘制图底图。该库可通过标准 Python 包安装方法获取。

GeoPandas 是一个 Python 库，通过对地理空间数据的原生支持扩展了 pandas。它将地理几何图形（点、线和多边形）视为 DataFrame 中的一等列类型，使用户能够将矢量空间数据与传统的表格属性一起存储、操作和分析。该库构建在成熟的地理空间组件之上：它使用 Shapely 进行所有几何运算，使用 Fiona 和 GDAL 读取和写入标准空间文件格式，使用 PyProj 进行坐标重投影，并使用 R-tree 空间索引（来自 Shapely）来加速空间查询。 GeoPandas 的独特之处在于它将完整的空间分析工作流无缝集成到了 pandas 生态系统中。用户可以执行坐标参考系统转换以对齐不同投影的数据，计算面积和长度等几何属性，生成缓冲区和质心，并进行交集和并集等集合运算。该库还支持基于位置的过滤、基于几何关系合并数据集的空间连接，以及产生聚合结果的叠加分析。在探索方面，它提供了地图可视化功能，可直接从空间表生成静态图表和交互式地图。 除了这些核心差异外，GeoPandas 还处理地理数据的全生命周期：从 Shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 等常见格式导入和导出；管理将几何图形与属性列链接的空间表；以及按位置、属性条件或空间谓词查询或过滤要素。其文档涵盖了安装、全面的 API 参考以及引导用户完成常见地理空间任务的用户指南。

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 是一个用于操作和分析平面几何对象的几何分析库。它作为一个计算几何工具包、用于评估拓扑关系的谓词引擎以及矢量化几何处理器。 该库的特色在于其矢量化几何处理器，能够跨坐标数组执行多线程并行处理操作。它利用预处理几何优化来加速重复的包含和相交测试，并实现 R-tree 空间索引以实现高效的最近邻和相交几何检索。 该工具包涵盖了广泛的功能，包括集合论运算、仿射变换以及生成 Voronoi 图和 Delaunay 三角剖分等复杂结构。它提供了计算面积和长度等内在指标的工具，以及用于拓扑验证和几何修复的实用程序。 Shapely 通过在 GeoJSON、Well-Known Text 和 Well-Known Binary 格式之间解析和序列化几何数据，确保了地理空间数据的互操作性。

geemap 是一个 Python 库和工具包，用于使用 Google Earth Engine 数据和云计算进行交互式地理空间分析、可视化和卫星图像分析。它提供了一个用于在 Jupyter Notebook 中显示地理空间数据集的地图工具，以及一套用于分类图像和计算区域统计数据的工具。 该项目包括一个将地理空间分析脚本从 JavaScript 转换为 Python 代码的工具，以促进数据操作。它还支持从卫星图像目录生成延时动画和时间序列可视化。 该库涵盖了广泛的地理空间功能，包括大规模空间计算、图像分类和地理空间数据可视化。它支持数据管理任务，例如将地理空间图层导出为通用格式、将图像像素提取为 numpy 数组，以及将本地 Shapefile 与基于云的分析集成。

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)

搜索并下载 Copernicus Sentinel 卫星图像

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