Geräumige Open Source Python Libraries

Dieser Abschnitt listet Open-Source-Pakete für Geospatial-Datei Manipulation mit Python. Die notwendigen Pakete sind bereits installiert flusstools. Darüber hinaus geben die folgenden Absätze Erläuterungen zu relevanten und optionalen Paketen für dieses eBook und wie diese installiert werden können.

OSGeo und GDAL einschließlich ogr und osr¶

Die gdal-Bibliothek für raster data handling kommt zusammen mit ogr für vector data handling und osr für geospatiale Referenzen. GDAL und OGR werden von der OSGeo Project, die Teil der Open Source Geospatial Foundation ist, verwaltet und entwickelt – die Entwickler von QGIS.

Die Tutorials in diesem eBook bauen auf gdal und ogr (einschließlich osr für räumliche Referenzierung), weshalb es wichtig ist, die Installation von GDAL zu erhalten:

• Linux Benutzer können die Anweisungen für die Installation von gdal und flusstools mit pip and venv beachten.

• Windows Benutzer installieren vorzugsweise gdal und flusstools in einem conda environment durch Anaconda.

Wählen Sie Ihre Plattform für spezifische Installationsanweisungen aus:

conda install -c conda-forge gdal

Geodäsie¶

Die Bibliothek geojson ist die direkteste Option für die Verarbeitung von GeoJSON-Daten und ist auch bereits zusammen mit flusstools installiert.

pip install geojson

conda install -c conda-forge geojson

Descartes Labs¶

Die Bibliothek descarteslabs2 Bibliothek (entwickelt und gepflegt von Descartes Labs]) verfügt über viele offene Funktionen. Descartes Labs beherbergt außerdem die Schaufensterplattform GeoVisual Search mit saftigen Abbildungen von künstlichen Intelligenz (KI) Anwendungen in der Geowissenschaften. Beachten Sie, dass descarteslabs nicht zusammen mit flusstools installiert ist.

pip install descarteslabs

conda install -c conda-forge descartes

conda install shapely
pip install descarteslabs

Python Imaging Library (PIL) / Kissen¶

Die Verarbeitung von Bildern mit Python ist mit der Python Imaging Library (PIL) aktiviert. PIL unterstützt viele Bilddateiformate und verfügt über effiziente Grafikverarbeitungsfunktionen. Die pillow Bibliothek ist eine benutzerfreundliche PIL Gabel und bietet Image*-Module (z.B.Image, ImageDraw,@@@@,ImageMath und vieles mehr). Wenn flusstools installiert ist, ist keine weitere Aktion erforderlich, um mit den PIL/pillow-bezogenen Inhalten dieses eBooks zu arbeiten.

Note that the conda base environment includes PIL (test with import PIL), which needs to be uninstalled before installing pillow. For installing PIL/pillow, refer to https://pillow.readthedocs.io.

formschön¶

A preferable and very well documented package for Formblatt handling is shapely. shapely is already installed along with flusstools.

pip install Shapely

conda install -c conda-forge shapely

Pyshp¶

pyshp ist ein weiteres shapefile-Handling-Paket, das auf reinem Python-Code (anstatt Wrappern) baut, um den direkten Umgang mit Formdateien in Python zu vereinfachen. pyshp ist bereits zusammen mit flusstools installiert.

pip install pyshp

conda install -c conda-forge pyshp

Sonstige Pakete¶

Neben den oben genannten Paketen gibt es weitere nützliche Bibliotheken für Geospatialanalysen mit Python (Packages in bold red font werden zusammen mit flusstools) installiert:

• **alphashape* erzeugt gebundene Polygone mit einer Reihe von Punkten.

• django als geographischer Webrahmen und für Datenbankverbindungen.

• **geopandas* ermöglicht die Anwendung von PandasDatenrahmenoperationen auf geospatiale Datensätze.

• NetworkX für Netzwerkanalysen, z.B. einen kostengünstigsten / kürzesten Weg zwischen zwei Punkten.

• owslib, um mit Open Geospatial Consortium (OGC) Webservices zu verbinden.

• postgresql für SQL-Datenbankverbindungen.

• **rasterio* für die Verarbeitung von Rasterdaten als NumP-Arrays.

• **rasterstats* erstellt zonale Statistiken von Rastern und kann mit GeoJSON-Dateien interagieren.

• **sckit-image* für maschinelles Lernen auf georeferenzierte Bilder.