Бібліотеки Python є важливим інструментом для розширення функціоналу ГІС. Python пропонує понад 200 стандартних бібліотек і тисячі сторонніх, що відкриває широкі можливості для їх застосування.
Оскільки жодне ГІС — програмне забезпечення не здатне охопити всі можливі задачі, бібліотеки Python стають незамінним доповненням, дозволяючи реалізувати відсутні функції.
Бібліотека Python — це набір готового коду, створеного розробниками для спрощення роботи користувачів. Серед них є інструменти для машинного навчання, створення звітів, побудови графіків та багатьох інших задач.
За необхідності додаткового функціоналу достатньо імпортувати відповідну бібліотеку в Python-скрипт, що надає доступ до функцій, яких немає У базовому програмному забезпеченні ГІС.
Ця бібліотека розроблена для виконання геообробних операцій. Вона дозволяє не лише виконувати просторовий аналіз, але й здійснювати перетворення даних, керувати ними та створювати карти в середовищі Esri ArcGIS.
Geopandas можна описати як поєднання можливостей бібліотеки Pandas із функціоналом ГІС. На відміну від звичайного табличного аналізу, Geopandas додає географічний компонент до роботи з даними. Для виконання операцій накладання ця бібліотека використовує інструменти Fiona та Shapely, які є окремими бібліотеками Python.
Бібліотека GDAL/OGR виконує роль інструменту для конвертації між різними форматами та розширеннями у сфері ГІС. Її активно використовують такі програми, як QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI, GRASS GIS та майже всі інші ГІС-системи. На сьогодні GDAL/OGR підтримує 97 векторних і 162 растрових драйвери.
Бібліотека RSGISLib є набором інструментів для дистанційного зондування, призначеним для обробки та аналізу растрових даних. Вона дозволяє виконувати класифікацію, фільтрацію та обчислення статистики зображень. Одним із ключових модулів, який вирізняється своєю функціональністю, є модуль об’єктної сегментації та класифікації (GEOBIA).
Бібліотека PyProj спеціалізується на роботі з системами просторової прив’язки. Вона дозволяє проектувати та трансформувати координати між різними географічними системами відліку. Крім того, PyProj виконує геодезичні розрахунки та обчислює відстані для будь-якого набору даних.
У контексті науки про дані бібліотеки Python відіграють важливу роль. Вони дозволяють отримувати цінні інсайти з даних, аналізуючи їх графічно чи за допомогою методів машинного навчання. Наведений перелік бібліотек Python пропонує інструменти, які допоможуть досягти цих цілей.
Бібліотека NumPy (Numerical Python) дозволяє перетворити таблицю атрибутів на структурований масив. У такому вигляді дані стають значно ефективнішими для виконання наукових обчислень. Однією з ключових переваг використання NumPy є можливість інтеграції з іншими бібліотеками Python, такими як SciPy, що забезпечує виконання складних статистичних операцій.
Коли виникає потреба працювати з тисячами точок даних, найзручніше представити їх у вигляді графіка. Для цього існує бібліотека Matplotlib. Вона є незамінним інструментом для статистики, для візуалізації даних. Matplotlib дозволяє створювати графіки, діаграми та навіть карти. Вона ефективно працює навіть із великими обсягами даних, забезпечуючи якісну обробку чисел.
Бібліотека Pandas є надзвичайно популярним інструментом для обробки даних, який використовується не лише статистиками, але й фахівцями у сфері ГІС. Її головною перевагою є висока обчислювальна продуктивність. Успіх Pandas ґрунтується на її системі організації даних: фрейми даних оптимізовані для роботи з великими обсягами інформації. Вони настільки ефективні, що можуть обробляти дані, з якими, наприклад, Microsoft Excel не справляється.
Бібліотека регулярних виразів (Re) є потужним інструментом для фільтрації даних. Вона дозволяє знаходити потрібні рядки в таблиці, а також виконувати складніші операції, такі як виявлення, вилучення чи заміна тексту за заданим шаблоном.
10. Бібліотека ipyleaflet ідеально підходить для створення інтерактивних карт. Це поєднання можливостей Jupyter Notebook та Leaflet. Вона дозволяє налаштовувати базові карти, працювати з geojson-файлами та використовувати різноманітні віджети. Крім того, ipyleaflet підтримує різні типи карт, зокрема хороплетні карти, відображення швидкісних даних і порівняння карт у режимі пліч-о-пліч.
Бібліотека ReportLab є однією з найбільш корисних у своєму сегменті, особливо в контексті обмежених можливостей створення звітів у ГІС-системах. Вона чудово підходить для генерації шаблонів звітів, забезпечуючи широкий спектр інструментів для цієї задачі.
Бібліотека Folium, подібно до ipyleaflet, дозволяє використовувати Leaflet для створення інтерактивних веб-карт. Вона надає можливість працювати з даними безпосередньо в Python і візуалізувати їх за допомогою провідної бібліотеки JavaScript з відкритим кодом.
Бібліотека Geemap орієнтована на наукові дослідження та аналіз даних у середовищі Google Earth Engine (GEE). Хоча її може використовувати будь-хто, основну аудиторію складають науковці та дослідники, які застосовують Geemap для роботи з багатопетабайтним каталогом супутникових зображень у GEE. Вона особливо корисна для аналізу даних дистанційного зондування та їхнього використання у спеціалізованих проектах.
Бібліотека LiDAR Python Package створена для обробки та візуалізації даних, отриманих за допомогою технології LiDAR. Вона включає інструменти для згладжування, фільтрації та вилучення топологічних характеристик із даних цифрових моделей рельєфу (DEM). Хоча інтеграція з необробленими файлами LAS відсутня, бібліотека ефективно виконує свої завдання, зокрема для аналізу рельєфу та гідрологічних досліджень.
Бібліотека Scikit для Python забезпечує широкий набір інструментів для реалізації алгоритмів машинного навчання. Вона інтегрована з такими бібліотеками, як NumPy, SciPy та Matplotlib. Scikit є чудовим вибором для задач інтелектуального аналізу даних, класифікації та прогнозування.
Джерело: GISgeography
