Análisis de datos geoespaciales con python

09/11/2021

Analisis de datos geoespaciales con python
Índice
  1. Análisis de datos geoespaciales con Python
    1. Aprenda a leer, escribir y visualizar el dataset ráster / vectorial y realizar análisis espacial usando Python

Análisis de datos geoespaciales con Python

Aprenda a leer, escribir y visualizar el dataset ráster / vectorial y realizar análisis espacial usando Python

Lo que aprenderás

Análisis de datos geoespaciales con python

  • Lectura y escritura de datos geoespaciales.
  • Visualización de datos geoespaciales usando python
  • Beneficios de Python sobre el software GIS
  • Remuestreo, reproyección, reclasificación de datos
  • Bibliotecas geoespaciales más esenciales
  • Cosas esenciales para geopandas, fiona, bien formadas, rasterio, etc.

Requisitos

  • Conocimientos básicos de programación
  • Comprensión básica sobre los datos geoespaciales.

Descripción

Los datos geoespaciales también se conocen como datos espaciales. Contiene la información de ubicación de las cosas u objetos. En este curso, vamos a leer los datos de varias fuentes (como de una base de datos espacial) y formatos (como shapefile, geojson, paquete geo, GeoTIFF, etc.), realizaremos el análisis espacial e intentaremos encontrar información para los datos espaciales. En este curso, sentamos las bases para una carrera en la comunidad geoespacial.
Aquí está la lista de temas que cubrí en este curso,

  • Instalación de las bibliotecas geoespaciales necesarias (GDAL, GeoPandas, rasterio, fiona, shapely, pandas, numpy, etc.)
  • Leer y escribir los datos espaciales de varias fuentes / formatos
  • Visualización de datos geoespaciales usando python
  • Trabajar con la tabla de atributos y las geometrías
  • Remuestreo, reproyección y reclasificación de datos satelitales
  • Operación matemática con ráster
  • Cálculo de NDVI usando banda NIR y RED

Aquí están las introducciones a los temas principales que se tratan en este curso:

GeoPandas: Es el paquete de Python de código abierto para leer, escribir y analizar el conjunto de datos vectoriales. Extiende los tipos de datos utilizados por los pandas para permitir operaciones espaciales en tipos geométricos. Además, depende de fiona para el acceso a archivos y matplotlib para la visualización de datos.

LEER
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Rasterio: Es una biblioteca de Python basada en GDAL y Numpy diseñada para que su trabajo con datos ráster geoespaciales sea más productivo y rápido. Rasterio lee y escribe formatos de archivo ráster y proporciona una API de Python basada en matrices Numpy N-dimensional y GeoJSON.

Bien proporcionado: Es el paquete de Python de código abierto para tratar con el conjunto de datos vectoriales.

Fiona: Puede leer y escribir archivos de datos geográficos y, por lo tanto, ayuda a los programadores de Python a integrar sistemas de información geográfica con otros sistemas informáticos. Fiona contiene módulos de extensión que vinculan la Biblioteca de abstracción de datos geoespaciales (GDAL).

Cada sección contiene un resumen y un tutorial con ejemplos de código que lo ayudarán a aprender de manera más efectiva. Después de completar este curso, estará seguro de realizar el análisis espacial por Python. Puede automatizar el procesamiento de sus datos geoespaciales sin software GIS (por ejemplo, ArcGIS, QGIS, etc.).

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