kalkan / mekansal-python

Python ile Mekansal Veri İşlemeye Giriş

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Python ile Mekansal Veri İşlemeye Giriş

  • Anaconda Kurulum: İndir
  • Kullandığımız Kütüphaneler: Geopandas, Numpy, Pandas, Shapely, Matplotlib
  • Veri Kaynaklarımız: http://www.naturalearthdata.com/ , http://gadm.org
  • Bilgisayarınızda github yüklü değil ise sağ üstteki clone or download linki ile dosyaları ve Jupyter Notebook dosyamızı bilgisayarınıza indirebilirsiniz.

Videolar

Önemli Mekansal Python Kütüphaneleri

  • Cartopy - Mekansal veri görselleştirme ve kartografya araçları.
  • Fiona - Mekansal veri formatlarını okuma ve yazma için.
  • folium - Python için leaflet ile haritalar
  • GDAL - The Geospatial Data Abstraction Library, Birçok farklı raster ve vektör veri formatını okumak ve yazmak için birebir.
  • geojsonio - GeoJSON verilerini Python içerisinde geojson.io'da görüntüleme.
  • GeoPandas - Coğrafi veri işleme için Python araçları.
  • GIPPY - Python için mekansal görüntü işleme kütüphanesi.
  • PyProj - Projeksiyon dönüşümleri için.
  • PySAL - Mekansal veri analizleri için gelişmiş bir araç (patio-temporal data analysis, hot-spots, spatial clusters).
  • PyShp - Shapefile okuma ve yazma.
  • rasterio - Raster veri okuma ve yazma.
  • rasterstats - Raster verilerden vektör geometriler aracılığıyla veri özetleme.
  • rio-cogeo - CloudOptimized GeoTIFF veri üretmek için.
  • rio-color - Raster veriler için temel renk düzenleme işlemleri.
  • rio-hist - Histogram eşitleme.
  • Rtree - Mekansal veri sorgulamaları için.
  • sentinelhub - Sentinel Hub servislerinden uydu görüntüsü indirme ve işleme
  • sentinelsat - Sentinel uydu görüntülerini arama ve indirme için.
  • Shapely - Geometrik operasyonlar ve analizler için.
  • srtm.py - Python ile SRTM sayısal yükseklik verilerine verilerine erişim.
  • PyDelaunay - Delaunay üçgenlemesi
  • zonalstatistics - Bölgesel istatistik hesapları (Rasterio&Geopandas)

About

Python ile Mekansal Veri İşlemeye Giriş


Languages

Language:Jupyter Notebook 100.0%