Время прочтения: 3 минуты
Программы ГИС обладают многими преимуществами для анализа и визуализации пространственных данных. Однако часто возникает потребность в работе с большими данными, или нужно создать собственный алгоритм обработки геоданных. В этом случае становится проблематично использовать готовые инструменты ГИС, которые имеют ограниченный набор функций и довольно затруднительно работают с большим объемом данных. Например, если в наборе данных более 500 тысяч точек, QGIS начинает заметно тормозить или вообще перестает работать, не говоря уже о работе с большими графами дорожной сети.
Учитывая рост востребованности геоданных, задачи обработки пространственных данных становятся все более популярными в ГИС-среде, и навыки программирования сейчас входят в базовый набор знаний ГИС-специалиста.
Наиболее популярным языком программирования для работы с пространственными данными является Python: с помощью него можно легко обработать большие наборы пространственных данных и разработать скрипты для индивидуальных задач.
Что есть в этой статье
- Советы для начала работы с Python
- Что такое Anaconda и Google Colab
- Список полезных Python-библиотек и их назначение
- Примеры задач, решаемых с помощью Python
Python в сфере пространственных данных
В Python легко работать с пространственными данными – есть много различных библиотек и обширная документация. Все библиотеки удобно устанавливать через Anaconda. А для начала рекомендую работать в Google Colab.
- Видео, как установить Anaconda.
- Для того, чтобы начать программировать, легче всего просто открыть Google Colab.
Google Colab – сервис, созданный Google, который предоставляет возможность работать с кодом на языке Python через Jupyter Notebook, не устанавливая на свой компьютер дополнительных программ. Чуть подробнее мы писали о нем в тексте о интерактивных блокнотах для работы с данными.
Список библиотек Python для работы с ГИС
Библиотеки в Python – это код, написанный разработчиками, чтобы остальным пользователям было удобно работать. Вот некоторые основные библиотеки для работы с пространственными данными в Python:
- Pandas: представляет данные в табличной форме (без этой библиотеки никуда). Как Excel, только круче!
- GeoPandas: основная библиотека для работы с пространственными данными. Как pandas, но умеет хранить геометрию в отдельном столбце. С помощью geopandas можно совершить почти все операции работы с геометрией объектов, доступные в QGIS.
- Numpy: библиотека для тех, кто знает, что такое матрица. На основе Numpy написаны многие другие библиотеки, например, Pandas, поэтому часть операций Numpy можно совершать с помощью Pandas.
- SciPy: с помощью этой библиотеки можно вычислить кучу всего, главное — внимательно читать документацию. Многие данные для нее надо представлять в виде матриц Numpy.
- GDAL: библиотека-переводчик для растровых и векторных геопространственных форматов данных.
- Fiona: читает и записывает файлы пространственных данных.
- Shapely: геометрические объекты, предикаты и операции.
- PySAL: библиотека функций пространственного анализа, написанная на Python, предназначенная для поддержки разработки высокоуровневых приложений.
- ArcPy: ArcPy это библиотека с помощью которой можно реализовывать дополнительный функционал в arcgis. Создать инструменты геообработки, автоматически генерировать карты и многое другое.
В 99% случаев в начале работы необходимо уметь работать с табличками в Pandas и GeoPandas.
Не только анализ данных
С помощью Python можно визуализировать пространственные данные, делать красивые и понятные карты.
Благодаря библиотекам, таким как Cartopy, Folium, Basemap и Plotly, можно создавать интерактивные или статистические карты. Иногда для этого надо написать всего одну строчку кода :)
Примеры ГИС задач, решаемых с помощью Python
- Построение оптимального маршрута доставки товаров. Для этого пригодятся библиотеки для маршрутизации (например, NetworkX)
- Анализ данных для разработки маркетинговой стратегии. Python может использоваться для анализа данных о местоположении клиентов и конкурентов, и для этого идеально подойдет библиотека GeoPandas.
- Разработка климатических моделей и прочий сложный растровый анализ.
- Обработка космоснимков: с помощью анализа растров в библиотеке Rasterio можно работать с космическими снимками.
- Визуализация данных с помощью интерактивных кластерных карт для определения паттернов в данных.
Если вы новичок в Python, но тоже хотите начать автоматизировать задачи в своих проектах, загляните на курс "Введение в Python", где мы начинаем разбирать работу с библиотеками для решения ГИС задач. Присоединяйтесь!
Материал подготовила Анна Пикулева