El uso de Python en un SIG , concretamente los diferentes tipos de librerías, aportan mucha más funcionalidad a este tipo de programas geoespaciales. Existen muchísimas librerías de Python con las que se pueden trabajar con datos espaciales.

El paquete que permite implantar Python en ArcGIS se denomina ArcPy y en QGIS, es PyQGIS. Permiten crear el entorno adecuado para adaptar este lenguaje en estos SIG.

En esta entrada se van a comentar algunas de las más utilizadas:

  1. Geopandas: es un proyecto de código abierto para facilitar el trabajo con datos geoespaciales en Python. GeoPandas extiende los tipos de datos utilizados por los pandas para permitir operaciones espaciales en tipos geométricos.
  1. GDAL/OGR: librería fundamental para procesar formatos de datos vectoriales (OGR) y ráster (GDAL).

  1. PyProj: Esta librería también es de uso básico ya que permite proyectar y transformar coordenadas entre diferentes sistemas.
  1. RSGISLib: Librería sobre teledetección y SIG para Python. Entre sus funciones clasifica, filtra y realiza estadísticas sobre imágenes.
  1. GeoPy: facilita a los desarrolladores de Python localizar las coordenadas de direcciones, ciudades, países y puntos de referencia en todo el mundo utilizando geocodificadores de terceros y otras fuentes de datos.

  1. Cartopy: Esta librería permite dibujar mapas para que el análisis y la visualización de datos sea lo más intuitivo posible.

  1. Rasterio: los SIG utilizan el formato GeoTIFF , entre otros, para organizar y almacenar conjuntos de datos ráster como imágenes satelitales. Rasterio lee y escribe estos formatos y proporciona una API de Python basada en matrices Numpy N-dimensional y GeoJSON.

  1. Pysal: Librería que aporta la posibilidad de la realización de diferentes tipos de análisis espaciales escritos en Python.

  1. GeoViews: esta librería permite desplegar mapas interactivos para la web.

  1. Folium: facilita la visualización de datos que se han manipulado en Python en un mapa de interactivo desarrollado con Leaflet.

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