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:
- 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.
- GDAL/OGR: librería fundamental para procesar formatos de datos vectoriales (OGR) y ráster (GDAL).
- PyProj: Esta librería también es de uso básico ya que permite proyectar y transformar coordenadas entre diferentes sistemas.
- RSGISLib: Librería sobre teledetección y SIG para Python. Entre sus funciones clasifica, filtra y realiza estadísticas sobre imágenes.
- 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.
- Cartopy: Esta librería permite dibujar mapas para que el análisis y la visualización de datos sea lo más intuitivo posible.
- 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.
- Pysal: Librería que aporta la posibilidad de la realización de diferentes tipos de análisis espaciales escritos en Python.
- Folium: facilita la visualización de datos que se han manipulado en Python en un mapa de interactivo desarrollado con Leaflet.
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