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geonumpy 地理数据工具包

geonumpy的编写目的是提供一套开源,易用,高效的地理数据处理库。包括矢量数据,图像数据的读取,图像拼接,重采样,地图绘制等。

pygis的几个重要依赖

  1. Numpy:作为科学计算库,自然离不开numpy
  2. pandas, scipy, scikit-image,这几个常用库为我们提供了表格与图像处理功能
  3. gdal,fiona:gdal是一套功能强大的地理数据处理库,可以读取矢量,图像数据,但功能相对比较底层,代码不够pythonic,而fiona是基于gdal的更方便的数据读取库。
  4. shapely,geopandas:shapely是python的计算几何库,实现了矢量算法,geopandas是shapely与pandas的结合,可以方便的带着属性进行几何运算,实现类似arcgis里的图形关系运算。
  5. pyproj:著名的地图投影项目,提供各种地理坐标系转换。

geonumpy API 文档

GeoArray: 带投影的数组

  1. [GeoArray](api_geoarray.md#Class GeoArray)
  2. geoarray
  3. frombox

io: 数据读取与存储

  1. read_shp
  2. write_shp
  3. read_tif
  4. read_hdf
  5. write_tif
  6. write_hdf(未实现)
  7. read_tif_info
  8. read_hdf_info
  9. read_raster
  10. read_raster_info

util: 几个辅助函数

  1. shp2box
  2. box2shp

match: 配准与拼接

  1. match_one
  2. match_multi
  3. build_index
  4. match_idx

draw: 地图绘制

  1. draw_polygon

  2. draw_line

  3. draw_text

  4. draw_lab

  5. draw_unit

  6. draw_N

  7. draw_bound

  8. draw_ruler

  9. draw_style

pretreat: 预处理

  1. 大气校正(未实现)
  2. degap

indicate: 常规指标

  1. ndvi

  2. what should be added here! any issue is welcom!

download: 影像下载

  1. modis_search
  2. modis_download
  3. landsat_search
  4. landsat_download(未实现)
  5. sentinal_search(未实现)
  6. sentinal_download(未实现)

geonumpy 用户手册

GeoArray: 带投影的数组

  1. 创建 GeoArray 对象
  2. GeoArray 的运算
  3. 切片自动处理投影矩阵
  4. 生成方法
  5. 多通道处理

io: 数据读取与存储

  1. 读写shapefile
  2. 读写 tif/hdf
  3. 读写影像空间信息

match: 拼接与配准

  1. 素材展示
  2. 单图投影
  3. 多图投影
  4. 创建空间索引
  5. 通过索引批量匹配
  6. 投影转换

draw: 地图绘制

  1. 矢量图绘制
  2. 图例的使用
  3. 根据面积进行等级划分
  4. 土地利用类型图绘制

pretreat: 预处理

  1. 去条带

综合应用:森林覆盖率统计

  1. 用地类型拼接
  2. 市级行政区标记
  3. 用地类型及标记展示
  4. 各个城市森林覆盖率计算
  5. 绘制森林覆盖率专题图