7 librerías de Python para SIG y cartografía

Las bibliotecas de Python son la extensión definitiva de los SIG porque permiten potenciar su funcionalidad principal.

Al utilizar las bibliotecas de Python, puedes salir del molde que es el SIG y sumergirte en una ciencia de datos seria.

Hay más de 200 bibliotecas estándar en Python. Pero también hay miles de bibliotecas de terceros. Así que es interminable hasta dónde se puede llegar.

Hoy, se trata de las bibliotecas de Python en los SIG. En concreto, ¿cuáles son los paquetes de Python más populares que utilizan los profesionales de los SIG hoy en día? Empecemos con lo interesante.

En primer lugar, ¿para qué utilizar las librerías de Python para los SIG?

¿Has notado alguna vez que al SIG le falta esa función que necesitas que haga? Como ningún software SIG puede hacerlo todo, las bibliotecas de Python pueden añadir esa funcionalidad extra que necesitas.

En pocas palabras, una biblioteca de Python es un código que alguien ha escrito para facilitarnos la vida a los demás. Los desarrolladores han escrito bibliotecas abiertas para el aprendizaje automático, la elaboración de informes, la creación de gráficos y casi todo en Python.

Si quieres esta funcionalidad extra, puedes aprovechar esas bibliotecas importándolas a tu script de Python. Desde aquí, puedes llamar a funciones que no son parte nativa de tu software GIS principal.

Librerías Python para SIG

Si vas a construir un equipo de estrellas para las bibliotecas GIS de Python, este sería. Todas ellas te ayudan a ir más allá de la típica gestión, análisis y visualización de datos espaciales. Esa es la verdadera definición de un Sistema de Información Geográfica.

Arcpy

Si utiliza Esri ArcGIS, probablemente esté familiarizado con la biblioteca ArcPy. ArcPy está pensado para operaciones de geoprocesamiento. Pero no sólo sirve para el análisis espacial, sino también para la conversión de datos, la gestión y la producción de mapas con Esri ArcGIS.

Geopandas

Geopandas es como un encuentro entre pandas y GIS. Pero en lugar de un análisis tabular directo, la biblioteca geopandas añade un componente geográfico. Para las operaciones de superposición, Geopandas utiliza Fiona y Shapely, que son bibliotecas propias de Python.

GDAL/OGR

La biblioteca GDAL/OGR se utiliza para traducir entre formatos y extensiones de SIG. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI y GRASS GIS y casi todo el software GIS lo utilizan para la traducción de alguna manera. En este momento, GDAL/OGR soporta 97 controladores vectoriales y 162 rasterizados.

RSGISLib

La biblioteca RSGISLib es un conjunto de herramientas de teledetección para el procesamiento y análisis de rásters. Por ejemplo, clasifica, filtra y realiza estadísticas sobre las imágenes. Mi favorito es el módulo de segmentación y clasificación basada en objetos (GEOBIA).

PyProj

El objetivo principal de la biblioteca PyProj es el funcionamiento con sistemas de referencia espacial. Puede proyectar y transformar coordenadas con una serie de sistemas de referencia geográfica. PyProj también puede realizar cálculos geodésicos y distancias para cualquier datum dado.

Lidar

Denominado simplemente LiDAR Python Package, su objetivo es procesar y visualizar datos de Light Detection and Ranging (LiDAR). Por ejemplo, incluye herramientas para suavizar, filtrar y extraer propiedades topológicas de los datos de los modelos digitales de elevación (DEM). Aunque no veo la integración con archivos LAS en bruto, cumple su propósito gpara el análisis del terreno y la hidrología.

Geemap

Geemap está pensada más bien para la ciencia y el análisis de datos mediante el motor Google Earth (GEE). Aunque cualquiera puede utilizar esta biblioteca de Python, los científicos e investigadores la utilizan específicamente para explorar el catálogo de varios petabytes de imágenes de satélite en GEE para sus aplicaciones y usos específicos con datos de teledetección.