5 paquetes de Python para análisis de datos geoespaciales

Este artículo analiza la importancia del análisis geoespacial e introduce cinco paquetes esenciales de Python para manejar y visualizar de manera efectiva información valiosa a partir de datos geoespaciales.

2. folio

Adecuado para: nubes de puntos

Folium es una biblioteca de Python para crear mapas interactivos con marcadores, ventanas emergentes, coropletas y otras visualizaciones geoespaciales. Se integra con la biblioteca JavaScript Leaflet y permite exportar mapas a HTML. Se puede combinar con Geopandas y Cartopy y maneja grandes conjuntos de datos utilizando Map Tiles. Folium destaca por su simplicidad, estética e integración con otras bibliotecas geoespaciales. Sin embargo, para el análisis y la manipulación geoespacial avanzados, Folium puede tener limitaciones.

Por ejemplo, Folium podría utilizarse en la cadena de suministro y la logística para visualizar redes de distribución, optimizar rutas y monitorear ubicaciones de envío.

Podemos instalar Folium con el siguiente comando:

pip install folium

Trazar con Folium

Imprimamos un mapa interactivo de muestra centrado en [0, 0] con un marcador colocado en la misma ubicación con las siguientes líneas de código:

import folium
# Generate a Folium map with center coordinates (0, 0)
map = folium.Map(location=[0, 0], zoom_start=2)
# Locate the coordinates 0, 0
folium.Marker([0, 0]).add_to(map)
# Display the map
map

Este mapa se puede personalizar aún más agregando marcadores, capas u opciones de estilo basadas en datos geoespaciales específicos.

3. folleto ipy

Adecuado para: Nubes de puntos, interactivas

El paquete ipyleaflet permite la creación sencilla de mapas interactivos en Python, particularmente dentro de los cuadernos Jupyter, lo que permite a los usuarios generar y compartir mapas interactivos con varios mapas base, marcadores y otras operaciones geoespaciales. Construido sobre la biblioteca JavaScript del folleto, ipyleaflet admite capas GeoJSON y WMS, estilos CSS y JavaScript, y cálculos geoespaciales. Si bien ipyleaflet sobresale en widgets interactivos, puede que no sea ideal para proyectos basados exclusivamente en Python debido a su dependencia de JavaScript.

Por ejemplo, ipyleaflet se puede aplicar en el monitoreo ambiental para visualizar datos de sensores, monitorear la calidad del aire y evaluar los cambios ambientales en tiempo real.

Para instalar ipyleaflet, usamos el comando pip:

pip install ipyleaflet

Trazar con ipyleaflet

Creemos un mapa interactivo con un marcador colocado en las coordenadas (40.7128, -74.0060) para representar un punto de interés en la ciudad de Nueva York usando el siguiente código:

from ipyleaflet import Map, Marker
# Create the map
m = Map(center=(40.7128, -74.0060), zoom=12)
# Add the market
marker = Marker(location=(40.7128, -74.0060))
m.add_layer(marker)

Aquí hay una salida para el código:

4. Rasterio

Adecuado para: datos ráster

Rasterio es una poderosa biblioteca de Python para trabajar con datos ráster geoespaciales, que ofrece un rendimiento eficiente y una amplia gama de operaciones como recortar, reproyectar y remuestrear. Admite varios formatos ráster y se integra bien con otras bibliotecas geoespaciales, aunque tiene limitaciones en el manejo de datos vectoriales y tareas de análisis complejas. Sin embargo, Rasterio es una herramienta esencial para la manipulación y el procesamiento eficiente de datos ráster en Python.

Por ejemplo, rasterio se puede utilizar en tareas como leer y escribir imágenes satelitales, realizar análisis del terreno, extraer datos de modelos de elevación digitales y realizar análisis de detección remota.

!pip install rasterio

La función rasterio.open() abre el archivo y el método read() lee la imagen como una matriz numerosa. Finalmente, la función plt.imshow() de Matplotlib se usa para mostrar la imagen, y plt.show() muestra el gráfico en la salida.

Trazando con rasterio

import rasterio
from rasterio.plot import show

Usamos la biblioteca rasterio para abrir y visualizar una imagen rasterizada del archivo 'sample.tif' del conjunto de datos 'Imágenes GeoTIFF de alta resolución de datos climáticos' en kaggle, mostrando el canal rojo (uno de los canales de color en la imagen) como una subtrama con un mapa de colores rojos y la imagen original (que comprende múltiples canales de color) como otra subtrama con un mapa de colores viridis. Con este enfoque también se pueden visualizar otros canales de color, como el verde y el azul.

src = rasterio.open('/content/sample.tif')
plt.figure(figsize=(15,10))
fig, (axr, axg) = plt.subplots(1,2, figsize=(15,7))
show((src, 1), ax=axr, cmap='Reds', title='red channel')
show((src), ax=axg, cmap='viridis', title='original image')
plt.show()

El análisis de canales de color específicos, como rojo, azul y verde, en el análisis geoespacial se realiza para centrarse o extraer información valiosa relacionada con atributos, rasgos o características específicos representados por esos componentes de color de la imagen. Los ejemplos podrían incluir la salud de la vegetación en sensores remotos, índices de vegetación o cuerpos de agua, etc.

5. Geotrama

Adecuado para: datos vectoriales, interactivos

Geoplot es una biblioteca de Python fácil de usar para crear rápidamente visualizaciones geoespaciales visualmente atractivas, incluidos mapas de coropletas y diagramas de dispersión. Se integra perfectamente con bibliotecas populares de manipulación de datos como Pandas y admite múltiples proyecciones de mapas. Sin embargo, Geoplot tiene limitaciones con respecto a la compatibilidad con mapas interactivos y una gama más pequeña de tipos de gráficos que las bibliotecas geoespaciales especializadas. No obstante, sigue siendo valioso para la visualización rápida de datos geoespaciales y la obtención de información sobre patrones espaciales.

!pip install geoplot

Trazar con geoplot

Trazaremos una visualización de mapa coropleta usando Geoplot, donde seleccionamos los países asiáticos de un archivo de forma mundial basado en el atributo "continente", asignamos la intensidad del color según el atributo "pop_est" y trazamos el mapa usando el color "icefire". mapa con leyenda con un tamaño de figura de 10 por 5.

import geoplot
#Plotting population for Asia
asia = world.query("continent == 'Asia'")
geoplot.choropleth(asia, hue = "pop_est", cmap = "icefire",legend=True, figsize = (10, 5));

Por ejemplo, el paquete geoplot puede crear mapas de coropletas para visualizar la densidad de población, trazar patrones espaciales de incidentes delictivos, mostrar la distribución de factores ambientales y analizar la propagación de enfermedades basándose en datos geográficos.

Conclusión

En conclusión, los paquetes geoespaciales de Python ayudan a analizar eficazmente información basada en la ubicación. Cada uno de los paquetes analizados tiene sus fortalezas y debilidades, pero juntos pueden formar un poderoso conjunto de herramientas Python cuando se trabaja con datos geoespaciales. Por lo tanto, para principiantes o profesionales experimentados en SIG, estos paquetes son valiosos para analizar, visualizar y manipular datos geoespaciales de formas nuevas e innovadoras.

Puede encontrar el código de este artículo en mi repositorio de GitHub aquí.

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