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geospatial-ml

简化地理空间分析和机器学习包的安装流程

geospatial-ml是一个开源Python工具,通过单一命令简化地理空间分析和机器学习包的安装过程。这个项目为研究人员、数据科学家和GIS专业人士提供了一种高效设置地理空间数据科学环境的方法。它优化了工作流程,提升了效率,并保证了环境的一致性。geospatial-ml支持多种常用地理空间分析和机器学习库,使用户能够快速搭建完整的分析环境。该项目采用MIT许可证,并提供完整的在线文档。

geospatial - Python地理空间分析和数据可视化包的一站式安装工具
GithubPython包geospatial地理空间分析开源软件开源项目数据可视化
geospatial是一个Python包,通过单一命令实现常用地理空间分析和数据可视化包的安装。项目采用MIT许可证,提供详细文档。基于Cookiecutter和giswqs/pypackage模板开发,geospatial为GIS专业人士提供了高效的工具集成方案。
geospatial-python - Python地理空间数据分析入门教程
CarpentriesGithubPython地理空间数据开源项目栅格数据矢量数据
geospatial-python是一个开源教程项目,提供Python处理地理空间数据的基础知识。目前包含7个主要教学单元和1个附加单元,涵盖栅格和矢量数据分析。该项目基于NEON和Data Carpentry等机构合作开发,参考了R语言版本的地理空间数据课程。项目内容持续更新,欢迎感兴趣的开发者参与贡献。
segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包
GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感
segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包,旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件,使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件,创建交互式标记,保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程,方便用户使用,并在PyPI和conda-forge上可用,适用于各种计算环境。
torchgeo - 优化地理空间数据处理的机器学习与遥感工具
GithubPyTorchTorchGeo地理空间数据开源项目机器学习遥感
TorchGeo 是一个基于 PyTorch 的地理空间数据处理库,提供丰富的数据集、采样器、变换和预训练模型,旨在帮助机器学习和遥感专家更高效地处理和探索地理空间数据。该库支持多光谱传感器的预训练模型,并与 PyTorch 数据加载器完全兼容,易于集成到现有的训练工作流中。其全面的文档包括 API 使用指南、教程和示范,非常适合开发者和研究人员使用。
Awesome-Geospatial - 精选地理空间分析工具和资源库的全面指南
Awesome-Geospatial 提供了一系列地理空间分析工具,涵盖了地理信息系统、数据库管理、图像分类和地图开发等关键功能。项目囊括了多种地理空间数据库扩展、遥感数据处理和地图创建工具,旨在为专业人士和爱好者提供高效的空间数据处理解决方案。不论是环境建模、地图分析或是数据整合,这里都有适宜的资源来强化地理空间数据的应用效率。
leafmap - Jupyter环境下的地理空间分析与交互式制图工具
GithubJupyterPython包leafmap交互式地图地理空间分析开源项目
leafmap是一个Python包,为Jupyter环境中的地理空间分析和交互式制图提供支持。它具有简单的API,支持多种地图后端,能够显示矢量和栅格数据,创建自定义图例和分屏地图。通过集成WhiteboxTools,leafmap提供了500多种地理空间分析工具。该工具适用于不同经验水平的用户,包括初学者和专业地理空间数据分析人员。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard,便于快速部署并适用于本地机器学习开发,具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问,兼容Mac、Linux和Windows平台。
geemap - Python工具包助力Google Earth Engine地理空间分析与交互可视化
GithubGoogle Earth EnginePythongeemap可视化地理空间分析开源项目
geemap是为Google Earth Engine开发的Python包,提供交互式地理空间分析和可视化功能。基于ipyleaflet和ipywidgets,它让用户能在Jupyter环境中分析Earth Engine数据集。geemap支持JavaScript到Python转换,具备交互式制图、数据导出、像素提取等功能,适用于地理信息领域的学习和研究。
python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用 地理空间分析和水文建模资源汇总
GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学
该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。
Open3D-ML - Open3D 的扩展,用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库,扩展了3D机器学习工具,支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道,兼容TensorFlow和PyTorch框架,易于集成到现有项目中。同时,提供数据可视化等通用功能,覆盖多种数据集和算法,提高3D数据处理效率和效果。
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