#地理空间分析

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。

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。

EOS Data Analytics专注于农业和林业领域的地理空间数据分析。公司利用卫星技术和AI解决方案,为全球企业提供实时数据,助力环境保护。产品包括作物监测、森林监测和土地查看器等,帮助客户做出明智决策,提高利润并实现可持续发展。EOS Data Analytics与多家知名机构合作,推动全球业务增长的同时保护环境。

Flypix是一个专业的地理空间分析平台,利用AI技术快速识别和分析图像中的物体。适用于建筑、港口、农业等多个行业,可将分析时间缩短99.7%,提供高效的地理空间数据处理解决方案。

Dvina是一个集数据分析和地理空间分析于一体的专业平台。它整合企业数据，运用先进的地理空间技术和人工智能，揭示数据中的隐藏模式和关联。平台提供可扩展的分析功能、直观的可视化工具和交互式仪表板，支持快速准确的决策制定，助力业务优化，提升企业在瞬息万变的商业环境中的竞争力。

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。

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。