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lidar

开源Python工具分析数字高程模型

lidarDEMPython包表面凹陷地形分析Github开源项目

lidar是一个用于分析数字高程模型(DEM)中嵌套地表凹陷的开源Python包。该工具支持DEM平滑处理、凹陷提取、小型人工凹陷过滤、精细DEM生成、凹陷和山丘嵌套层次描绘,以及凹陷拓扑几何特性计算。lidar还提供交互式图形界面,便于用户以最少代码运行程序。它尤其适合分析LiDAR等高分辨率地形数据。

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介绍相关项目
awesome-open-geoscience - 地球科学开源资源与工具汇总
Github地球科学地质建模地震学开源软件开源项目数据处理
这是一个精选的地球科学开源资源集合，内容涵盖软件工具和数据库。列表包含地震学、地下雷达、测井、模拟建模和储层工程等多个地球科学分支的工具。该项目旨在为地球科学研究人员、开发者和数据分析师提供实用资源，以提高工作效率。项目保持开放更新，反映地球科学开源生态系统的最新进展。
pastas - Python开源工具助力地下水时间序列分析
GithubPastasPython包地下水开源软件开源项目时间序列分析
这是专注于地下水时间序列分析的开源Python工具。它采用面向对象结构,便于快速构建新模型。通过简洁的Python代码,用户可轻松创建、优化和分析时间序列模型。内置多种分析工具,支持Python 3.9-3.12版本,并提供丰富的文档和示例,适合各层次用户使用。
lit - 可视化机器学习模型解释工具
GithubLIT交互式可视化开源项目机器学习模型解释
LIT是一款开源的机器学习模型解释工具，支持文本、图像和表格数据分析。它提供可视化界面，包括本地解释、聚合分析和反事实生成等功能，助力用户深入理解模型行为。LIT可作为独立服务器运行，也兼容Colab、Jupyter等环境，支持多种模型类型和主流深度学习框架。通过LIT，研究人员可更好地分析模型性能、预测归因和行为一致性。
raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
GithubPyTorchRaster Vision卫星图像开源项目深度学习计算机视觉
Raster Vision是一个开源的Python库和框架，用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割，后端采用PyTorch。作为低代码框架，它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道，并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
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。
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。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境，集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集，支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验，有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新，拥有活跃的社区支持，是Python科学计算领域的重要工具。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱，专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能，实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用，3D-BAT支持在线访问和跨平台使用，并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
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。
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