Спутник ДЗЗ
3.96K subscribers
3.13K photos
177 videos
222 files
2.87K links
Человеческим языком о дистанционном зондировании Земли.

Обратная связь: @sputnikDZZ_bot
加入频道
Joerd (https://github.com/tilezen/joerd) — консольная программа для загрузки, объединения и создания тайлов из цифровых моделей рельефа.

🗺 В документации есть список ссылок на источники ЦМР: https://github.com/tilezen/joerd/blob/master/docs/data-sources.md

#DEM #данные #python
👍5
CoastSat

CoastSat (http://coastsat.wrl.unsw.edu.au) — это набор программных средств с открытым исходным кодом на языке Python (https://github.com/kvos/CoastSat), который позволяет пользователям получать временные ряды положения береговой линии на любом побережье по всему миру за 39 лет (и далее) на основе общедоступных спутниковых снимков.

#python
👍8
Статистика открытых радарных данных Capella [ссылка]

Mark Litwintschik описывает процесс получения открытых данных радарных спутников Capella и классифицирует доступные снимки по регионам мира, форматам, уровням обработки, типу поляризации и т. п.

🌍 Распространение открытых данных спутников Capella.

#SAR #capella #python
🔥7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новые возможности geemap

Д-р. Qiusheng Wu, автор питоновского пакета geemap (https://geemap.org) для работы с Google Earth Engine (GEE) через Python API, сообщил об обновлении пакета.

Теперь с помощью geemap можно создавать интерактивные графики для различных типов данных GEE: feature, image, array, list и table.

#GEE #python #wu
6👍4
Введение в ГИС-программирование на Python

Д-р. Qiusheng Wu, создатель нескольких известных пакетов Python 🐍 для работы с пространственными данными — geemap, leafmap и segment-geospatial — создал официальный сайт своего курса 📖 “Introduction to GIS Programming“ (https://geog-312.gishub.org/) по обучению применению языка Python для работы с пространственными данными.

Семестровый курс предполагает всестороннее изучение ГИС-программирования на языке Python. Студенты начнут с изучения основ языка, освоят использование библиотек и фреймворков, необходимых для обработки, анализа и визуализации пространственных данных. В частности, научатся создавать интерактивные веб-карты с помощью Leafmap, визуализировать векторные и растровые данные с помощью MapLibre, получат практический опыт работы с GeoPandas, Rasterio, WhiteboxTools, Geemap, SAMGeo, HyperCoast, DuckDB, Xarray и другими библиотеками.

📹 Видеоматериалы курса

#python #основы #wu
🔥17👍3