geemap

carte géographique

Un package Python pour l'analyse et la visualisation géospatiales interactives avec Google Earth Engine

• Dépôt GitHub : https://github.com/gee-community/geemap
• Documentation : https://geemap.org
• PyPI : https://pypi.org/project/geemap
• Conda-forge : https://anaconda.org/conda-forge/geemap
• Plus de 360 ​​exemples de notebooks GEE : https://github.com/giswqs/earthengine-py-notebooks
• Tutoriels GEE sur YouTube : https://youtube.com/@giswqs
• Logiciel gratuit : licence MIT

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Remerciements : Le projet geemap est soutenu par la National Aeronautics and Space Administration (NASA) sous la subvention n° 80NSSC22K1742 délivrée dans le cadre du programme Open Source Tools, Frameworks and Libraries 2020.

Annonce

Le livre Earth Engine and Geemap: Geospatial Data Science with Python , écrit par Qiusheng Wu, a été publié par Locate Press en juillet 2023. Si vous souhaitez acheter le livre, veuillez visiter cette URL : https://locatepress.com /livre/gee.

Introduction

Geemap est un package Python pour l'analyse et la visualisation géospatiales interactives avec Google Earth Engine (GEE), qui est une plate-forme de cloud computing avec un catalogue de plusieurs pétaoctets d'images satellite et d'ensembles de données géospatiales. Au cours des dernières années, GEE est devenu très populaire dans la communauté géospatiale et a permis de nombreuses applications environnementales à l'échelle locale, régionale et mondiale. GEE fournit des API JavaScript et Python pour envoyer des requêtes de calcul aux serveurs Earth Engine. Par rapport à la documentation complète et à l'IDE interactif (c'est-à-dire GEE JavaScript Code Editor) de l'API GEE JavaScript, l'API GEE Python a relativement peu de documentation et des fonctionnalités limitées pour visualiser les résultats de manière interactive. Le package geemap Python a été créé pour combler cette lacune. Il repose sur ipyleaflet et ipywidgets et permet aux utilisateurs d'analyser et de visualiser les ensembles de données Earth Engine de manière interactive dans un environnement basé sur Jupyter.

Geemap est destiné aux étudiants et aux chercheurs qui souhaitent utiliser l'écosystème Python composé de diverses bibliothèques et outils pour explorer Google Earth Engine. Il est également conçu pour les utilisateurs GEE existants qui souhaitent passer de l'API JavaScript GEE à l'API Python. Le module de conversion automatisée JavaScript vers Python du package geemap peut réduire considérablement le temps nécessaire pour convertir les JavaScript GEE existants en scripts Python et en notebooks Jupyter.

Pour des didacticiels vidéo et des exemples de cahiers, veuillez visiter la page des exemples. Pour une documentation complète sur les modules et méthodes geemap, veuillez visiter la référence API.

Si vous trouvez geemap utile dans votre recherche, pensez à citer les articles suivants pour soutenir mon travail. Merci pour votre soutien.

• Wu, Q., (2020). geemap : un package Python pour la cartographie interactive avec Google Earth Engine. Le Journal des logiciels open source, 5(51), 2305. https://doi.org/10.21105/joss.02305
• Wu, Q., Lane, CR, Li, X., Zhao, K., Zhou, Y., Clinton, N., DeVries, B., Golden, HE et Lang, MW (2019). Intégration de données LiDAR et d'images aériennes multitemporelles pour cartographier la dynamique des inondations des zones humides à l'aide de Google Earth Engine. Télédétection de l'environnement, 228, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.015 (pdf | code source)

Découvrez l'atelier geemap présenté lors de la conférence GeoPython 2021. Cet atelier donne une introduction complète aux fonctionnalités clés de geemap.

Principales fonctionnalités

Vous trouverez ci-dessous une liste partielle des fonctionnalités disponibles pour le package geemap. Veuillez consulter la page d'exemples pour des exemples de blocs-notes, des animations GIF et des didacticiels vidéo.

• Convertissez les JavaScript Earth Engine en scripts Python et en notebooks Jupyter.
• Affichez les couches de données Earth Engine pour une cartographie interactive.
• Prend en charge les fonctions de style API JavaScript Earth Engine en Python, telles que Map.addLayer() , Map.setCenter() , Map.centerObject() , Map.setOptions() .
• Créez des cartes à panneaux divisés avec les données Earth Engine.
• Récupérez les données Earth Engine de manière interactive à l’aide de l’outil Inspector.
• Traçage interactif des données Earth Engine en cliquant simplement sur la carte.
• Convertissez le format de données entre GeoJSON et Earth Engine.
• Utilisez des outils de dessin pour interagir avec les données Earth Engine.
• Utilisez des fichiers de formes avec Earth Engine sans avoir à télécharger des données sur votre compte GEE.
• Exportez Earth Engine FeatureCollection vers d'autres formats (c'est-à-dire shp, csv, json, kml, kmz).
• Exportez l’image Earth Engine et ImageCollection au format GeoTIFF.
• Extrayez les pixels d'une image Earth Engine dans un tableau numpy 3D.
• Calculez les statistiques zonales par groupe.
• Ajoutez une légende personnalisée pour les données Earth Engine.
• Convertissez les JavaScripts Earth Engine en code Python directement dans le notebook Jupyter.
• Ajoutez du texte animé aux images GIF générées à partir des données Earth Engine.
• Ajoutez une barre de couleurs et des images aux animations GIF générées à partir des données Earth Engine.
• Créez des animations timelapse Landsat avec du texte animé à l'aide de Earth Engine.
• Recherchez des lieux et des ensembles de données dans le catalogue de données Earth Engine.
• Utilisez l'inspecteur de séries temporelles pour visualiser les changements de paysage au fil du temps.
• Exportez les cartes Earth Engine sous forme de fichiers HTML et d'images PNG.
• Recherchez la documentation de l'API Earth Engine dans les notebooks Jupyter.
• Importez les ressources Earth Engine depuis votre compte personnel.
• Publiez des cartes GEE interactives directement dans le bloc-notes Jupyter.
• Ajoutez des jeux de données raster locaux (par exemple, GeoTIFF) à la carte.
• Effectuer la classification des images et l’évaluation de la précision.
• Extrayez les valeurs des pixels de manière interactive et exportez-les sous forme de fichier de formes et csv.