object-store-rs: интерфейс с сервисами хранения объектов и локальных файлов

Python-пакет object-store-rs (https://github.com/developmentseed/object-store-rs), разработанный компанией Development Seed, предоставляет унифицированный API для взаимодействия с сервисами хранения объектов и локальных файлов. Пакет обеспечивает простую и быструю интеграцию с такими сервисами хранения объектов, как Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, и S3-совместимыми API, например Cloudflare R2.

#python

Open Earth Engine Library (OEEL) — коллекция полезных функций для Google Earth Engine (GEE).

Для использования OEEL с GEE JavaScript API достаточно импортировать ее код

var oeel=require('users/OEEL/lib:loadAll')

а затем использовать нужные функции.

По мере роста библиотеки время загрузки также увеличивается. Чтобы решить эту проблему, разработчики предлагают версию библиотеки с быстрой загрузкой

var oeel=require('users/OEEL/lib:loadAllSF')

Отметим, что эта версия не должна использоваться для отладки.

Чтобы получить информацию о функциях, добавьте в конец кода следующую строку

print('List of functions used',oeel.refs())

Вы получите список всех использованных функций и другую связанную с ними информацию.

OEEL существует в виде Python-пакета.

Установка:

pip install oeel

Импорт:

from oeel import oeel

🖥 Репозиторий кода OEEL
🖥 Код примеров

#GEE #python

Open Earth Engine Library (продолжение)

OEEL насчитывает десятки функций. Вот некоторые из них, относящиеся к объектам Image, ImageCollection, Feature и FeatureCollection:

🌍 Image

• arrayDTW — возвращает DTW (dynamic time warping) bмежду двумя изображениями, для каждого пикселя
• inverseDistanceInterpolation — пространственная интерполяция методом IDW (inverse distance weighting)
• kriging — пространственная интерполяция с помощью кригинга
• propertyAsBand — создает новый слой (канал) изображения из свойств этого изображения
• semivariogram — вычисляет семивариограмму

🌍 ImageCollection

• OtsuThreshold — рассчитывает порог Оцу (Otsu) для коллекции
• SavatskyGolayFilter — фильтрация снимков коллекции фильтром Савицкого-Голая (Savitsky-Golay). В названии функции содержится ошибка)
• enhancingCollection — алгоритм, расширяющий коллекцию, добавляя к ней новую коллекцию. Каждое изображение первой коллекции сливается с изображением второй коллекции
• fromSingleImage —  загрузка изображения как коллекции
• medoid — вычисляет медоид коллекции
• movingWindow — фильтрация коллекции методом “скользящего окна”

🌍 Feature

• asLabel — генерирует функцию, преобразующую Feature в аннотацию на изображении

🌍 FeatureCollection

• fromList — преобразует List в FeatureCollection

#GEE #python

Introduction to Environmental Data Science

Книга Introduction to Environmental Data Science (https://bookdown.org/igisc/EnvDataSci/) Джерри Дэвиса (Jerry Davis) посвящена анализу пространственных данных, связанных с исследованиями окружающей среды, на языке программирования R.

В книге есть краткое введение в R, описана работа с векторными и растровыми данными, моделирование, анализ спутниковых снимков и временных рядов.

Environmental Data Science book (https://edsbook.org/welcome) — аналогичный ресурс на Python.

Спасибо коллегам за наводку!

#R #python

Курс “Spatial Data Management”

🔗 Сайт курса “Spatial Data Management” (https://geog-414.gishub.org/) (GEOG-414), который профессор Qiusheng Wu читает в Университете штата Теннесси, Ноксвилл.*

На курсе изучают основы Python для анализа пространственных данных, основы Google Earth Engine,** DuckDB и PostGIS.

Кроме полных материалов курса, на сайте есть лабораторные работы, а также идеи для итоговых проектов, защитой которых завершается освоение курса.

*Есть еще Университет штата Теннесси в Нашвилле — это совсем другой университет.

**Проф. Q. Wu известен как разработчик пакета geemap.

#python

Сжатие спутниковых снимков

📝 Пост, в котором Марк Литвинчик (Mark Litwintschik) исследует сжатие WebP на примере снимка со спутника SkySat. Марку удалось сжать изображение с 877 МБ до 30 МБ.

📸 На снимке экрана показано окно QGIS для экспорта растрового слоя в файл GeoTIFF со сжатием WebP (ПКМ → Экспорт → Сохранить как).

❗️ WebP поддерживает как сжатие без потерь, так и сжатие с потерями. По умолчанию (а именно так работал Марк), осуществляется сжатие с потерями (качество 75 %). Подробнее о настройках драйвера GDAL для WebP читайте здесь.

💡 Марк обещает протестировать AVIF — алгоритм сжатия, конкурирующий с WebP — как только тот будет поддерживаться QGIS.

#python #софт

Новости R

🔹 Коллеги из канала Наука и данные рассказали о прогнозировании временных рядов с помощью пакета nixtlar (https://nixtla.github.io/nixtlar/index.html). В нем используется TimeGPT — базовая модель (foundation model) для прогнозирования временных рядов и обнаружения аномалий. Изначально TimeGPT был разработан на Python, но теперь, с помощью nixtlar, доступен пользователям R.

🔹 Нашли в открытом доступе новую книгу по R на русском языке:

📖 Поздняков И. Анализ данных и статистика в R (https://pozdniakov.github.io/tidy_stats/)

#R #python #FM #книга