国际资讯|EarthPy：用于绘制和处理空间数据的Python包
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英文原文来源：www.gislounge.com
中文编译整理：慧天地国际站一鸣
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一个名为EarthPy的Python语言空间软件包目前已发布，可以供有兴趣的空间分析人员和科学家免费下载，他们可以用其进行各种形式的分析，而不必具备很多Python或空间分析的背景知识。EarthPy最初是为地球系统科学而创建的，主要研究栅格数据。不过，该工具现在还结合了基于矢量和空间的方法，这使得它可以扩展到其他应用领域。
越来越多的用户希望在开源软件中绘制和执行常见的GIS任务，这些开源软件也可以与给定的工具分离，以便可以将其应用于其他工具（有时这些工具没有或只有有限的空间功能）。这使得研究人员能够更轻松地利用并创建他们自己的应用程序，而有些人可能不希望被迫再去学习另一种工具包或程序语言。现在，有一个工具可以让您做到这一点，同时还为您提供了多种处理栅格和矢量数据的空间功能，这就是EarthPy。该工具将自己定位为针对空间数据的绘制和操作包，常用功能包括：从数据中叠加和裁剪栅格波段，使用掩膜来删除或操作像素数据，绘制颜色并提供颜色组合，对图像中的不同波段的进行处理，创建离散图例，计算植被指数和其他常用的遥感计算，山体阴影及数字高程建模方法，点、线、多边形裁剪等相关功能。虽然这些功能可以在许多常见的GIS工具中找到，但是它们的可移植性以及它们可以与其他功能相结合的优势，使得这个软件包对于许多研究人员都是有益的。该工具基于GeoPandas（用于矢量数据）和Rasterio（通常用于栅格数据）。可以使用Conda等安装工具下载和安装该工具[1]。开发人员一直致力于使该工具在处理栅格和矢量数据时更易于使用，并内置了各种应用程序，但他们同时也欢迎其他开发人员和贡献者向工具包中添加其他功能[2]。
图1：使用EARTHPY处理GIS数据的示例
（图片来源：EARTHPY VIGNETTE GALLERY）
许多研究人员还看到，地理空间科学的未来发展越来越多地与机器学习和深度学习技术联系在一起，特别是那些将神经元网络方法应用于空间数据的技术。在未来几个月或不久的将来，EarthPy应该会扩展其在这一领域的功能，为该工具在卷积神经元网络(convolutionalneural network, CNNs)和随机森林(random forest)等机器学习地理空间技术中的应用提供可能。扩展更加全面的功能可能是EarthPy的未来发展方向，其中包括在矢量数据应用程序中扩展其功能。例如，水文学数据的相关处理方法、最低成本路径、可视化分析只是其中的一些领域，与地球系统和环境科学领域相关的进一步扩展也是可行的，这同时也适用于其他学科。另一种可能是进一步将基于Python的工具，甚至是基于R的工具，合并到包中，以帮助其扩展功能，因为工具包已经合并了一些流行的软件包，并受到了它们的启发。用户可以通过访问他们的主页网站了解有关应用EarthPy的最新信息和示例[3]。
空间工具和技术越来越多地与其他应用程序一起使用。研究人员需要能够灵活地集成所需的库和工具，以便在创建自己的应用程序，或者在不需要花费太多时间了解操作原理的情况下进行复杂的分析。EarthPy为用户提供了这种可能性。因为新近发布，所以它仍然是一个较新颖的工具。在未来的几年里，人们可以对它有更多的期望，因为它似乎拥有一个活跃的用户群。该工具还欢迎其他开发人员和贡献者来参与到开发当中，这将有助于扩大其覆盖面和完善其应用程序功能。
参考文献：
[1]Formore on downloading EarthPy, including summary on the application andfunctionality, see: https://pypi.org/project/earthpy/.
[2]Formore on functions of EarthPy, see: Wasser L, Joseph M, McGlinchy J, et al. (2019) EarthPy: A Python packagethat makes it easier to explore and plot raster and vector data using opensource Python tools. Journal of Open Source Software 4(43): 1886. DOI: 10.21105/joss.01886.
[3]Toaccess information and examples of EarthPy, see: https://earthpy.readthedocs.io
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编辑：魏青 审核：杜一鸣
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