BIBLIOTECAS DE PYTHON PARA TRABAJAR CON DATOS RÁSTER

Estas bibliotecas esenciales te ayudarán a optimizar tus flujos de trabajo, procesar imágenes y realizar análisis avanzados:

OpenSource

GDAL

El estándar de la industria para leer y escribir una amplia gama de formatos de datosgeoespaciales, incluidos los ráster.

• Documentacion: https://gdal.org/en/stable/
• Github: https://github.com/OSGeo/GDAL

geemap

Se integra con Google Earth Engine, facilitando la visualización y análisis de datos satelitales en cuadernos Jupyter.

• Documentacion: https://geemap.org/
• Github: https://github.com/gee-community/geemap
• Libro: https://locatepress.com/book/gee

rioxarray

Facilita el trabajo con matrices etiquetadas de datosráster al extender xarray con soporte geoespacial.