GeoPython mit dem Jupyter Notebook - Vektordaten
2019-03-14, 13:30–15:00, Workshop GDV

Überblick über empfehlenswerte Python-Bibliotheken für Geodaten in Vektorformaten (z.B. shapely, fiona, pyproj, rtree, geographiclib, folium, …) anhand einfacher Beispiele für alltägliche Aufgaben aus dem Bereich der Geodatenverarbeitung


Python hat sich als Programmiersprache im GIS-Bereich etabliert. Dies liegt zum einem an der klaren und leicht zu lernenden Sprachsyntax von Python, die v.a. für Programmieranfänger einen großen Vorteil darstellt, als auch an der Verfügbarkeit für alle geläufigen Betriebssysteme, wie z.b. Windows, Linux oder Mac OS. Zum anderen existiert inzwischen eine kaum mehr zu überschauenden Vielfalt an Bibliotheken für den Bereich der Geodatenverarbeitung. Neben APIs für Grass GIS, QGIS, ArcGIS und vielen anderen Desktop-GIS-Systemen, gibt es eine Vielzahl von Standalone-Bibliotheken, mit denen sich vielfältige Aufgaben aus der Geodatenverarbeitung mit Python auf einfache Weise automatisieren lassen.

Ziel dieses Kurses ist es einen Überblick über empfehlenswerte Python-Bibliotheken für Geodaten in Vektorformaten zu geben (z.B. shapely, fiona, pyproj, rtree, geographiclib, folium, …) und an einfachen Beispielen erste kleine Schritte für alltägliche Aufgaben aus dem Bereich der Geodatenverarbeitung zu erlernen. Die Beispiele sollen überwiegend der Einführung in die vorgestellten Bibliotheken dienen und können mit wenigen Zeilen in Jupyter-Notebooks ausgeführt werden. Dieser Kurs ist eine Einführung in die Verarbeitung von Vektordaten.

Die Teilnehmer werden am Ende des Kurses grundlegende Funktionen kennen, um Vektordaten in Python einzulesen, zu verarbeiten und wieder abzuspeichern. Sie bekommen einen Überblick über verschiedene Bibliotheken und wissen, wie sie diese verwenden können.

Geplant ist u.a. folgender Ablauf:

  • Geodaten zu Landesflächen einlesen (mit Fiona)
  • Ihre geometrischen Attribute als Geometrieobjekte verarbeiten (mit Shapely)
  • 2 Länder auswählen
  • Anhand ihrer Ausdehnungen (Flug-)Häfen aus OSM laden (mit overpass oder OSMPythonTools)
  • Diese Daten filtern, so dass nichts ausserhalb der Länder liegt
  • Geodätische Linien erzeugen (mit GeographicLib)
  • Ein Endprodukt exportieren (mit Folium, descartes und/oder cartopy)
  • Und ein Blick auf geopandas, rtree, geoplot, geocoding, pyproj, u.ä.?

Kein Inhalte sind geplant zu pyshp, geojson (die Bibliothek, nicht das Format), GDAL/OGR.