Эдуард Казаков - Нижний слой бытия: работа с наборами геоданных в Python через GDAL/OGR (#спбгеотех)

• Видео начинается с обсуждения работы с биллингами в Python.  

• Автор объясняет, что основная цель - показать, как работать с биллингами напрямую в Python.  

• Растровая модель данных представляет собой многомерные матрицы значений, метаданные о привязке к географической основе и дополнительные данные.  

• Векторная модель данных описывает и моделирует объекты реального мира с помощью геометрических примитивов и атрибутов.  

• Ожидал - это аббревиатура, которая обозначает универсальный интерфейс доступа к стандартным и нестандартным форматам растровых и векторных данных.  

• Ожидал предоставляет стандартизированные и единообразные интерфейсы для работы с данными, независимо от формата.  

• Ожидал доступен в виде библиотеки и набора команд для работы с данными.  

• В Python Ожидал можно установить через менеджер пакетов pip или использовать виртуальное окружение.  

• Автор демонстрирует работу с Ожидал в Python, импортируя библиотеку и используя ее для работы с данными.  

• Обращаемся к базовым свойствам объекта "ur.data" (количество столбцов, строк, каналов).  

• Изменяем геопривязку данных с помощью метода "set_geotransform".  

• Открываем слой с векторными данными с помощью команды "ur.open_vector_data".  

• Получаем объект типа "ur.vector_data", который описывает слой.  

• Получаем описание слоя с помощью метода "get_layer_description".  

• Перебираем атрибуты слоя и выводим их названия и типы.  

• В видео рассказывается о работе с объектами и атрибутами в геотифе.  

• Можно обращаться к объектам по их индексу, перебирать их через итератор или использовать методы и свойства для работы с ними.  

• В видео демонстрируется работа с визуализацией данных, включая чтение матриц из наборов данных и создание цветных изображений.  

• Используется библиотека визуализации Питон для работы с данными.  

• В видео объясняется, как создать многоканальный раст из нескольких одноканальных раст.  

• Используется библиотека обработки матриц и визуализации для работы с данными.  

• В видео обсуждается работа с растром, который представляет собой набор данных, состоящий из нескольких каналов.  

• Растр может быть прочитан как матрица, что позволяет выполнять арифметические операции и применять маски.  

• В видео демонстрируются утилиты, которые позволяют выполнять различные преобразования и манипуляции с растром.  

• Утилиты могут быть использованы через консоль или через библиотеку Python.  

• В видео приводятся примеры использования утилит для перепроецирования, конвертации формата, изменения пространственного разрешения и обрезки по маске.  

• Все преобразования могут быть выполнены без сохранения промежуточных файлов в файловой системе.  

• В видео обсуждается работа с данными в QGIS, включая импорт и экспорт данных, а также использование различных типов данных, таких как векторные и растровые.  

• Автор демонстрирует, как можно использовать QGIS для работы с данными, включая манипуляции с данными, такие как обрезка, изменение формата и атрибутов.  

• Автор показывает, как можно использовать векторы для работы с данными, включая использование фильтров и атрибутов.  

• Демонстрируется, как можно использовать QGIS для работы с векторами, включая манипуляции с геометрией и атрибутами.  

• Автор обсуждает работу с растровыми данными в QGIS, включая манипуляции с растровыми данными, такие как перепроектирование, обрезка и расчет статистики.  

• Демонстрируется, как можно использовать QGIS для работы с растровыми данными, включая манипуляции с растровыми данными и использование атрибутов.  

• Обсуждается использование виртуальных файлов и виртуальных растров в QGIS, включая их преимущества и ограничения.  

• Демонстрируется, как можно использовать виртуальные файлы и виртуальные растры для работы с данными в QGIS.