Overview
In this lesson, we explore the fundamentals of raster data analysis and processing using Python, focusing on both elevation models and satellite imagery. We’ll cover practical geospatial techniques such as raster classification, slope analysis, and essential raster operations. The lesson integrates popular geospatial libraries like rioxarray, rasterio, and xarray for efficient data handling and analysis.
このレッスンでは、ラスタデータ分析、Pythonによる処理の基礎を探求します。標高モデルと衛星画像の両方にフォーカスします。
実践的な地理空間データを扱うテクニック、例えば、ラスタの分類、傾斜分析、必須のラスタ操作について、網羅します。
このレッスンでは、効率的なデータの受け渡しや分析のために用いられる、rioxarray、rasterio、xarrayのような、人気のある地理空間ライブラリを扱います。
Learning Goals:
After this lesson, you will be able to:
- Import and visualize single-band and multi-band raster data using rioxarray and rasterio
- Merge multiple raster files together and create a raster mosaic
- Clip raster using a polygon
- Perform raster classification
- Conduct terrain analysis, such as calculating slope from elevation models
- Perform raster calculations
このレッスンのあと、あなたは、
-
rioxarrayやrasterioによる、単一バンドや複数バンドのラスタデータのインポートならびに可視化 - 複数のラスタのファイルを統合し、一つの
raster mosaicを作る - ポリゴンを使って、ラスタをクリップする
- ラスタの分類を行う
- 地形分析を行う、例えば、標高モデルから傾斜を計算する
- ラスタの演算を行う
ができるようになります。