Analyse des données géospatiales
Vous pouvez utiliser la bibliothèque géo-spatio-temporelle pour développer votre analyse de la science des données dans des blocs-notes Python afin d'inclure l'analyse d'emplacement en collectant, manipulant et affichant des images, des informations GPS, des photographies satellite et des données historiques.
La bibliothèque gespatio-temporelle est disponible dans tous les environnements d'exécution IBM watsonx.ai Studio Spark with Python.
Fonctions principales
La bibliothèque géo-spatio-temporelle inclut des fonctions permettant de lire et d'écrire des données, des fonctions topologiques, des fonctions de géo-hachage, d'indexation, des fonctions ellipsoïdales et de routage.
Les principaux aspects de la bibliothèque sont les suivants :
- Toutes les géométries calculées sont précises sans avoir besoin de projections.
- Les fonctions géospatiales tirent parti des capacités de traitement réparti fournies par Spark.
- La bibliothèque inclut le support du géohachage natif pour les géométries utilisées dans des agrégations simples et dans l'indexation, ce qui améliore considérablement l'extraction du stockage.
- La bibliothèque prend en charge les extensions de jointures distribuées Spark.
- La bibliothèque prend en charge les extensions SQL/MM sur Spark SQL.
Initiation à la bibliothèque
Avant de commencer à utiliser la bibliothèque dans un bloc-notes, vous devez enregistrer STContext dans votre bloc-notes pour accéder aux fonctions st.
Pour enregistrer STContext :
from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)
Etapes suivantes
Une fois que vous avez enregistré STContext dans votre bloc-notes, vous pouvez commencer à explorer la bibliothèque spatio-temporelle pour :
- Les fonctions de lecture et d'écriture de données
- Fonctions topologiques
- Fonctions de geohashing
- Fonctions d'indexation géospatiale
- Les fonctions ellipsoïdales
- Fonctions de routage
Les exemples suivants de carnets Python publiés sur Resource Hub montrent comment utiliser ces différentes fonctions dans les carnets Python :
- Utilisation de la bibliothèque spatio-temporelle pour l'analyse d'emplacement
- Utilisation de l'indexation spatiale pour interroger les données spatiales
- Requêtes spatiales dans PySpark
Vous pouvez accéder au Centre de ressources en sélectionnant Centre de ressources dans le menu de navigation principal.
Si votre compte se trouve dans la région de Dallas- IBM Cloud, vous pouvez cliquer sur le lien. Sinon, recherchez le nom de l'exemple dans le Centre de ressources. Cet échantillon peut ne pas être disponible dans toutes les régions ou sur toutes les plateformes de cloud computing.