EarthPy

EarthPy使得在Python中绘制和操作空间数据更加容易。

为什么选择EarthPy？

Python是一种通用编程语言，旨在支持许多不同的应用。因此，包括绘图和操作空间数据在内的许多科学常用空间任务都需要很多步骤的代码。EarthPy建立在Python中为栅格数据（rasterio）和矢量数据（geopandas）开发的函数功能之上，并简化了所需代码。

• 将来自Landsat等数据的栅格波段堆叠并裁剪到易于使用的numpy数组中
• 使用掩膜设置坏像素，例如被云层和云影覆盖的像素，将其设置为NA（mask_pixels()）
• 绘制rgb（颜色）、彩色红外和其他3波段组合图像（plot_rgb()）
• 使用plot_bands()快速绘制栅格的波段
• 绘制一组栅格文件的直方图
• 创建离散（分类）图例
• 计算植被指数，如归一化植被指数（normalized_diff()）
• 从DEM创建阴影图

EarthPy还有一个io模块，允许用户

1. 快速访问在www.earthdatascience.org上提供的earth-analytics课程的预创建数据子集
2. 下载他们可能希望在其工作流程中使用的其他数据集。

EarthPy的设计灵感来源于R用户可用的raster和sp包功能。

在我们的文档画廊中查看示例EarthPy应用

查看我们的小节画廊，了解在常见的空间工作流程中使用EarthPy的应用实例。

安装

EarthPy可以通过pip安装，但我们强烈建议您使用conda和conda-forge频道安装。

使用Conda / conda-forge频道安装（首选）

如果您在Anaconda环境中工作，我们建议您使用conda-forge安装EarthPy

$ conda install -c conda-forge earthpy

注意：如果您想将conda-forge设置为默认conda频道，您可以使用以下安装工作流程。我们推荐这种方法。运行conda config后，您可以在不指定频道的情况下安装earthpy。

$ conda config --add channels conda-forge
$ conda install earthpy

通过Pip安装

我们强烈建议您使用conda-forge安装EarthPy，因为pip更容易出现空间库依赖冲突。但是，您可以使用pip安装earthpy。

要使用pip安装EarthPy，请使用

$ pip install --upgrade earthpy

安装EarthPy成功后，您可以将其导入Python。

>>> import earthpy.plot as ep

以下是一个绘制numpy数组中多个波段的快速示例。

>>> arr = np.random.randint(4, size=(3, 5, 5))
>>> ep.plot_bands(arr, titles=["Band 1", "Band 2", "Band 3"])
>>> plt.show()

活跃维护者

我们欢迎对EarthPy的贡献。以下是当前的活跃包维护者。请参阅我们的贡献者文件以获取所有贡献者的完整列表。

贡献者

我们欢迎任何和所有的贡献。以下是EarthPy的一些贡献者。我们目前正在尝试更新这个列表！！

如何贡献

我们欢迎对EarthPy的贡献！请确保查看我们的贡献指南以获取有关提交pull请求或更改EarthPy的更多信息。

许可证 & 引用

BSD-3

引用信息

在引用EarthPy时，请引用我们的JOSS论文

@article{Wasser2019EarthPy,
	journal = {Journal of Open Source Software},
	doi = {10.21105/joss.01886},
	issn = {2475-9066},
	number = {43},
	publisher = {The Open Journal},
	title = {EarthPy: A Python package that makes it easier to explore and plot raster and vector data using open source Python tools.},
	url = {https://doi.org/10.21105/joss.01886},
	volume = {4},
	author = {Wasser, Leah and Joseph, Maxwell and McGlinchy, Joe and Palomino, Jenny and Korinek, Nathan and Holdgraf, Chris and Head, Tim},
	pages = {1886},
	date = {2019-11-13},
	year = {2019},
	month = {11},
	day = {13},
}