本日は PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリについてまとめてみようと思います。ほとんどが過去のエントリーで紹介しているものですが、これからGISデータを扱おうと思っている方やたくさんライブラリがある中でどういったものを選択していいのか迷っている方はぜひ参考にしてみてください。
メジャーなライブラリ
まずはこれを使っておけば間違いないというライブラリを紹介します。
GDAL
PythonのGIS系ライブラリと言えばまずGDALを思い浮かべるくらいメジャーなライブラリです。ベクターからラスター、また、データの読み込みから書き込みまで基本的なことは何でもできると考えて大丈夫です。過去のエントリーでもGDALに関していくつかの機能を紹介しています。
GeoPandas
上記で紹介したGDALも素晴らしいライブラリなのですが、最近はGeoPandasの方が人気かもしれません。こちらも基本的なことは何でもできますし、ますます機能が強化されていくと思います。もしかしたら将来はGeoPandasが超メジャーなGIS系のライブラリになるかもしれません。
Arcpy
ArcGISに限定されてしまうのですが、ArcGISを使っている方はぜひ使ってみてください。こちらは商用のエンジンに付随するライブラリですので、他のライブラリよりも機能は強力だと思います。以下のエントリー以外もArcpyに関しては本ブログで色々紹介していますので、ぜひ読んでみてください。
玄人向けなライブラリ
少しマニアックなのですが、使いこなせると便利なライブラリです。
Fiona
データの読み書きに特化したシンプルなライブラリです。GeoPandasは一部機能をFionaに依存しています。Fionaを深く知ることによってGeoPandasについても深く知ることができるかと思います。
Rasterio
本ブログでは未紹介なのですが、ラスタを扱うためのライブラリです。GDALでもラスタを扱うことはできますが、Rasterioはラスタに特化したライブラリなので、機能はこちらの方が充実しているかもしれません。
ざっと紹介しましたが、ほとんどのことはGeoPandas、pyproj、geopyあたりで事足りるような気がします。GIS系ライブラリについて勉強したいけど、何から手を付けていいかわからないという方はこの辺から始めるのがいいかもしれません。
また、ライブラリではないのですが、GISについて色々勉強してみたいという方は以下エントリーを参考にしてみてください。
