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Geodatenanalyse

Letzte Aktualisierung: 21. Nov. 2024
Geodatenanalyse

Sie können die geografisch-räumlich-zeitliche Bibliothek verwenden, um Ihre Data-Science-Analyse in Python-Notebooks um die Standortanalyse zu erweitern, bei der Bild-, GPS-, Satellitenfoto- und Langzeitdaten erfasst, bearbeitet und angezeigt werden.

Die gespatio-temporal-Bibliothek ist in allen IBM watsonx.ai Studio Spark mit Python verfügbar.

Schlüsselfunktionen

Die geografisch-räumlich-zeitliche Bibliothek enthält Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten, topologische Funktionen, Geohashing, Indexierung, Ellipsoid und Routing-Funktionen.

Zu den wichtigsten Aspekten der Bibliothek gehören:

  • Alle berechneten Geometrien sind genau, ohne dass Projektionen erforderlich sind.
  • Die geografisch-räumlichen Funktionen nutzen die von Spark bereitgestellte Funktionalität für die verteilte Verarbeitung.
  • Die Bibliothek enthält native Geohashing-Unterstützung für Geometrien, die in einfachen Aggregationen und bei der Indexierung verwendet werden, wodurch der Speicherabruf deutlich verbessert wird.
  • Die Bibliothek unterstützt Erweiterungen von verteilten Spark-Joins.
  • Die Bibliothek unterstützt die SQL/MM-Erweiterungen von Spark SQL.

Erste Schritte mit der Bibliothek

Bevor Sie die Bibliothek in einem Notebook verwenden können, müssen Sie STContext in Ihrem Notebook registrieren, damit Sie auf die st-Funktionen zugreifen können.

Gehen Sie wie folgt vor, um STContext zu registrieren:

from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)

Nächste Schritte

Wenn Sie STContext in Ihrem Notebook registriert haben, können Sie die räumlich-zeitliche Bibliothek auf folgende Funktionen untersuchen:

  • Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten
  • Topologische Funktionen
  • Geohashing-Funktionen
  • Geografisch-räumliche Indexierungsfunktionen
  • Ellipsoidfunktonen
  • Routenwahlfunktionen

In den folgenden Python-Beispielnotebooks finden Sie weitere Informationen zur Einführung in die Verwendung dieser Funktionen in Python-Notebooks:

Übergeordnetes Thema: Notebooks und Scripts