open-geodata 22.6.49

Dados Espaciais do Brasil

Open Geodata

• GitHub
• PyPi

O OpenGeodata tem como objetivo disponibilizar dados espaciais para pequenos projetos. A concepção é que ter os dados localmente pode ser mais interessante (e barato!) que manter dados em servidores. Alguns dos dados disponíveis no pacote são:

• geo.br_ibge.br_ibge: Limites dos Estados
• geo.sp.sp_250k_wgs84: Limites administrativos municipais do Estado de São Paulo.

Os dados espaciais são compilados no packages do python, disponíveis para serem instalados por meio do pip install. Todos os dados estão em formato geopackage (extensão .gpkg) e são comprimidos usando o 7zip. Existem também alguns dados em formatos tabulares, em arquivos .csv, também comprimidos usando o 7zip.

Com o pacote OpenGeodata, os dados espaciais são lidos como geodataframes(Geopandas), enquanto os dados tabulares são lidos como dataframe (Pandas).

O projeto disponibiliza poucos dados, tendo em vista a limitação de 100mb do repositório oficial PyPi, porém é possível adicionar outros dados dos pacotes listados abaixo:

• sp-ff-apa-corumbatai: dados espaciais da Área de Proteção Ambiental Corumbataí
• sp_piracicaba: dados espaciais do Plano Diretor do Município de Piracicaba
• sp-bh-pcj-2020-2035: dados espaciais do Plano das Bacias PCJ 2020-2035.
• sp-bh-at: dados espaciais do Plano das Bacias do Alto Tietê

Para possibilitar testes do pacote, criei um Google Colab.
Todos os datasets estão com datum WGS84 (EPSG: 4326).

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Instalar

# Install
pip3 install open-geodata --upgrade

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Como Usar?

O package open_geodata disponibiliza poucos datasets. A

from open_geodata import geo

# List Datasets (dataframes and geodataframes)
geo.get_dataset()

# Load Dataset
geo.load_dataset('geo.sp.sp_250k_wgs84')

Além desses dados, é possível obter dados de outros packages que são instalados com o pip install, a saber:

# List Datasets from package (dataframes and geodataframes)
geo.get_dataset_from_package('sp_piracicaba')

# Load Dataset from package
geo.load_dataset_from_package('sp_piracicaba', 'zips.divisa_municipal')

Outras Funções

from open_geodata import lyr

# Add Layers
lyr.base.google_hybrid(min_zoom, max_zoom)

from open_geodata import folium_plus

# Create Map
m = folium_plus.adds.create_map_multitiles()
m

from open_geodata import converts

converts.df2geojson(df, lat='latitude', long='longitude', remove_coords_properties=True)

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TODO

1. https://github.com/twisted/incremental
2. Definir os layers
3. Participnar dados! https://dev.to/bowmanjd/easily-load-non-python-data-files-from-a-python-package-2e8g