MIT License

项目介绍

opengeos/geospatial-data-catalogs 是一个托管在 GitHub 上的开源项目,主要使用 Python 编写,采用 MIT License 许可证,目前获得 669 个 Star、62 次 Fork。

仓库全名
opengeos/geospatial-data-catalogs
开源许可证
MIT License
Star 数
669
Fork 数
62

README 摘要

geospatial-data-catalogs Introduction Some of the popular cloud-computing platforms (e.g., AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, NASA's Common Metadata Repository (CMR)) host a lot of publicly available geospatial datasets. This repo compiles the list of all geospatial datasets on these platforms as a CSV file and as a JSON file, making it easier to find and use them programmatically. The list is…

完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。

常见问题

geospatial-data-catalogs 用什么语言开发?

主要使用 Python 编写,采用 MIT License 许可证,目前有 669 个 Star。

geospatial-data-catalogs 可以免费商用吗?

仓库采用 MIT License 许可证,可免费使用与修改,商业使用请遵守许可证条款(例如保留版权声明与许可声明)。

如何获取 geospatial-data-catalogs 的源码?

可以直接克隆仓库:git clone https://github.com/opengeos/geospatial-data-catalogs.git,默认分支为 master;安装与运行步骤见仓库 README。

geospatial-data-catalogs 最近还在维护吗?

仓库最近一次更新为 9月16日,当前没有未关闭的 Issue;Star 数为 669,可作为社区活跃度的参考。

关于

A list of open geospatial datasets available on AWS, Earth Engine, Planetary Computer, NASA CMR, and STAC Index

描述取自 GitHub 官方 API,中文内容由 GitRead 中文社区 编辑团队整理。

简要分析

热度分
820
价值分
422
活跃状态
活跃

语言占比

Jupyter Notebook
Python

README

geospatial-data-catalogs

Colab Binder License

Introduction

Some of the popular cloud-computing platforms (e.g., AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, NASA’s Common Metadata Repository (CMR)) host a lot of publicly available geospatial datasets. This repo compiles the list of all geospatial datasets on these platforms as a CSV file and as a JSON file, making it easier to find and use them programmatically. The list is updated daily.

Usage

This repo provides the list of geospatial datasets in two formats:

Tab separated values (TSV) format

Copernicus Services Products

JSON format

Copernicus Services Products

Examples

The TSV file can be easily read into a Pandas DataFrame using the following code:

import pandas as pd

url = 'https://github.com/opengeos/geospatial-data-catalogs/raw/master/aws_geo_datasets.tsv'
df = pd.read_csv(url, sep='\t')
df.head()

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