Создание инструментария для геопространственного анализа речной сети реки Оки на языке программирования Python

Река Ока, важная водная артерия на западе России, имеет большое экологическое и экономическое значение. Однако ограниченные инструменты геопространственного анализа водных объектов препятствуют всестороннему пониманию процессов, связанных с речной сетью и управлению водными ресурсами реки Оки. В данной статье описывается разработка инструментария для геопространственного анализа сети реки Оки с использованием языка программирования Python. Разработанная технология использует как различные библиотеки Python, так и сторонние инструменты, например, Folium, Django, PIL, Shutil, Fiona, Mercantile, PySheds, Mapbox и GTOPO30, чтобы предоставить полный набор инструментов для анализа данных, визуализации и моделирования речных стоков и водосборных бассейнов. Использование интерактивных карт и визуализаций помогает исследовать сложные пространственные отношения в сети реки Оки. При разработке инструментов использован подход, состоящий в прямом сопряжении алгоритмов обработки данных с графическим интерфейсом, без использования промежуточного слоя абстракции. Веб-интерфейс, созданный с помощью Django, позволяет сделать набор инструментов доступным для широкого круга пользователей.

The Oka River, which is a significant waterway in western Russia, holds considerable ecological and economic value. However, limited geospatial analysis tools hinder comprehensive understanding and management of this resource. This article describes the development of a toolkit for geospatial analysis of the OkaRiver network using the Python Programming Language. The toolkit integrates various Python libraries and third-party tools such as Folium, Django, PIL, shutil, Fiona, Mercantile, PySheds, Mapbox, and GTOPO30, to provide a comprehensive set of tools for data analysis, visualization, and modeling. The web-based interface created with Django allows the toolkit to be accessible to a broad range of users. The use of interactive maps and visualizations aids in the exploration of complex spatial relationships within the OkaRiver network. When developing tools, the approach was used consisting in direct integration of data processing algorithms with a graphical interface without using an intermediate layer of abstraction.