Calcolo scientifico

Python è un linguaggio particolarmente utile per l’analisi dei dati geografici. Molti strumenti GIS, tra cui ArcGIS, QGIS e PostGIS, offrono interfacce per eseguire analisi tramite script Python. Il suo ecosistema comprende numerose librerie per l’analisi, la visualizzazione e il calcolo geospaziale, spesso utilizzabili insieme. Il sito ecosystem.pythongis.org raccoglie strumenti e informazioni per lavorare con GIS e osservazione della Terra tramite Python.

PostgreSQL è un sistema di gestione di basi di dati relazionali a oggetti, con codice sorgente liberamente disponibile e distribuito con una licenza di tipo BSD. Adotta un modello client/server e un’architettura a processi separati che contribuisce alla stabilità del sistema: un errore in un processo non compromette necessariamente gli altri. Queste caratteristiche ne fanno una soluzione solida per la gestione dei dati.
PostGIS estende PostgreSQL con il supporto agli oggetti geografici, consentendo di eseguire interrogazioni spaziali tramite SQL.

Jupyter Notebook è un’applicazione web open source per creare e condividere documenti che contengono codice eseguibile, equazioni, visualizzazioni e testo. È sviluppata e mantenuta dal progetto Jupyter, nato dal progetto IPython Notebook. Il nome richiama Julia, Python e R, i linguaggi inizialmente al centro del progetto. Il kernel IPython permette di programmare in Python; numerosi altri kernel consentono di utilizzare ulteriori linguaggi.

La Sentinel Application Platform (SNAP) offre un’architettura adatta all’elaborazione e all’analisi dei dati di osservazione della Terra. Tra le sue caratteristiche figurano estensibilità, portabilità, una piattaforma client modulare, un modello comune per i dati di osservazione della Terra, la gestione della memoria per tasselli e un sistema di elaborazione basato su grafi.