Peran bahasa Python dalam pembuatan program GIS

    Saat ini perkembangan penggunaan bahasa pemrograman python dikalangan programming semakin berkembang pesat. Bahasa python sebagai bahasa pemrograman berkembang secara cepat karena keefektifan dan efisiensi dalam penulisan kode program, namun dapat diandalkan kinerjanya. Sebagaimana bahasa pemrograman lainnya, Python juga mempunyai karakteristik atau struktur yang dimiliki bahasa pemrograman lainnya, Python juga mendukung pemrograman berorientasi objek. Sebagai bahasa pemrograman tingkat tinggi, Python membawa banyak fleksibilitas dan fitur untuk digunakan dlam GIS. Penggunaanya sebagai bahasa scripting memungkinkan otomatisasi fungsi tertentu dalam program lain, misal Arc.py untuk ArcGIS. Oleh karena itu, tidak mengherankan bahwa Python adalah bahasa yang paling banyak digunakan dalam ilmu spasial. Mudah digunakan karena sintaks-nya yang sederhana, dan kekuatannya sebagai bahasa berorientasi objek. Anda tidak perlu memiliki pengetahuan khusus tentang pemrograman. Kemungkinan aplikasi Pytohn yang paling menonjol dalam ilmu spasial dapat didiskusikan di bawah penanganan data spasial, analisa data spasial, dan visualisasi data spasial.

Analisa Data Spasial

Arcri library Python Esri memungkinkan pengguna untuk menangani dan menganalisis data spasial dengan memanggil beberapa alat bawaan yang familiar bagi pengguna ArcGIS. Untuk seseorang yang ingin memulai belajar dengan Arc.py.
Untuk menulis dan meng-compile skrip Python, hal pertama yang harus diperhatikan adalah menginstal IDLE yang mudah digunakan (lingkup pengembangan terintegrasi) sehingga anda dapat men-debug dan menguji skrip anda. Untuk pengguna ArcGIS tidak dikenakan biaya tambahan untuk menginstall Python atau editor lainnya, karena sudah bundling dengan software tersebut. Namun jika anda mencari opsi lain dapat juga menggunakan Anaconda sebagai alternatif yang membantu sebagai IDLE untuk mengunduh paket ilmiah, mengelola perpustakaan dan dependensi dalam lingkungan Conda. Aplikasi spasial mandiri ini mendapatkan pemodelan lingkungan yang populer terutama dalam analisis ketidak pastian dan sensitivitas untuk eveluasi kesesuaian lahan, pertumbuhan perkotaan dan perubahan penggunaan lahan, terutama ketika bekerja dengan data raster.
Perpustakaan numpy yang merupakan paket dasar untuk setiap komputasi ilmiah dengan Python membawa kemampuan untuk menangani array multi dimensi. Dukungan dan tutorial online yang luas dapat ditemukan di https://www.numpy.og .

Visualisasi Data Spasial

Setelah menangani dan menganalisis data spasial, representasi dari hasil akhir adalah upaya menghasilkan peta yang efektif. Cartopy dan Descartes memiliki alat kartografi yang luas untuk membuat peta yang cantik. Dengan dukungan 2D dan 3D yang lengkap. Matplotlib adalah perpustakaan yang berguna untuk menghasilkan angka kualitas publikasi apapun. Meungkinkan juga untuk menggunakan Cartopy bersamaan dengan Matplotlib jika anda tertarik untuk menambahkan grafik apapun di peta yang anda buat.










sumber diambil dari:
https://www.gislounge.com/working-with-gis-data-using-python/