fatiando/verde

何を解決するか

Verdeは、地形、点群、地球物理調査などの空間データを2次元の表面（グリッド化）に処理・補間する問題を解決します。スカラーおよびベクトルデータを直交座標および地理座標の両方で扱える一貫性のある、機械学習にインスパイアされたインターフェースを提供します。

動作方法

Verdeはscikit-learnに似たインターフェースを実装しており、さまざまな補間（グリッド化）手法を適用できます。NumPy、Pandas、scikit-learn、xarrayを含むSciPyスタックと深く統合され、空間データの処理やトレンド除去、ブロッキング／ウィンドウ処理などの分析タスクを実行できます。

対象ユーザー

地球物理学、水深測量、地形研究など、空間データを扱う研究者や開発者向けに設計されています。

特徴

• 機械学習にインスパイアされたインターフェース：scikit-learnに似たAPIを空間補間に使用。
• 広範なデータ対応：スカラーおよびベクトルデータ（例：風速、GPS速度）を処理可能。
• 座標系サポート：直交座標および地理座標の両方をサポート。
• 統合された分析ツール：トレンド除去、交差検証、ブロッキング平均などのツールを内蔵。
• SciPyスタックとの統合：NumPy、Pandas、xarrayとシームレスに連携。