Python est très utilisé en cartographie et en géomatique pour plusieurs raisons clés :
✅ 1. Écosystème riche de bibliothèques géospatiales
- Geopandas : manipulation de données géographiques comme des DataFrames.
- Shapely : géométrie (intersection, union, distances).
- Fiona : lecture/écriture de fichiers SIG (Shapefile, GeoJSON…).
- Pyproj : projection et transformation de coordonnées.
- OSMnx : extraction et analyse de graphes routiers OSM.
- Folium / Leaflet : visualisation cartographique interactive.
- H3-py : indexation hexagonale.
- Rasterio : traitement des images satellites ou MNT.
✅ 2. Langage simple et accessible
- Syntaxe claire, rapide à prendre en main.
- Communauté très large et active.
- Adapté aux non-informaticiens comme les géographes ou urbanistes.
✅ 3. Interopérabilité avec les outils SIG
- QGIS intègre Python pour les scripts et plugins.
- API Python pour ArcGIS.
- Capacité à lire/écrire des formats standards : Shapefile, GeoJSON, KML, PBF, etc.
✅ 4. Puissance pour l’analyse de données spatiales
- Intégration facile avec Pandas, NumPy, scikit-learn.
- Compatible avec les frameworks Big Data : Spark, Dask.
- Outils de visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly.
✅ 5. Utilisé dans la recherche et l’industrie
- Projets de mobilité, de logistique, de planification urbaine.
- Projets de simulation de trajets, comme RoadSimulator3.
- IA géospatiale : détection d’anomalies, segmentation d’imagerie satellite.
En résumé : Python s’impose en cartographie car il allie puissance, flexibilité, accessibilité, et un écosystème très complet de librairies géospatiales.