À propos du projet

PrésentationML Imagery IO est une bibliothèque d'E/S d'imagerie géospatiale haute performance qui lit et écrit les formats NITF, GeoTIFF, JPEG 2000, DTED et d'autres. Développée en Rust pour garantir de hautes performances, elle propose des liaisons Python disponibles via pip, avec des wheels autonomes qui intègrent les codecs et évitent toute dépendance système. La bibliothèque assure une prise en charge de NITF entièrement conforme aux spécifications (tous les modes IMODE, types de compression, analyse des TRE, extensions de données, blocs masqués) et une gestion robuste des formats TIFF, GeoTIFF et COG. Une fonctionnalité clé est l'accès aux tuiles natif cloud : des codecs Zarr v3 personnalisés décodent les tuiles compressées directement depuis les fichiers NITF, TIFF et JPEG 2000, les analyseurs VirtualiZarr génèrent des index de tuiles, et un système MultiReferenceFileSystem permet des opérations d'E/S de type scatter-gather pour les données de tuiles non contiguës. Les utilisateurs peuvent choisir entre des fonctions de commodité simples (imread, imsave, tiles) et une API bas niveau complète permettant la navigation dans les segments, l'inspection des métadonnées, l'extraction de blocs et le contrôle personnalisé de la compression. Le modèle de jeu de données suit la spécification du SpatioTemporal Asset Catalog (STAC), ce qui facilite la publication en tant qu'éléments STAC. La documentation, des exemples de démarrage rapide et des instructions de développement sont disponibles sur les pages GitHub du projet. La bibliothèque est sous licence Apache 2.0.