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Lonboard integration

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
data, frontend

Línea de trabajo

Comienza con el PR #1179 de Lonboard y la especificación enlazada lonboard-zarr-support-design.md; después, lee el issue #29 sobre la API asíncrona de xarray. Sigue cómo se espera que Lonboard y deck.gl-raster dividan la selección no espacial y espacial, y cómo las cargas asíncronas de tiles devuelven datos al navegador. Se considerará terminado cuando exista una integración definida que admita la carga descrita de viewport chunks y futuras pilas animadas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

https://github.com/developmentseed/lonboard/pull/1179 is starting to prototype what a Lonboard-xarray integration looks like. See https://github.com/developmentseed/lonboard/blob/d9eae7c022d6813b15ed5d2687348926e2c78249/dev-docs/superpowers/specs/2026-04-23-lonboard-zarr-support-design.md for ideas brainstormed with claude.

  • The user will define the selection over the non-spatial dimensions; Lonboard/deck.gl-raster will define the per-chunk selection over the spatial dimensions.
    • When the user moves the frontend map, deck.gl issues a tile request, which reaches the Python side of Lonboard, and then Lonboard issues an async tile load for that tile. When the async task finishes, it sends the data back to the frontend to be visualized.
    • So Lonboard will issue a separate xarray async load for each of the spatial chunks that are currently visible in the viewport.
    • Because the user's Python session is fetching all of the chunks in the viewport concurrently, the callback must be async. Hence why I'm looking to use xarray's async API (ref #29)
  • Medium term work will move an entire 4D stack of raw pixel data to the browser, which can then be animated in the browser

I think this will be really cool to do arbitrary band math on animated COG data cubes on the fly

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
55
Forks
1
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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