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SurtGIS — Plataforma GIS de Alto Rendimiento

Análisis Geoespacial
2026

Motor de análisis geoespacial en Rust con 105 algoritmos, GUI desktop, WebAssembly y bindings Python. 2-20x más rápido que GDAL/SAGA. Publicado en Environmental Modelling & Software (Elsevier, Q1).

Descripción del Proyecto

Plataforma GIS completa escrita desde cero en Rust sin dependencia de GDAL. Incluye 105 algoritmos en 9 categorías (terreno, hidrología, imágenes, clasificación), con deployment multiplataforma: CLI, GUI desktop (egui), WebAssembly para navegador y bindings Python vía PyO3. Publicado en Environmental Modelling & Software (Elsevier), revista Q1 en modelación ambiental y ciencias de la computación.

Características Principales

  • 📄 Publicado en Environmental Modelling & Software (Elsevier, Q1, JIF ~4.9)
  • 105 algoritmos en 9 categorías
  • 8.2x más rápido que GDAL, 21.7x más rápido que GRASS GIS
  • Sin dependencia de GDAL — implementación nativa en Rust
  • GUI desktop estilo SAGA con visor 3D
  • 33 algoritmos disponibles en WebAssembly (único en su clase)
  • Soporte nativo para datos cloud (STAC/COG)

Tecnologías Utilizadas

RusteguiWebAssemblyPyO3STACCOGRayon

Etiquetas

#GIS#Rust#Alto Rendimiento#WebAssembly#Open Source#Publicación Científica

Métricas del Proyecto

Algoritmos
105
vs GDAL
8.2x
vs GRASS
21.7x
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