Python地理空間分析指南（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] Joel，Lawhead，萊哈德 著，鄧世超 譯

圖書標籤:

• Python
• 地理空間分析
• GIS
• 空間數據
• 地圖
• GeoPandas
• 空間統計
• 地理信息係統
• 數據分析
• Python編程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115448217

版次：1

商品編碼：12059455

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：317

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

用非常流行的Python語言做地理空間分析；
學習高效、易學的地理空間分析指南；
書中含有典型且非常實用的開發案例，幫助讀者快速掌握相關技能；
圖文結閤，將學習效率大大提高。

內容簡介

Python作為一種高級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言之一。
本書以地理空間分析為背景，介紹瞭Python在地理信息處理方麵的應用技巧。全書共分為10章，分彆介紹瞭Python與地理空間分析、地理空間數據、地理空間技術、Python的地理空間分析工具、Python與地理信息係統、Python與遙感、Python與高程數據、Python與地理空間高級建模、實時數據、綜閤應用等內容。
本書內容結構清晰，示例完整，適閤希望瞭解測繪數字化和分析的讀者，也適閤想使用Python進行空間地理分析、建模和GIS分析的開發人員及研究人員參考閱讀。

作者簡介

Joel Lawhead 目前是NVision公司的CIO，該公司是業內屢獲殊榮的地理信息集成和傳感工程服務提供商。他還獲得瞭管理專業人員資格認證（Project Management Professional，PMP)，地理信息專業資格認證(certified GIS Professional ，GISP)。
Joel於1997年開始使用Python，從2000年開始使用它進行地理空間軟件的開發，也是Learning Geospatial Analysis with Python（第1版）和QGIS Python Programming Cookbook的作者，並且這兩本書都是Packt齣版的。他撰寫的Python Cookbook係列圖書由O'Reilly Media齣版，其不同版本更是各具特色。除此之外，他還是廣受贊譽的開源軟件PyShp（Python Shapefile Library）的主要開發人員。他的技術博客是http://geospatialpython.com/，Twitter昵稱是@SpatialPython，通過上述方式，用戶可以和他討論地理空間分析中與Python編程相關的話題。
2011年，Joel通過逆嚮工程處理瞭Shapefile文件的空間索引格式，幫助地理空間Python工程師Marc Pfister實現瞭上述索引算法，這一做法有利於世界各地的開發者開發齣更易於集成、更健壯的地理空間應用。
Joel作為架構師、項目經理和地理空間應用閤作開發者，多次為美國政府機構提供服務，其中包括NASA、FEMA、NOAA、美國海軍，以及其他商業和非營利性機構。2002年，由於其領導開發的實時應急響應協作工具（the Real-Time Emergency Action Coordination Tool，REACT）錶現傑齣，他獲得瞭Esri公司頒發的國際GIS特彆成就奬。該軟件的主要用途是使用地理空間分析技術進行應急管理。

目錄

第1章 Python與地理空間分析 1
1．1　地理空間分析與我們的生活　1
1．2　地理空間分析的曆史　3
1．3　地理信息係統　6
1．4　遙感　7
1．5　高程數據　12
1．6　計算機輔助製圖　13
1．7　地理空間分析和計算機編程　14
1．8　地理空間分析的重要性　15
1．9　地理信息係統基本概念　16
1．9．1　專題地圖　16
1．9．2　空間數據庫　17
1．9．3　空間索引　17
1．9．4　元數據　17
1．9．5　地圖投影　18
1．9．6　渲染　19
1．9．7　影像數據　20
1．9．8　遙感和顔色　20
1．10　GIS中矢量數據的基本概念　21
1．10．1　數據結構　21
1．10．2　緩衝區　22
1．10．3　融閤　22
1．10．4　簡化　23
1．10．5　疊置　24
1．10．6　閤並　24
1．10．7　點包容性　25
1．10．8　聯閤　25
1．10．9　連接　26
1．10．10　地理空間中的多邊形
規則　26
1．11　柵格數據的基本概念　27
1．11．1　波段運算　27
1．11．2　變化監測　27
1．11．3　柱狀圖　28
1．11．4　特徵提取　28
1．11．5　監督分類　29
1．11．6　非監督分類　29
1．12　牛刀小試　29
1．12．1　Python簡介　30
1．12．2　構建SimpleGIS　31
1．13　小結　38
第2章　地理空間數據　39
2．1　數據格式概覽　39
2．2　數據結構　41
2．3　空間索引　42
2．3．1　索引算法　43
2．3．2　網格　44
2．4　概要化　45
2．5　元數據　46
2．6　文件結構　46
2．7　矢量數據　48
2．7．1　Shapefile文件　48
2．7．2　CAD文件　51
2．7．3　標簽和標記格式　51
2．7．4　GeoJSON　53
2．8　影像數據　54
2．8．1　TIFF文件　55
2．8．2　JPEG、GIF、BMP和
PNG文件　56
2．8．3　壓縮格式　56
2．8．4　ASCII網格　56
2．8．5　全球文件　57
2．9　點雲數據　59
2．10　Web服務　61
2．11　小結　62
第3章　地理空間技術概覽　63
3．1　數據訪問　65
3．1．1　GDAL　65
3．1．2　OGR　67
3．2　計算幾何　68
3．2．1　PROJ．4投影庫　68
3．2．2　CGAL　69
3．2．3　JTS　71
3．2．4　GEOS　72
3．2．5　PostGIS　73
3．2．6　其他支持空間分析的
數據庫　76
3．2．7　SpatiaLite　80
3．2．8　路徑分析　80
3．3　桌麵工具（包括可視化）　82
3．3．1　Quantum GIS　82
3．3．2　OpenEV　83
3．3．3　GRASS GIS　84
3．3．4　uDig　85
3．3．5　gvSIG　86
3．3．6　OpenJUMP　87
3．3．7　榖歌地球　87
3．3．8　NASA World Wind　89
3．3．9　ArcGIS　91
3．4　元數據管理　92
3．4．1　GeoNetwork　92
3．4．2　CatMDEdit　92
3．5　小結　93
第4章　Python的地理空間分析工具　95
4．1　安裝Python的第三方模塊　96
4．2　Python的網絡庫　100
4．2．1　Python的urllib模塊　101
4．2．2　FTP　103
4．2．3　ZIP和TAR文件　104
4．3　Python的標記、標簽解析器　107
4．3．1　minidom模塊　107
4．3．2　元素樹　109
4．3．3　WKT文本　115
4．4　Python的JSON庫　117
4．4．1　json模塊　118
4．4．2　geojson模塊　119
4．5　OGR　119
4．6　PyShp　120
4．7　dbfpy3　121
4．8　Shapely　122
4．9　Fiona　123
4．10　GDAL　125
4．11　NumPy　125
4．12　PIL　127
4．13　PNGCanvas　129
4．14　GeoPandas　130
4．15　PyMySQL　132
4．16　PyFPDF　133
4．17　Spectral Python　134
4．18　小結　134
第5章　Python與地理信息係統　135
5．1　距離測量　135
5．1．1　勾股定理　138
5．1．2　半正矢公式　140
5．1．3　Vincenty公式　141
5．2　方位計算　144
5．3　坐標轉換　144
5．4　重投影　146
5．5　Shapefile文件編輯　148
5．5．1　Shapefile文件訪問　150
5．5．2　Shapefile文件屬性讀取　151
5．5．3　Shapefile文件幾何
圖形讀取　154
5．5．4　Shapefile文件修改　155
5．5．5　Shapefile文件閤並　157
5．5．6　Shapefile文件分割　160
5．6　查詢優化　161
5．6．1　點包容性公式　161
5．6．2　邊框查詢　163
5．7　空間信息可視化　166
5．7．1　點密度計算　166
5．7．2　等值區域圖　169
5．8　使用電子錶格　171
5．9　使用GPS數據　173
5．10　地理化編碼　174
5．11　小結　176
第6章　Python與遙感　177
6．1　圖像波段變換　178
6．2　創建直方圖　180
6．3　圖像剪裁　187
6．4　圖像分類　191
6．5　圖像特徵提取　195
6．6　變化監測　200
6．7　小結　205
第7章　Python與高程數據　206
7．1　ASCII網格文件　206
7．1．1　讀取grids　207
7．1．2　寫入grids　208
7．2　創建地形陰影　210
7．3　創建等高綫　215
7．4　使用LIDAR　219
7．4．1　使用LIDAR創建網格　220
7．4．2　使用PIL讓LIDAR支
持可視化　226
7．4．3　創建不規則三角
網絡（TIN）　230
7．5　小結　234
第8章　Python與地理空間高級建模　235
8．1　歸一化植被指數（NDVI）應用　235
8．1．1　建立框架　237
8．1．2　載入數據　239
8．1．3　柵格化Shapefile文件　239
8．1．4　波段剪裁　241
8．1．5　使用NDVI公式　241
8．1．6　NDVI分類　243
8．2　創建洪水淹沒模型　246
8．2．1　洪水填充功能　248
8．2．2　創建洪水　250
8．3　創建彩色暈渲地形　253
8．4　最佳路徑分析　255
8．4．1　建立測試網格　256
8．4．2　A*算法簡介　257
8．4．3　生成測試路徑　258
8．4．4　查看測試結果　259
8．4．5　實際應用　260
8．5　街道路網規劃　267
8．6　照片地理定位　271
8．7　小結　273
第9章　實時數據　274
9．1　實時路況監測　275
9．1．1　NextBus代理列錶　276
9．1．2　NextBus路徑列錶　277
9．1．3　NextBus設備地址　277
9．1．4　NextBus地址映射　279
9．2　氣象跟蹤　283
9．3　區域報告　291
9．4　小結　292
第10章　綜閤應用　294
10．1　GPS報告示例　294
10．2　使用GPX-Reporter．py　295
10．3　程序概要　296
10．4　初始化　297
10．5　功能函數調用　298
10．6　解析GPX　302
10．7　獲取邊框　303
10．8　下載地圖和高程影像　304
10．9　創建地形　306
10．10　創建地圖　307
10．11　高程測量　310
10．12　距離測量　311
10．13　獲取氣象數據　313
10．14　小結　317

洞察地理，解鎖數據潛力：一本關於空間分析的深入探索 地理空間信息，作為連接我們與世界萬物的重要紐帶，正以前所未有的速度重塑著科學研究、商業決策乃至日常生活。從精準描繪城市發展藍圖，到預測自然災害的傳播路徑；從優化物流配送網絡，到理解生態係統的演變規律，地理空間分析的力量無處不在，其重要性日益凸顯。本書旨在為讀者開啓一扇通往精彩紛呈的地理空間分析世界的大門，並提供一套係統、實用的方法論，幫助您掌握駕馭和理解空間數據的核心技能。 我們所處的時代，數據爆炸式增長，而其中蘊含的地理空間信息更是如同浩瀚的星辰，等待著被探索和解讀。無論是政府部門對土地利用的規劃，企業對市場潛力的挖掘，還是科研人員對環境變化的追蹤，都離不開對空間數據的深入分析。然而，麵對海量、異構的地理空間數據，如何有效地提取有價值的信息，做齣科學的決策，已成為一項挑戰。本書將聚焦於這一關鍵領域，提供一套經過實踐檢驗的、以數據為驅動的地理空間分析框架。 本書並非簡單羅列技術工具，而是緻力於構建一種“理解”空間數據的能力。我們將從地理空間信息的基本概念齣發，逐步深入到復雜的數據處理、分析模型和可視化技術。您將學習如何準確地理解地理對象（點、綫、麵）的內在屬性和空間關係，如何捕捉數據的空間自相關性，以及如何通過各種分析方法揭示隱藏在地理現象背後的規律。我們將強調理論與實踐的結閤，力求讓您在掌握抽象概念的同時，也能熟練運用前沿的分析技術解決實際問題。 本書的編寫遵循循序漸進的原則，確保不同背景的讀者都能從中受益。對於初次接觸地理空間分析的讀者，我們將從最基礎的 GIS 概念、坐標係統、數據格式入手，引導您建立起堅實的理論基礎。我們將詳細解釋各種地理數據類型的特點，以及它們在分析中的作用。同時，您將學習如何進行常見的數據預處理操作，例如坐標轉換、數據投影、空間連接等，這些都是後續高級分析的基石。 隨著您對基礎概念的掌握，本書將引導您進入更具挑戰性的分析領域。您將學習如何運用空間查詢和空間選擇工具，從海量數據中精準提取您感興趣的區域或要素。我們將深入探討空間插值技術，用於估計未知區域的屬性值，例如根據已知監測點的溫度數據預測整個區域的溫度分布。您還將接觸到緩衝區分析，用於識彆特定區域周邊的影響範圍，這在環境保護、城市規劃等領域具有廣泛的應用。 本書將重點介紹地理空間分析中至關重要的“空間統計”部分。空間統計不僅僅是傳統的統計學在空間維度上的簡單應用，它更加關注數據的空間分布特徵，如聚集性、離散性和空間自相關。您將學習如何運用 Moran's I、Geary's C 等指標來量化空間自相關程度，理解熱點分析（Getis-Ord Gi）和冷點分析（Local Moran's I）的原理和應用，從而識彆齣空間數據中具有統計學意義的聚類區域，這對於發現潛在的經濟活動中心、疾病傳播區域、犯罪高發區等至關重要。 除瞭描述性分析，本書還將引導您探索預測性和解釋性模型在地理空間分析中的應用。您將學習如何構建和評估空間迴歸模型，例如普通最小二乘迴歸（OLS）、地理加權迴歸（GWR）等，以理解影響空間現象的驅動因素，並對未來的空間格局進行預測。GWR 模型尤其強調瞭空間異質性，即影響因素在空間上的變化，這將幫助您更精細地理解不同區域的差異性及其成因。 本書還將涵蓋網絡分析（Network Analysis）這一重要的地理空間分析分支。網絡分析是解決與路徑、服務範圍、最優站點選擇等問題相關的核心技術。您將學習如何構建和分析網絡數據集，例如道路網絡，並運用最短路徑算法、服務區域分析等技術，解決實際的交通規劃、物流配送、應急響應等問題。想象一下，如何為救護車規劃最快的到達路綫，或者確定某個消防站能夠覆蓋的最大服務範圍，這些都是網絡分析的典型應用場景。 可視化是地理空間分析不可或缺的一環。本書將強調如何通過有效的可視化手段，將復雜的空間數據和分析結果清晰地呈現給目標受眾。您將學習如何創建高質量的地圖，包括符號係統、分級統計地圖、密度圖、流嚮圖等，以及如何運用交互式可視化技術，讓數據“說話”，從而更好地傳達信息和支持決策。我們將探討不同可視化類型的使用場景和最佳實踐，幫助您製作齣既美觀又富有洞察力的地圖。 本書的獨特之處在於其強調一種“問題導嚮”的學習方法。我們不會孤立地講解某個技術，而是將其置於一個具體的應用場景中，展示如何運用該技術來解決實際問題。通過一係列精心設計的案例研究，您將看到地理空間分析如何在不同的領域發揮作用，例如： 城市規劃與管理： 如何利用空間數據分析城市擴張模式，評估公共設施的服務水平，識彆交通擁堵區域，並為可持續發展提供科學依據。 環境保護與資源管理： 如何監測和分析土地利用變化，評估環境汙染的擴散，預測自然災害的風險，以及優化自然資源的利用。 商業與市場分析： 如何識彆潛在的市場區域，優化零售店選址，分析客戶的空間分布，並製定更有效的市場營銷策略。 社會科學研究： 如何分析人口的空間分布和遷移模式，研究社會不平等的空間錶現，以及理解犯罪、健康等社會現象的空間驅動因素。 公共衛生： 如何追蹤疾病的傳播，識彆高風險區域，並製定有針對性的公共衛生乾預措施。 本書將鼓勵您主動思考，並動手實踐。我們理解，理論知識隻有通過實踐纔能真正內化。因此，本書將提供豐富的實踐指導，並引導您使用常用的地理空間分析工具和庫。您將接觸到各種處理和分析地理空間數據的強大工具，學習如何利用它們來解決現實世界的問題。 本書不僅關注“如何做”，更關注“為什麼這麼做”。我們緻力於幫助您理解各種分析方法背後的邏輯和原理，從而使您能夠根據具體的問題選擇最閤適的分析工具和技術，而不是生搬硬套。您將培養一種批判性思維，能夠評估分析結果的可靠性，並理解不同方法的局限性。 總而言之，本書是一次關於地理空間信息分析的深入旅程。它將為您提供堅實的理論基礎、實用的分析技能以及解決現實世界問題的能力。無論您是一名學生、研究人員、數據科學傢，還是對地理空間信息充滿興趣的任何人士，本書都將是您探索和理解我們所居住的世界的寶貴夥伴。讓我們一起，通過數據的力量，洞察地理的奧秘，解鎖無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，用金錢來衡量是完全不閤適的，它的意義在於打開瞭一扇通往未來地理信息科學的大門。我特彆留意瞭書中關於高性能計算和並行處理的討論。在處理PB級彆的遙感影像數據時，單綫程的計算能力顯然是捉襟見肘的。作者巧妙地引入瞭`Dask`和`Xarray`等庫，展示瞭如何將復雜的空間運算分解到多核處理器甚至集群上進行分布式計算。這種對“大數據”時代地理空間分析的深刻洞察，是市麵上許多隻關注基礎操作的教材所不具備的。更讓我感到驚喜的是，書中並未止步於現有技術的介紹，而是對前沿研究的趨勢進行瞭展望，例如對深度學習在地理空間數據挖掘中的應用進行瞭前瞻性的討論，這無疑為我們指明瞭未來學習和研究的方嚮。總而言之，這是一部既能解決燃眉之急，又能指引長遠發展的重量級作品，對於任何想在地理信息領域深耕的人來說，都是不可或缺的案頭寶典。

評分☆☆☆☆☆

閱讀完這本書後，我最大的感受是，它徹底改變瞭我對“數據可視化”的理解。過去，我總覺得地理空間可視化無非就是把點、綫、麵放到地圖上，用不同的顔色錶示不同的屬性值。這本書則展示瞭如何利用現代編程工具，創造齣真正具有洞察力的動態和交互式圖錶。作者對`Folium`和`Plotly`等庫的講解深入且實用，特彆是關於時間序列數據的三維可視化處理，簡直是教科書級彆的示範。我嘗試著將過去靜態的年度變化報告，轉化成瞭可以拖動時間軸實時查看的交互式地圖，不僅報告的演示效果瞬間提升瞭一個檔次，更重要的是，我們團隊裏的決策者能更直觀地捕捉到數據變化的趨勢和熱點區域的轉移。這種從“展示結果”到“探索過程”的轉變，是這本書帶給我的最大思維升級。此外，書中對於地圖投影係統的深入討論，也讓我意識到瞭過去在數據閤並時可能存在的細微誤差，及時進行瞭修正，確保瞭分析的準確性和可靠性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名負責數據基礎設施建設的技術人員，我最關注的是穩定性和可重復性。這本書在這方麵的體現非常齣色。它不僅僅停留在介紹如何進行數據分析，更花瞭大量篇幅去講解如何將這些分析流程“産品化”和“標準化”。我深切體會到，一套優秀的地理空間分析流程，必須是能夠被其他人輕鬆理解、無縫接管的。作者對於代碼規範、文檔編寫以及版本控製在地理空間項目中的應用，提齣瞭非常明確的指導意見。特彆是關於構建可部署的分析服務的章節，為我解決實際工作中遇到的自動化報告生成問題提供瞭直接的藍圖。我按照書中的建議，搭建瞭一個自動化的ETL管道，用於每日抓取衛星遙感數據，進行預處理，並輸齣標準化的分析報告，整個過程幾乎不需要人工乾預，極大地解放瞭團隊的勞動力。這種對工程實踐的重視，使得這本書超越瞭一般的學術性指南，成為瞭生産力工具箱中的核心組件。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這個長期在GIS領域摸爬滾打的老兵來說，簡直是久旱逢甘霖。我一直覺得，盡管市麵上的GIS軟件功能日益強大，但那種深入底層、用代碼掌控數據流的感覺是無可替代的。這本書的編排思路非常清晰，它沒有停留在教你如何點擊按鈕，而是直奔主題——如何利用Python的強大生態係統去解決那些傳統GIS工具處理起來力不從心的問題。尤其是涉及到大規模數據處理和自動化工作流構建時，那種效率的提升是驚人的。我尤其欣賞作者對庫的選取和講解的深度，比如對`GDAL/OGR`的封裝如何巧妙地降低瞭復雜性，同時又保留瞭底層操作的靈活性。書中大量的實例代碼，都是可以直接復製粘貼到我的實際項目中去跑的，這一點對於追求效率的專業人士來說至關重要。我記得有一次我需要處理一個跨越多個投影係統的海量矢量數據集，以往我得花上好幾天時間編寫復雜的轉換腳本，而通過書中介紹的方法，我用不到半天的時間就完成瞭，而且結果的精度和一緻性也得到瞭極大的保障。這本書不僅僅是工具手冊，更像是一本思維導圖，它引導我們跳齣傳統GIS的思維定式，用更現代、更靈活的編程視角去看待地理空間數據的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對“地理空間分析”這個概念總是抱持著一種敬而遠之的態度，總覺得這玩意兒是少數頂尖專傢的專屬領域，門檻高得嚇人。直到我偶然翻閱瞭這本厚厚的著作，纔發現自己完全被誤導瞭。作者的敘述方式極其平易近人，簡直就像是坐在你旁邊，耐心地一步步拆解那些晦澀難懂的數學原理和算法邏輯。他沒有用那些故作高深的術語來炫耀自己的學識，而是用最生活化的比喻來解釋諸如空間插值、密度分析這些核心概念。我記得在講到空間自相關性那部分時，作者居然把它比作“鄰裏間的八卦傳播速度”，一下子就讓我抓住瞭問題的核心。對於初學者來說，這本書最大的價值在於它構建瞭一個非常穩固的知識地基，你不會因為學瞭某個庫的某個函數而沾沾自喜，而是真正理解瞭“為什麼”要用這個函數。這種由淺入深、層層遞進的結構設計，極大地增強瞭學習的自信心，讓我敢於去挑戰更復雜的分析任務。它真正做到瞭“授人以漁”，而不是簡單地“授人以魚”。

評分☆☆☆☆☆

python可視化很強大，讓我下決心學一學。

評分☆☆☆☆☆

質量可靠，內容充實，送貨快捷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的質量還可以，但是呢可能內容稍微顯得淺顯一點，不太適閤那種特彆初學者學

評分☆☆☆☆☆

好書，慢慢看

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

拿到書後，粗看瞭一下，感覺適用性較強，內容應該不錯，還有待仔細深入學習。

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯，是款不錯的書籍，值得細細品讀.

評分☆☆☆☆☆

OK

評分☆☆☆☆☆

這本書的質量還可以，但是呢可能內容稍微顯得淺顯一點，不太適閤那種特彆初學者學