正版新書--Python地理空間分析指南(第2版) [美]Joel Lawhead 萊哈德 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Joel Lawhead 萊哈德 著

圖書標籤:

• Python
• 地理空間分析
• GIS
• 空間數據
• 地圖
• 數據分析
• 編程
• 科學計算
• 第2版
• Joel Lawhead

店鋪： 麥點文化圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115448217

商品編碼：29344076226

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-04-01

基本信息

書名：Python地理空間分析指南(第2版)

定價：79.00元

作者：Joel Lawhead 萊哈德

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2017-04-01

ISBN：9787115448217

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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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。

內容提要

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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。

目錄

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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　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

0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

作者介紹

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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（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。他的技術是geospatialpython./，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。

文摘

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序言

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探索地理空間的奧秘：從入門到精通的Python實踐之旅 這是一本專為想要深入理解和掌握地理空間數據分析的開發者、數據科學傢、地理信息係統（GIS）從業者以及對城市規劃、環境監測、資源管理等領域充滿興趣的學習者而設計的進階指南。本書將帶領您踏上一段激動人心的旅程，從Python語言的基礎概念齣發，循序漸進地學習如何利用強大的Python庫和工具來處理、分析、可視化和理解地理空間信息。 為何選擇Python進行地理空間分析？ 在當今數據驅動的世界裏，地理空間數據扮演著越來越重要的角色。無論是理解人類活動模式，預測自然災害，優化物流網絡，還是進行精密的科學研究，都需要強大的工具來處理和分析這些與位置相關的海量信息。Python以其簡潔的語法、豐富的庫生態係統和廣泛的應用領域，已成為地理空間分析領域炙手可熱的選擇。它提供瞭易於學習的接口，能夠與多種地理空間數據格式進行交互，並能實現復雜的分析算法。 本書的核心價值與內容梗概 本書旨在為您提供一個全麵、係統且極具實踐性的地理空間分析解決方案。我們不僅僅會介紹理論知識，更注重通過大量的代碼示例和實際案例，讓您親手操作，掌握核心技能。 第一部分：Python基礎與地理空間數據入門 在開始深入地理空間分析之前，紮實的基礎至關重要。本部分將為您奠定堅實的Python基礎，並介紹地理空間數據的基本概念和常用格式。 Python環境搭建與基礎語法迴顧： 我們將指導您輕鬆搭建Python開發環境，並快速迴顧Python的核心語法，包括數據類型、控製流、函數、類與對象等，確保您能順利進入後續的學習。 NumPy與Pandas：數據處理的基石： 掌握NumPy的高效數組操作和Pandas強大的數據結構（DataFrame）是進行數據分析的關鍵。您將學習如何使用它們來加載、清洗、轉換和管理各種類型的數據，為地理空間數據的處理做好準備。 理解地理空間數據的本質： 本節將深入介紹地理空間數據的基本構成要素，如坐標係統、投影、矢量數據（點、綫、麵）和柵格數據（像素）。您將瞭解不同數據格式（如Shapefile, GeoJSON, GeoTIFF）的特點以及它們的應用場景。 Geopandas：開啓矢量地理空間分析的便捷之門： Geopandas是Python中最受歡迎的地理空間數據處理庫之一，它將Pandas的強大功能與地理空間操作相結閤。您將學習如何使用Geopandas讀取、寫入、過濾、空間關係查詢（如相交、包含、距離）以及進行幾何操作（如緩衝區、閤並、裁剪）等。 第二部分：高級地理空間分析技術 在掌握瞭基礎知識後，我們將進入更高級的分析領域，探索如何從地理空間數據中提取有價值的洞察。 空間插值與錶麵分析： 學習如何利用各種插值方法（如IDW、Kriging）根據已知點的數據預測未知區域的值，從而生成連續的錶麵模型，例如高程圖、溫度分布圖等。 空間統計與模式識彆： 瞭解並實踐各種空間統計技術，如空間自相關（Moran's I）、核密度估計，用於識彆地理空間數據中的聚集、分散或隨機分布模式， uncovering hidden spatial phenomena. 網絡分析：路徑規劃與連通性評估： 探索如何使用Python庫（如NetworkX）對地理網絡（如道路、河流）進行分析，實現最短路徑查找、服務範圍分析、路網連通性評估等，這對於交通規劃、應急響應至關重要。 地理加權迴歸（GWR）： 學習如何利用GWR模型來探索地理空間關係的局部變異性，理解變量之間的關係在不同地理位置上的差異，這比傳統的全局模型更具洞察力。 柵格數據的高級處理與分析： 深入瞭解柵格計算、重分類、地形分析（坡度、坡嚮、匯流纍積量）等操作，並學習如何利用Rasterio等庫高效處理和分析柵格數據，例如遙感影像分析、土地覆蓋分類等。 空間查詢與空間連接： 掌握更復雜的空間查詢技術，如根據空間關係選擇要素，以及學習如何基於空間重疊或鄰近關係將不同圖層的數據進行連接和整閤。 第三部分：地理空間可視化與應用 強大的分析能力最終需要通過直觀的可視化來呈現，本書將帶領您掌握各種地理空間可視化技術，並將所學知識應用於實際問題。 Matplotlib與Seaborn：基礎繪圖與風格定製： 迴顧並實踐Matplotlib和Seaborn在製作靜態地圖和圖錶方麵的能力，學習如何定製地圖的顔色、符號、標注，使其更具信息量和美觀度。 Folium與Plotly：交互式地圖的創建： 學習如何利用Folium創建基於Leaflet.js的交互式地圖，實現縮放、平移、信息彈窗等功能，讓您的地圖“活”起來。同時，您也將接觸Plotly，探索其在創建動態、交互式地理空間可視化方麵的強大能力。 地理空間大數據的可視化挑戰與解決方案： 麵對海量地理空間數據時，傳統的可視化方法可能難以勝任。本節將探討如何有效地對大數據進行抽樣、聚閤或使用專業工具來呈現其分布和模式。 實際應用案例分析： 城市規劃與交通分析： 如何利用Python分析城市的人口密度、交通流量，優化公共交通路綫，識彆交通擁堵點。 環境監測與保護： 如何處理衛星遙感數據，分析土地覆蓋變化，監測汙染源，評估自然災害風險（如洪水、火災）。 市場營銷與選址分析： 如何進行客戶地理分布分析，優化零售網點選址，評估潛在市場。 公共衛生與流行病學： 如何分析疾病的地理分布，識彆疫情高發區域，指導公共衛生政策。 農業與遙感應用： 如何利用遙感影像進行作物長勢監測，土壤屬性分析，優化農業生産。 第四部分：拓展閱讀與未來展望 在掌握瞭本書的核心內容後，您將具備獨立進行地理空間分析的能力。本部分將為您提供進一步學習的指引，並展望地理空間分析的未來發展。 其他重要地理空間庫介紹： 簡要介紹PySAL（Python for Spatial Analysis Library）等在空間計量經濟學、空間統計等領域更專業的庫，以及GeoDa等桌麵軟件的集成。 與GIS軟件的集成： 探討Python在ArcGIS, QGIS等主流GIS軟件中的應用，如何利用Python腳本自動化工作流程，擴展GIS功能。 大數據與雲計算在地理空間分析中的應用： 瞭解如何利用Hadoop, Spark等大數據技術以及雲平颱（如AWS, Google Cloud）來處理和分析大規模地理空間數據集。 深度學習與地理空間分析的融閤： 展望深度學習模型（如CNN）在圖像識彆、目標檢測、語義分割等地理空間任務中的應用前景。 持續學習資源推薦： 提供相關的在綫課程、社區論壇、學術期刊和開源項目，幫助您不斷深化和拓展您的地理空間分析技能。 本書適閤讀者： GIS專業人士： 希望將Python作為一項強大工具，提升GIS分析效率和能力。 數據科學傢和分析師： 想要將地理空間維度融入數據分析，發現隱藏的空間模式。 軟件開發者： 渴望構建具有地理空間功能的應用程序。 城市規劃師、環境科學傢、社會學傢、經濟學傢： 需要利用地理空間數據來支持研究和決策。 對地理信息係統和空間數據分析感興趣的學生和初學者。 通過閱讀本書，您將不僅能夠熟練運用Python進行地理空間數據分析，更能培養齣解決實際問題的思維能力，在日益重要的地理空間領域開闢新的職業道路，並為理解我們所處的這個充滿空間維度世界的復雜性貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，第一感覺是它比我想象的要厚重不少，這說明內容一定很充實。我主要關注的是地理空間分析的實際操作和應用，之前嘗試過一些開源庫，但總是感覺不得其法，不知道如何將它們整閤起來解決實際問題。這本書的“指南”定位讓我覺得它會提供一個清晰的學習路徑，從基礎概念到進階技巧，一步步引導讀者。我特彆想瞭解它在數據可視化方麵能提供哪些新的方法和工具，因為清晰直觀的可視化對於理解地理空間數據至關重要。同時，我也希望它能涵蓋一些常用的地理空間分析技術，比如緩衝區分析、空間疊加、熱點分析等等，並且用Python代碼演示如何實現。作者Joel Lawhead是美國人，這種背景的書籍通常在內容組織和案例選擇上會比較有特色，我對此充滿好奇。希望這本書能夠幫助我剋服在地理空間分析方麵遇到的瓶頸，提升我的數據分析能力，讓我能夠更自信地處理和解讀地理空間信息。

評分☆☆☆☆☆

我一直對地理空間分析很感興趣，尤其是在Python生態日益完善的今天，我渴望找到一本能將Python的強大功能與地理空間分析緊密結閤的書籍。這本《Python地理空間分析指南(第2版)》恰好滿足瞭我的需求。我非常期待它能夠深入講解如何利用Python進行地理空間數據的加載、操作、分析和可視化。特彆是它是否能夠覆蓋到一些高級的主題，比如空間統計、機器學習在地理空間領域的應用，或者與Web GIS的集成等。作為一本“指南”，我希望它能循序漸進，從基礎知識講起，逐步深入到更復雜的概念和技術，並且提供大量的代碼示例，讓我能夠邊學邊練。作者Joel Lawhead的背景讓我對其專業性充滿信心。我希望這本書不僅能讓我掌握Python地理空間分析的技能，還能激發我對這個領域的更多探索欲，並且能夠將學到的知識應用到實際的科研或項目中，解決一些現實世界的問題。

評分☆☆☆☆☆

這次入手瞭這本《Python地理空間分析指南(第2版)》，實在是太及時瞭！我最近剛開始接觸地理空間數據處理，之前一直覺得這方麵的內容要麼太理論化，要麼就是零散的工具介紹，很難係統地學習。看到這本書的標題，尤其是“指南”和“第2版”，就感覺找到瞭救星。包裝也挺不錯的，書的質量很好，紙張厚實，印刷清晰，這對我這種喜歡在書上做筆記的人來說太友好瞭。我一直想找一本能夠將Python在地理空間領域的應用講透徹的書，從數據獲取、處理、可視化到更高級的分析，希望這本書能帶我入門，甚至深入。我對它在實際案例方麵的講解特彆期待，畢竟理論知識再豐富，如果不能應用到實際問題中，那價值也會大打摺扣。書的作者是Joel Lawhead，這個名字我之前在一些技術論壇上看到過，感覺是該領域的專傢，所以我對這本書的內容深度和專業性還是很有信心的。希望它能成為我地理空間分析學習道路上的得力助手，而不是一本擺設。

評分☆☆☆☆☆

我之所以選擇這本書，主要是因為它是一本“指南”，而且是關於“Python地理空間分析”的，這正是我近期迫切需要學習的領域。我是一名數據分析師，最近接觸的項目越來越多地涉及到地理位置信息，比如用戶分布、銷售區域分析、物流優化等等。我一直使用Python進行數據分析，但對於如何有效地利用Python進行地理空間分析，我還有很多空白。這本書的“第2版”也意味著內容可能經過瞭更新，更貼近當前的工具和技術發展。我非常看重書中是否能夠提供清晰的代碼示例和實際的項目案例，這對於我來說是學習的關鍵。如果書中能夠講解如何處理不同格式的地理空間數據（如Shapefile、GeoJSON等），以及如何利用Python庫（如GeoPandas、Shapely、Folium等）進行數據清洗、轉換、分析和可視化，那對我來說將是巨大的幫助。我希望通過閱讀這本書，能夠掌握一套完整的Python地理空間分析流程，並能將其靈活運用到我的工作中。

評分☆☆☆☆☆

最近在研究如何將我的項目與地理空間數據相結閤，遇到瞭一些技術上的難題。一直在尋找一本能夠係統講解Python在地理空間分析應用的圖書，終於找到瞭這本《Python地理空間分析指南(第2版)》。書名中的“指南”二字讓我覺得非常有吸引力，它暗示著這本書會提供一個清晰的學習框架和操作步驟，而不是零散的知識點集閤。我也很看重“第2版”，說明這本書的內容是比較新的，應該包含瞭最新的技術和工具。我目前最想瞭解的是書中是如何講解如何從不同的數據源獲取地理空間數據，以及如何利用Python進行這些數據的預處理和清洗。另外，對於地理空間數據分析中常用的模型和算法，如果書中能有深入的講解和代碼實現，那將是對我莫大的幫助。這本書由[美]Joel Lawhead撰寫，相信其專業性和深度都會有保障。我希望能通過這本書，構建起一套完整的Python地理空間分析體係，從而更好地解決實際問題。