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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115456663

商品编码：12859198558

Python地理数据处理+Python地理空间分析指南 第2版

YL6710  9787115456663 9787115448217

Python地理数据处理

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。作为ArcGIS的脚本语言，使用Python将大大提升地理数据处理的效率。
本书共13章，分别介绍了空间数据、Python基础、OGR库、矢量数据、过滤和选择数据、几何对象的操作细节、空间关系、空间参考系统、GDAL库、栅格数据、监督和非监督技术，以及Python的相关模块和库的使用。通过阅读本书，读者将详细了解Python语言在地理数据处理领域的具体应用。
本书讲解细致、示例丰富，适合任何想学习使用地理空间数据的读者阅读。地理空间分析领域的新读者也将从本书受益。

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• 第3章 读写矢量数据
• 第4章 处理不同的矢量文件
• 第5章 使用OGR过滤数据
• 第6章 利用OGR处理几何要素
• 第7章 使用GR进行矢量分析
• 第8章 使用空间参照系统参考系统
• 第9章 读写栅格数据
• 第10章 处理栅格数据
• 第11章 使用NumPy和SciPy做地图运算
• 第12章 地图分类
• 第13章 数据可视化
• 附录A 安装
• 附录B 参考文献

Python地理空间分析指南（第2版）

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言之一。 本书以地理空间分析为背景，介绍了Python在地理信息处理方面的应用技巧。全书共分为10章，分别介绍了Python与地理空间分析、地理空间数据、地理空间技术、Python的地理空间分析工具、Python与地理信息系统、Python与遥感、Python与高程数据、Python与地理空间高级建模、实时数据、综合应用等内容。 本书内容结构清晰，示例完整，适合希望了解测绘数字化和分析的读者，也适合想使用Python进行空间地理分析、建模和GIS分析的开发人员及研究人员参考阅读。



第1章 Python与地理空间分析1

1.1　地理空间分析与我们的生活　1

1.2　地理空间分析的历史　3

1.3　地理信息系统　6

1.4　遥感　7

1.5　高程数据　12

1.6　计算机辅助制图　13

1.7　地理空间分析和计算机编程　14

1.8　地理空间分析的重要性　15

1.9　地理信息系统基本概念　16

1.9.1　专题地图　16

1.9.2　空间数据库　17

1.9.3　空间索引　17

1.9.4　元数据　17

1.9.5　地图投影　18

1.9.6　渲染　19

1.9.7　影像数据　20

1.9.8　遥感和颜色　20

1.10　GIS中矢量数据的基本概念　21

1.10.1　数据结构　21

1.10.2　缓冲区　22

1.10.3　融合　22

1.10.4　简化　23

1.10.5　叠置　24

1.10.6　合并　24

1.10.7　点包容性　25

1.10.8　联合　25

1.10.9　连接　26

1.10.10　地理空间中的多边形

　规则　26

1.11　栅格数据的基本概念　27

1.11.1　波段运算　27

1.11.2　变化监测　27

1.11.3　柱状图　28

1.11.4　特征提取　28

1.11.5　监督分类　29

1.11.6　非监督分类　29

1.12　牛刀小试　29

1.12.1　Python简介　30

1.12.2　构建SimpleGIS　31

1.13　小结　38......

一、 探索地理数据的奥秘，驾驭空间信息的强大力量 在当今大数据时代，地理信息已渗透到我们生活的方方面面，从城市规划、环境保护到商业选址、物流配送，无不依赖于对地理数据的深入理解和有效利用。然而，面对海量的、多维度、多尺度的地理数据，如何才能有效地获取、存储、管理、分析和可视化，将其转化为有价值的洞察？《Python地理数据处理与空间分析实战》正是为你量身打造的解决方案。本书将带领你走进Python地理数据处理的精彩世界，让你掌握一系列强大而灵活的工具和方法，轻松驾驭复杂的地理空间信息，解锁地理数据蕴含的无限可能。 本书并非一本理论枯燥的教科书，而是以实战为导向，通过丰富的案例和清晰的代码示例，循序渐进地引导读者掌握地理数据处理和空间分析的核心技术。无论你是初涉地理信息科学的研究人员，还是希望在工作中提升地理数据分析能力的从业者，亦或是对地理信息充满好奇的编程爱好者，本书都将是你不可或缺的得力助手。 二、 告别繁琐，拥抱高效：Python如何成为地理数据处理的利器 传统意义上的地理数据处理往往伴随着繁琐的操作和复杂的软件界面，不仅耗时耗力，而且缺乏灵活性。而Python，凭借其简洁易懂的语法、丰富的第三方库生态系统以及强大的社区支持，已经成为地理信息科学领域最受欢迎的编程语言之一。本书将系统地介绍如何利用Python及其强大的库，实现地理数据的各种高级处理和分析功能。 你将学习如何使用GDAL/OGR库，这是处理各种地理空间数据格式（如Shapefile、GeoTIFF、KML、GeoJSON等）的基石。从数据的读取、写入、格式转换到几何对象的创建、编辑、坐标系转换，GDAL/OGR都能轻松胜任。本书将通过实例讲解如何批量处理大量地理数据文件，如何根据特定条件筛选和提取数据，以及如何进行投影变换以确保数据的空间一致性。 NumPy和Pandas，这两个Python数据科学的基石，在地理数据处理中同样扮演着至关重要的角色。NumPy提供了高效的数值计算能力，能够处理栅格数据中的像素值；Pandas则提供了强大的数据结构（DataFrame），可以方便地管理和操作矢量数据的属性表，实现数据的清洗、合并、分组统计等操作。本书将展示如何将地理矢量数据与表格数据进行高效的连接和分析，例如，根据人口密度对行政区划进行着色，或者计算不同区域内的平均气温。 GeoPandas，作为Pandas在地理空间领域的自然延伸，将矢量数据对象化，极大地简化了地理数据的操作。你将学会如何创建、读取、写入GeoDataFrame，如何进行空间查询（如相交、包含、重叠等），如何进行空间连接（基于空间关系或属性关系），以及如何进行几何运算（如缓冲区分析、合并、分解等）。GeoPandas让地理数据的操作变得如同操作普通表格数据一样直观和便捷。 三、 深入挖掘地理数据的价值：掌握多样的空间分析方法 地理数据之所以宝贵，在于其蕴含的丰富的空间规律和模式。本书将带领你深入探索各种常用的空间分析技术，让你能够从数据中提取有价值的信息，解决实际问题。 空间查询与空间选择： 这是地理数据分析中最基础也是最重要的操作。你将学习如何基于位置（如查询某个点是否在某个区域内）、基于空间关系（如查找与某个要素相交的所有要素）或基于属性条件（如查找人口大于100万的城市）来进行精确的数据筛选。 空间叠加分析： 当需要分析不同图层之间的空间关系时，叠加分析是必不可少的。本书将详细介绍几种常见的叠加分析方法，如Union（联合），将所有输入要素的几何合并成一个单一的输出要素；Intersection（相交），找出所有输入要素空间上重叠的部分；Difference（差集），计算一个输入要素除去另一个输入要素重叠部分后剩余的部分；以及Symmetric Difference（对称差集），计算两个输入要素不重叠的部分。这些工具在土地利用规划、环境影响评估等领域有着广泛的应用。 缓冲区分析： 缓冲区分析是确定某个要素影响范围的关键技术。你将学会如何围绕点、线、面要素创建缓冲区，并可以指定缓冲区的距离、是否合并重叠的缓冲区等。例如，你可以为水源地创建保护区缓冲区，以评估其潜在的环境影响范围。 空间测量与几何运算： 精确的测量是地理分析的基础。你将学习如何计算要素的长度、面积、周长，以及计算不同要素之间的距离。本书还将介绍更复杂的几何运算，如要素的中心点计算、边界提取、多边形合并与分解等。 密度分析： 了解要素在空间上的分布密度是许多分析的出发点。你将学习如何使用核密度估计（Kernel Density Estimation）来可视化点要素的密集区域，例如，分析犯罪事件的高发区域，或者人口的聚集区。 网络分析： 在交通、物流、应急响应等领域，网络分析是不可或缺的工具。本书将介绍如何利用Python库进行网络分析，包括路径分析（查找两点之间的最短或最快路径）、覆盖范围分析（确定某个服务点能够到达的最大范围）以及设施选址分析（在网络上寻找最优的设施位置）。 栅格数据分析： 除了矢量数据，本书也将深入探讨栅格数据的处理和分析。你将学习如何读取和操作GeoTIFF等栅格文件，如何进行像元值提取、重分类、地形分析（如坡度、坡向、地形起伏度计算）、视域分析等。 四、 让数据“说话”：地理数据的可视化艺术 强大的数据分析能力离不开直观的可视化呈现。本书将引导你掌握各种Python地理数据可视化工具，将冰冷的数据转化为生动形象的地图。 Matplotlib和Seaborn是Python中最常用的可视化库，本书将演示如何利用它们结合GeoPandas，绘制出精美的地图。你将学会如何根据属性值对要素进行着色（分级设色、分类型设色），如何绘制散点图、热力图，如何添加图例、比例尺、指北针等地图要素，以及如何创建多子图的地图布局。 Folium是基于Leaflet.js的可视化库，能够让你轻松创建交互式的Web地图。你将学习如何将你的地理数据叠加到交互式地图上，添加标记、弹出信息框、绘制路径，并支持缩放、平移等交互操作，轻松制作出可以在网页上分享的动态地图。 Bokeh是另一个强大的交互式可视化库，同样适用于地理数据。你将学习如何创建可交互的地图，支持数据的动态更新和钻取。 五、 从零开始，掌握实用的Python地理数据处理流程 本书注重实践，提供了大量完整的代码示例，覆盖了从数据加载、预处理、分析到可视化的完整流程。你将通过实际案例学习： 数据获取与预处理： 如何从网络API（如OpenStreetMap、政府开放数据平台）获取地理数据，如何清洗和格式化数据，如何处理缺失值和异常值。 空间数据整合： 如何将来自不同来源、不同格式的地理数据进行合并和关联分析。 地理统计分析： 如何计算要素的空间自相关性，识别空间聚集和空间异质性。 高级专题图制作： 如何制作等值线图、流量图、点密度图等，以更直观地展示地理现象。 构建地理空间分析工作流： 如何将多个分析步骤串联起来，构建自动化的数据处理和分析流程。 六、 谁适合阅读这本书？ 地理信息科学（GIS）专业学生和研究人员： 学习现代化的地理数据处理和分析工具，提升研究效率和深度。 城市规划与地理空间信息技术从业者： 掌握Python强大的地理分析能力，应用于城市规划、土地利用、交通管理、环境监测等领域。 数据分析师与数据科学家： 将地理维度纳入数据分析，发掘空间模式，拓展数据分析的边界。 开发者与程序员： 学习如何将地理信息技术集成到自己的应用程序和系统中。 对地理信息充满好奇的学习者： 想要了解如何利用编程的力量探索和理解我们所处的地球。 七、 开启你的地理数据探索之旅 《Python地理数据处理与空间分析实战》将为你提供系统、全面、实用的知识和技能，让你能够自信地应对各种地理数据处理和空间分析的挑战。无论你的目标是进行科学研究、解决实际问题，还是仅仅出于对地理信息的浓厚兴趣，本书都将是你踏上这段精彩旅程的最佳伙伴。现在就开始，用Python的力量，解锁地理数据的无限魅力，洞察空间世界的奥秘！

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺有年代感的，那种略微泛黄的纸张和紧凑的字体，仿佛又把我拉回了大学时代抱着参考书啃的日子。它似乎将重点放在了底层操作系统的原理和内存管理的细节上。我花了大量时间在讲解虚拟内存和页置换算法的那几页上，作者对不同算法的性能权衡分析得极为透彻，甚至用到了数学模型来辅助说明。最让我惊叹的是，它对系统调用的实现过程进行了非常细致的剖析，几乎是逐行追踪了从用户态到内核态的切换过程，这种粒度的剖析在市面上很多同类书籍中是很少见的。它对于“效率”的理解非常纯粹，不掺杂任何高级框架带来的便利性，而是直指硬件和操作系统的边界。虽然阅读过程中偶尔需要借助外部资料来理解某些汇编指令，但这种略微增加的阅读难度，反而加深了知识的记忆和理解。这本书的目标读者显然不是追求快速上手的开发者，而是那些想要深入理解程序运行机制、有志于从事底层开发或系统优化的工程师。它无疑是帮助我巩固系统底层知识的绝佳读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面色彩非常沉稳，黑白灰为主色调，给人一种严肃且专业的印象。它的内容聚焦于软件测试和质量保证领域，但视角相当独特，似乎更偏向于“防御性编程”而非传统的测试用例编写。书中花费了大量的篇幅来探讨如何通过代码设计本身来降低引入错误的概率，例如，如何利用类型系统（如果使用强类型语言）进行编译期检查，以及如何设计接口让不正确的调用在逻辑上变得不可能。对于模糊测试（Fuzz Testing）的介绍也相当深入，不仅讲解了原理，还提供了若干开源工具的集成指南，教你如何自动化地发掘出深藏的边界条件错误。我个人认为，这本书最宝贵的地方在于它对测试文化和工程心态的培养。作者强调，测试不仅仅是 QA 团队的工作，而是整个开发生命周期中不可分割的一部分，并且倡导一种“为未来自己负责”的严谨态度。对于那些习惯于“先写功能，后补测试”的团队来说，这本书或许能带来一次深刻的思维转变。它不是教你如何写出漂亮的单元测试报告，而是教你如何写出不易出错的健壮代码。

评分☆☆☆☆☆

这本编程书的封面设计得非常朴实，没有任何花哨的元素，直奔主题。拿到手里就能感受到它厚实的重量，翻开目录，内容组织得相当有条理。它似乎没有专注于讲解那些光鲜亮丽的、最新的框架或工具，而是扎扎实实地打磨基础。我印象特别深的是关于数据结构和算法的那几章，作者用了大量的篇幅来解析底层的实现原理，那种深度阅读体验，让人感觉像是在拆解一块精密的机械表。对于想弄明白“为什么”而不是仅仅知道“怎么做”的读者来说，这本书绝对是宝库。它对编程范式的探讨也很有启发性，尤其是在函数式编程和面向对象设计之间的权衡，观点独到且论据充分。看完前几章，我甚至开始重新审视自己过去写代码的一些习惯，确实发现了不少可以改进的地方。这本书的示例代码都非常精炼，不带任何冗余的注释，完全依靠代码本身的逻辑和结构来传达思想，这对提升代码阅读能力非常有帮助。总的来说，它不是一本快餐式的速成手册，而更像是一部需要沉下心来研读的经典教材，适合那些追求技术深度和内功修炼的开发者。

评分☆☆☆☆☆

我最近在进行一个图像识别的项目，对计算机视觉的基础知识有很迫切的需求，所以随手拿起这本关于软件工程实践的书籍。这本书的叙事风格非常独特，与其说是教科书，不如说更像是一系列高质量的技术博客的集合，语言幽默风趣，读起来完全没有枯燥感。它并没有直接给出标准答案，而是通过大量的“反例”和“踩坑记录”来引导读者思考。例如，在谈到并发编程时，作者没有一上来就讲锁和信号量，而是先描述了一个真实的死锁案例，然后逐步拆解问题的根源，最后才引出解决方案。这种讲故事的方式，让原本抽象的概念变得具象化和可理解。书中对项目管理和团队协作的部分尤其精彩，它不像有些管理书籍那样空泛，而是提供了许多可操作的度量指标和沟通技巧。我尤其欣赏它对“技术债务”的描述，用到了很多生动的比喻，让人立刻明白维护不良代码的长期代价。对于那些刚从学校毕业，进入大型企业环境，正在努力适应复杂工程流程的初级工程师来说，这本书提供的软技能和硬知识的结合，简直是及时雨。

评分☆☆☆☆☆

我近期一直在研究机器学习模型的部署和优化，希望找到一本能弥合理论与生产环境之间鸿沟的书。这本关于分布式计算架构的书籍，恰好在某些方面提供了类似的启发。它的核心内容似乎围绕着如何构建高可用、可扩展的数据处理流水线。书中对消息队列和负载均衡策略的讨论，非常贴合当前工业界的实际需求。特别是它介绍的一种基于Actor模型的并发处理框架，虽然不是当前最热门的技术栈，但其对状态隔离和容错性的设计思想，对于我们构建复杂服务架构提供了全新的视角。作者的行文风格非常务实，很少谈及虚无缥缈的未来，而是聚焦于如何用现有的技术栈解决当下的难题。对于如何进行性能基准测试和瓶颈分析，书中也给出了非常具体的操作步骤和工具链推荐，这比单纯的理论讲解要实战得多。我甚至根据书中的建议，调整了我们内部数据ETL流程中的某个关键环节，初步效果是延迟降低了近15%。这本书对于那些正在负责或即将负责大规模数据基础设施搭建的工程师来说，绝对是值得收藏的实践手册。