正版新书--Python地理空间分析指南(第2版) [美]Joel Lawhead 莱哈德 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Joel Lawhead 莱哈德 著

图书标签:

• Python
• 地理空间分析
• GIS
• 空间数据
• 地图
• 数据分析
• 编程
• 科学计算
• 第2版
• Joel Lawhead

店铺： 麦点文化图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115448217

商品编码：29344076226

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名：Python地理空间分析指南(第2版)

定价：79.00元

作者：Joel Lawhead 莱哈德

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2017-04-01

ISBN：9787115448217

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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用非常流行的Python语言做地理空间分析；学习高效、易学的地理空间分析指南；书中含有典型且非常实用的开发案例，帮助读者快速掌握相关技能；图文结合，将学习效率大大提高。

内容提要

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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。

目录

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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

第2章　地理空间数据　39

2.1　数据格式概览　39

2.2　数据结构　41

2.3　空间索引　42

2.3.1　索引算法　43

2.3.2　网格　44

2.4　概要化　45

2.5　元数据　46

2.6　文件结构　46

2.7　矢量数据　48

2.7.1　Shapefile文件　48

2.7.2　CAD文件　51

2.7.3　标签和标记格式　51

2.7.4　GeoJSON　53

2.8　影像数据　54

2.8.1　TIFF文件　55

2.8.2　JPEG、GIF、BMP和

　PNG文件　56

2.8.3　压缩格式　56

2.8.4　ASCII网格　56

2.8.5　全球文件　57

2.9　点云数据　59

2.10　Web服务　61

2.11　小结　62

第3章　地理空间技术概览　63

3.1　数据访问　65

3.1.1　GDAL　65

3.1.2　OGR　67

3.2　计算几何　68

3.2.1　PROJ.4投影库　68

3.2.2　CGAL　69

3.2.3　JTS　71

3.2.4　GEOS　72

3.2.5　PostGIS　73

3.2.6　其他支持空间分析的

　数据库　76

3.2.7　SpatiaLite　80

3.2.8　路径分析　80

3.3　桌面工具（包括可视化）　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　谷歌地球　87

3.3.8　NASA World Wind　89

3.3.9　ArcGIS　91

3.4　元数据管理　92

3.4.1　GeoNetwork　92

3.4.2　CatMDEdit　92

3.5　小结　93

第4章　Python的地理空间分析工具　95

4.1　安装Python的第三方模块　96

4.2　Python的网络库　100

4.2.1　Python的urllib模块　101

4.2.2　FTP　103

4.2.3　ZIP和TAR文件　104

4.3　Python的标记、标签解析器　107

4.3.1　minidom模块　107

4.3.2　元素树　109

4.3.3　WKT文本　115

4.4　Python的JSON库　117

4.4.1　json模块　118

4.4.2　geojson模块　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　小结　134

第5章　Python与地理信息系统　135

5.1　距离测量　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　方位计算　144

5.3　坐标转换　144

5.4　重投影　146

5.5　Shapefile文件编辑　148

5.5.1　Shapefile文件访问　150

5.5.2　Shapefile文件属性读取　151

5.5.3　Shapefile文件几何

　图形读取　154

5.5.4　Shapefile文件修改　155

5.5.5　Shapefile文件合并　157

5.5.6　Shapefile文件分割　160

5.6　查询优化　161

5.6.1　点包容性公式　161

5.6.2　边框查询　163

5.7　空间信息可视化　166

5.7.1　点密度计算　166

5.7.2　等值区域图　169

5.8　使用电子表格　171

5.9　使用GPS数据　173

5.10　地理化编码　174

5.11　小结　176

第6章　Python与遥感　177

6.1　图像波段变换　178

6.2　创建直方图　180

6.3　图像剪裁　187

6.4　图像分类　191

6.5　图像特征提取　195

6.6　变化监测　200

6.7　小结　205

第7章　Python与高程数据　206

7.1　ASCII网格文件　206

7.1.1　读取grids　207

7.1.2　写入grids　208

7.2　创建地形阴影　210

7.3　创建等高线　215

7.4　使用LIDAR　219

7.4.1　使用LIDAR创建网格　220

7.4.2　使用PIL让LIDAR支

　持可视化　226

7.4.3　创建不规则三角

　网络（TIN）　230

7.5　小结　234

第8章　Python与地理空间高级建模　235

8.1　归一化植被指数（NDVI）应用　235

8.1.1　建立框架　237

8.1.2　载入数据　239

8.1.3　栅格化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分类　243

8.2　创建洪水淹没模型　246

8.2.1　洪水填充功能　248

8.2.2　创建洪水　250

8.3　创建彩色晕渲地形　253

8.4　佳路径分析　255

8.4.1　建立测试网格　256

8.4.2　A*算法简介　257

8.4.3　生成测试路径　258

8.4.4　查看测试结果　259

8.4.5　实际应用　260

8.5　街道路网规划　267

8.6　照片地理定位　271

8.7　小结　273

第9章　实时数据　274

9.1　实时路况监测　275

9.1.1　NextBus代理列表　276

9.1.2　NextBus路径列表　277

9.1.3　NextBus设备地址　277

9.1.4　NextBus地址映射　279

9.2　气象跟踪　283

9.3　区域报告　291

9.4　小结　292

0章　综合应用　294

10.1　GPS报告示例　294

10.2　使用GPX-Reporter.py　295

10.3　程序概要　296

10.4　初始化　297

10.5　功能函数调用　298

10.6　解析GPX　302

10.7　获取边框　303

10.8　下载地图和高程影像　304

10.9　创建地形　306

10.10　创建地图　307

10.11　高程测量　310

10.12　距离测量　311

10.13　获取气象数据　313

10.14　小结　317

作者介绍

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Joel Lawhead 目前是NVision公司的CIO，该公司是业内屡获殊荣的地理信息集成和传感工程服务提供商。他还获得了管理专业人员资格认证（Project Management Professional，PMP)，地理信息专业资格认证(certified GIS Professional ，GISP)。Joel于1997年开始使用Python，从2000年开始使用它进行地理空间软件的开发，也是Learning Geospatial Analysis with Python（版）和QGIS Python Programming Cookbook的作者，并且这两本书都是Packt出版的。他撰写的Python Cookbook系列图书由O'Reilly Media出版，其不同版本更是各具特色。除此之外，他还是广受赞誉的开源软件PyShp（Python Shapefile Library）的主要开发人员。他的技术是geospatialpython./，Twitter昵称是@SpatialPython，通过上述方式，用户可以和他讨论地理空间分析中与Python编程相关的话题。2011年，Joel通过逆向工程处理了Shapefile文件的空间索引格式，帮助地理空间Python工程师Marc Pfister实现了上述索引算法，这一做法有利于世界各地的开发者开发出更易于集成、更健壮的地理空间应用。Joel作为架构师、项目经理和地理空间应用合作开发者，多次为美国机构提供服务，其中包括NASA、FEMA、NOAA、美国海军，以及其他商业和非营利性机构。2002年，由于其领导开发的实时应急响应协作工具（the Real-Time Emergency Action Coordination Tool，REACT）表现杰出，他获得了Esri公司颁发的国际GIS特别成就奖。该软件的主要用途是使用地理空间分析技术进行应急管理。

文摘

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序言

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探索地理空间的奥秘：从入门到精通的Python实践之旅 这是一本专为想要深入理解和掌握地理空间数据分析的开发者、数据科学家、地理信息系统（GIS）从业者以及对城市规划、环境监测、资源管理等领域充满兴趣的学习者而设计的进阶指南。本书将带领您踏上一段激动人心的旅程，从Python语言的基础概念出发，循序渐进地学习如何利用强大的Python库和工具来处理、分析、可视化和理解地理空间信息。 为何选择Python进行地理空间分析？ 在当今数据驱动的世界里，地理空间数据扮演着越来越重要的角色。无论是理解人类活动模式，预测自然灾害，优化物流网络，还是进行精密的科学研究，都需要强大的工具来处理和分析这些与位置相关的海量信息。Python以其简洁的语法、丰富的库生态系统和广泛的应用领域，已成为地理空间分析领域炙手可热的选择。它提供了易于学习的接口，能够与多种地理空间数据格式进行交互，并能实现复杂的分析算法。 本书的核心价值与内容梗概 本书旨在为您提供一个全面、系统且极具实践性的地理空间分析解决方案。我们不仅仅会介绍理论知识，更注重通过大量的代码示例和实际案例，让您亲手操作，掌握核心技能。 第一部分：Python基础与地理空间数据入门 在开始深入地理空间分析之前，扎实的基础至关重要。本部分将为您奠定坚实的Python基础，并介绍地理空间数据的基本概念和常用格式。 Python环境搭建与基础语法回顾： 我们将指导您轻松搭建Python开发环境，并快速回顾Python的核心语法，包括数据类型、控制流、函数、类与对象等，确保您能顺利进入后续的学习。 NumPy与Pandas：数据处理的基石： 掌握NumPy的高效数组操作和Pandas强大的数据结构（DataFrame）是进行数据分析的关键。您将学习如何使用它们来加载、清洗、转换和管理各种类型的数据，为地理空间数据的处理做好准备。 理解地理空间数据的本质： 本节将深入介绍地理空间数据的基本构成要素，如坐标系统、投影、矢量数据（点、线、面）和栅格数据（像素）。您将了解不同数据格式（如Shapefile, GeoJSON, GeoTIFF）的特点以及它们的应用场景。 Geopandas：开启矢量地理空间分析的便捷之门： Geopandas是Python中最受欢迎的地理空间数据处理库之一，它将Pandas的强大功能与地理空间操作相结合。您将学习如何使用Geopandas读取、写入、过滤、空间关系查询（如相交、包含、距离）以及进行几何操作（如缓冲区、合并、裁剪）等。 第二部分：高级地理空间分析技术 在掌握了基础知识后，我们将进入更高级的分析领域，探索如何从地理空间数据中提取有价值的洞察。 空间插值与表面分析： 学习如何利用各种插值方法（如IDW、Kriging）根据已知点的数据预测未知区域的值，从而生成连续的表面模型，例如高程图、温度分布图等。 空间统计与模式识别： 了解并实践各种空间统计技术，如空间自相关（Moran's I）、核密度估计，用于识别地理空间数据中的聚集、分散或随机分布模式， uncovering hidden spatial phenomena. 网络分析：路径规划与连通性评估： 探索如何使用Python库（如NetworkX）对地理网络（如道路、河流）进行分析，实现最短路径查找、服务范围分析、路网连通性评估等，这对于交通规划、应急响应至关重要。 地理加权回归（GWR）： 学习如何利用GWR模型来探索地理空间关系的局部变异性，理解变量之间的关系在不同地理位置上的差异，这比传统的全局模型更具洞察力。 栅格数据的高级处理与分析： 深入了解栅格计算、重分类、地形分析（坡度、坡向、汇流累积量）等操作，并学习如何利用Rasterio等库高效处理和分析栅格数据，例如遥感影像分析、土地覆盖分类等。 空间查询与空间连接： 掌握更复杂的空间查询技术，如根据空间关系选择要素，以及学习如何基于空间重叠或邻近关系将不同图层的数据进行连接和整合。 第三部分：地理空间可视化与应用 强大的分析能力最终需要通过直观的可视化来呈现，本书将带领您掌握各种地理空间可视化技术，并将所学知识应用于实际问题。 Matplotlib与Seaborn：基础绘图与风格定制： 回顾并实践Matplotlib和Seaborn在制作静态地图和图表方面的能力，学习如何定制地图的颜色、符号、标注，使其更具信息量和美观度。 Folium与Plotly：交互式地图的创建： 学习如何利用Folium创建基于Leaflet.js的交互式地图，实现缩放、平移、信息弹窗等功能，让您的地图“活”起来。同时，您也将接触Plotly，探索其在创建动态、交互式地理空间可视化方面的强大能力。 地理空间大数据的可视化挑战与解决方案： 面对海量地理空间数据时，传统的可视化方法可能难以胜任。本节将探讨如何有效地对大数据进行抽样、聚合或使用专业工具来呈现其分布和模式。 实际应用案例分析： 城市规划与交通分析： 如何利用Python分析城市的人口密度、交通流量，优化公共交通路线，识别交通拥堵点。 环境监测与保护： 如何处理卫星遥感数据，分析土地覆盖变化，监测污染源，评估自然灾害风险（如洪水、火灾）。 市场营销与选址分析： 如何进行客户地理分布分析，优化零售网点选址，评估潜在市场。 公共卫生与流行病学： 如何分析疾病的地理分布，识别疫情高发区域，指导公共卫生政策。 农业与遥感应用： 如何利用遥感影像进行作物长势监测，土壤属性分析，优化农业生产。 第四部分：拓展阅读与未来展望 在掌握了本书的核心内容后，您将具备独立进行地理空间分析的能力。本部分将为您提供进一步学习的指引，并展望地理空间分析的未来发展。 其他重要地理空间库介绍： 简要介绍PySAL（Python for Spatial Analysis Library）等在空间计量经济学、空间统计等领域更专业的库，以及GeoDa等桌面软件的集成。 与GIS软件的集成： 探讨Python在ArcGIS, QGIS等主流GIS软件中的应用，如何利用Python脚本自动化工作流程，扩展GIS功能。 大数据与云计算在地理空间分析中的应用： 了解如何利用Hadoop, Spark等大数据技术以及云平台（如AWS, Google Cloud）来处理和分析大规模地理空间数据集。 深度学习与地理空间分析的融合： 展望深度学习模型（如CNN）在图像识别、目标检测、语义分割等地理空间任务中的应用前景。 持续学习资源推荐： 提供相关的在线课程、社区论坛、学术期刊和开源项目，帮助您不断深化和拓展您的地理空间分析技能。 本书适合读者： GIS专业人士： 希望将Python作为一项强大工具，提升GIS分析效率和能力。 数据科学家和分析师： 想要将地理空间维度融入数据分析，发现隐藏的空间模式。 软件开发者： 渴望构建具有地理空间功能的应用程序。 城市规划师、环境科学家、社会学家、经济学家： 需要利用地理空间数据来支持研究和决策。 对地理信息系统和空间数据分析感兴趣的学生和初学者。 通过阅读本书，您将不仅能够熟练运用Python进行地理空间数据分析，更能培养出解决实际问题的思维能力，在日益重要的地理空间领域开辟新的职业道路，并为理解我们所处的这个充满空间维度世界的复杂性贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

我一直对地理空间分析很感兴趣，尤其是在Python生态日益完善的今天，我渴望找到一本能将Python的强大功能与地理空间分析紧密结合的书籍。这本《Python地理空间分析指南(第2版)》恰好满足了我的需求。我非常期待它能够深入讲解如何利用Python进行地理空间数据的加载、操作、分析和可视化。特别是它是否能够覆盖到一些高级的主题，比如空间统计、机器学习在地理空间领域的应用，或者与Web GIS的集成等。作为一本“指南”，我希望它能循序渐进，从基础知识讲起，逐步深入到更复杂的概念和技术，并且提供大量的代码示例，让我能够边学边练。作者Joel Lawhead的背景让我对其专业性充满信心。我希望这本书不仅能让我掌握Python地理空间分析的技能，还能激发我对这个领域的更多探索欲，并且能够将学到的知识应用到实际的科研或项目中，解决一些现实世界的问题。

评分☆☆☆☆☆

最近在研究如何将我的项目与地理空间数据相结合，遇到了一些技术上的难题。一直在寻找一本能够系统讲解Python在地理空间分析应用的图书，终于找到了这本《Python地理空间分析指南(第2版)》。书名中的“指南”二字让我觉得非常有吸引力，它暗示着这本书会提供一个清晰的学习框架和操作步骤，而不是零散的知识点集合。我也很看重“第2版”，说明这本书的内容是比较新的，应该包含了最新的技术和工具。我目前最想了解的是书中是如何讲解如何从不同的数据源获取地理空间数据，以及如何利用Python进行这些数据的预处理和清洗。另外，对于地理空间数据分析中常用的模型和算法，如果书中能有深入的讲解和代码实现，那将是对我莫大的帮助。这本书由[美]Joel Lawhead撰写，相信其专业性和深度都会有保障。我希望能通过这本书，构建起一套完整的Python地理空间分析体系，从而更好地解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉是它比我想象的要厚重不少，这说明内容一定很充实。我主要关注的是地理空间分析的实际操作和应用，之前尝试过一些开源库，但总是感觉不得其法，不知道如何将它们整合起来解决实际问题。这本书的“指南”定位让我觉得它会提供一个清晰的学习路径，从基础概念到进阶技巧，一步步引导读者。我特别想了解它在数据可视化方面能提供哪些新的方法和工具，因为清晰直观的可视化对于理解地理空间数据至关重要。同时，我也希望它能涵盖一些常用的地理空间分析技术，比如缓冲区分析、空间叠加、热点分析等等，并且用Python代码演示如何实现。作者Joel Lawhead是美国人，这种背景的书籍通常在内容组织和案例选择上会比较有特色，我对此充满好奇。希望这本书能够帮助我克服在地理空间分析方面遇到的瓶颈，提升我的数据分析能力，让我能够更自信地处理和解读地理空间信息。

评分☆☆☆☆☆

这次入手了这本《Python地理空间分析指南(第2版)》，实在是太及时了！我最近刚开始接触地理空间数据处理，之前一直觉得这方面的内容要么太理论化，要么就是零散的工具介绍，很难系统地学习。看到这本书的标题，尤其是“指南”和“第2版”，就感觉找到了救星。包装也挺不错的，书的质量很好，纸张厚实，印刷清晰，这对我这种喜欢在书上做笔记的人来说太友好了。我一直想找一本能够将Python在地理空间领域的应用讲透彻的书，从数据获取、处理、可视化到更高级的分析，希望这本书能带我入门，甚至深入。我对它在实际案例方面的讲解特别期待，毕竟理论知识再丰富，如果不能应用到实际问题中，那价值也会大打折扣。书的作者是Joel Lawhead，这个名字我之前在一些技术论坛上看到过，感觉是该领域的专家，所以我对这本书的内容深度和专业性还是很有信心的。希望它能成为我地理空间分析学习道路上的得力助手，而不是一本摆设。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，主要是因为它是一本“指南”，而且是关于“Python地理空间分析”的，这正是我近期迫切需要学习的领域。我是一名数据分析师，最近接触的项目越来越多地涉及到地理位置信息，比如用户分布、销售区域分析、物流优化等等。我一直使用Python进行数据分析，但对于如何有效地利用Python进行地理空间分析，我还有很多空白。这本书的“第2版”也意味着内容可能经过了更新，更贴近当前的工具和技术发展。我非常看重书中是否能够提供清晰的代码示例和实际的项目案例，这对于我来说是学习的关键。如果书中能够讲解如何处理不同格式的地理空间数据（如Shapefile、GeoJSON等），以及如何利用Python库（如GeoPandas、Shapely、Folium等）进行数据清洗、转换、分析和可视化，那对我来说将是巨大的帮助。我希望通过阅读这本书，能够掌握一套完整的Python地理空间分析流程，并能将其灵活运用到我的工作中。