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
• 空间统计
• GeoPandas
• 地理信息系统
• Python编程

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115448217

商品编码：29356520898

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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深入探索地理空间数据世界的奥秘 在信息爆炸的时代，地理空间数据的重要性日益凸显，它渗透到我们生活的方方面面，从城市规划、环境保护到市场营销、灾害预警，无不依赖于对这些数据的精准分析和理解。然而，如何有效地驾驭海量的地理空间信息，从中挖掘有价值的洞察，始终是许多专业人士和爱好者面临的挑战。一本详实的指南，能够系统地梳理这一领域的概念、工具和方法，无疑是开启地理空间分析之旅的金钥匙。 本书并非聚焦于某一本特定的出版物，而是旨在勾勒出一幅关于地理空间数据分析的广阔图景。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的技术和实践应用。 理解地理空间数据：基础与核心 一切地理空间分析的起点，是对地理空间数据的本质的理解。这些数据最显著的特点是它们与地球表面的特定位置相关联。它们可以是： 点数据（Point Data）： 代表具体的地理位置，例如城市、测站、商店、POI（兴趣点）等。每个点都拥有其独立的坐标信息（经纬度、UTM坐标等）。 线数据（Line Data）： 表示线性特征，如道路、河流、管线、边界线等。它们由一系列连接的坐标点构成，描述了路径或连续的形状。 面数据（Polygon Data）： 描绘具有面积的地理区域，如国家、省份、湖泊、建筑物、土地利用区等。它们由一系列闭合的边界线构成。 除了这些矢量数据（Vector Data）的基本类型，我们还不得不提及栅格数据（Raster Data）。栅格数据将地理空间区域划分为规则的网格，每个网格单元（像素）存储一个数值，代表该区域的某种属性，例如高程、温度、降雨量、土地覆盖类型等。遥感影像、数字高程模型（DEM）等都是常见的栅格数据。 对这些数据类型的理解，是后续所有分析操作的前提。比如，要计算两个城市之间的直线距离，我们可能会将它们表示为点数据；要计算某个区域的总面积，我们则需要面数据；要分析地表温度的分布，栅格数据将是首选。 核心的地理空间分析技术 掌握了数据的基本类型，下一步便是探索各种分析技术，这些技术能够帮助我们从原始数据中提取有意义的信息： 1. 空间查询（Spatial Query）： 这是最基础也是最常用的分析操作。它允许我们根据空间关系或属性条件来选择地理对象。例如：“查找所有距离某市中心10公里内的所有餐厅”（基于距离的查询），或者“查找所有位于特定行政区划内的学校”（基于空间叠加的查询）。空间查询可以帮助我们快速筛选出满足特定条件的数据集。 2. 空间叠加（Spatial Overlay）： 当需要分析不同地理图层之间的关系时，空间叠加分析就派上用场了。这就像将两张地图叠在一起，然后根据图层的重叠情况来产生新的图层。常见的叠加操作包括： 相交（Intersect）： 仅保留两个输入图层中共有的区域。 联合（Union）： 保留两个输入图层的所有区域，包括不重叠的部分。 剪切（Clip）： 使用一个图层的边界来裁剪另一个图层，只保留被裁剪图层在裁剪图层内的部分。 擦除（Erase）： 移除一个图层中被另一个图层覆盖的区域。 同一（Identity）： 类似于相交，但会保留被裁剪图层中未重叠的部分。 通过空间叠加，我们可以分析不同区域的重叠情况，例如，找出适合建设新公园的区域（需要远离现有道路，但要靠近居民区），或者评估洪泛区对城市基础设施的影响。 3. 缓冲区分析（Buffer Analysis）： 缓冲区是指围绕地理对象（点、线、面）创建的指定宽度的区域。例如，可以为一条河流创建一个50米的缓冲区，以识别可能受到影响的区域；为某个核电站创建一个10公里的缓冲区，以规划应急响应区域；或者为所有学校创建一个200米的步行安全区。缓冲区分析在风险评估、影响范围分析和规划中应用广泛。 4. 空间测量（Spatial Measurement）： 包括测量距离、长度、面积、周长等。这看似简单，但在实际应用中至关重要。例如，计算两个地点之间的最短行车距离（需要考虑道路网络），测量森林火灾蔓延的面积，或者计算某个地块的可用建筑面积。 5. 网络分析（Network Analysis）： 当地理分析涉及移动和连通性时，网络分析就成为核心。它通常应用于道路、河流、管线等网络结构。常见的网络分析包括： 路径分析（Route Analysis）： 找到两点之间的最优路径，考虑距离、时间、通行费等因素。这正是导航应用的核心功能。 可达性分析（Accessibility Analysis）： 确定从某一点出发，在一定时间内或距离内可以到达的所有区域。例如，评估救护车在10分钟内能到达的区域范围。 服务范围分析（Service Area Analysis）： 类似于可达性分析，但通常用于分析某个设施（如医院、消防站）能够服务的区域。 旅行时间/距离矩阵（Service Area Analysis）： 计算多个起点和多个终点之间的所有最优路径的距离或时间。 6. 空间统计（Spatial Statistics）： 统计学在地理空间分析中扮演着重要角色，帮助我们理解数据的分布模式、识别空间异常和建立预测模型。 空间自相关（Spatial Autocorrelation）： 衡量地理要素的属性值是否与其邻近要素的值相似。莫兰指数（Moran's I）和吉尔特指数（Geary's C）是常用的度量指标，它们可以帮助我们识别空间聚集（hot spots）或空间分散（cold spots）。 核密度估计（Kernel Density Estimation）： 用于估计地理要素在空间上的密度分布。例如，分析犯罪事件的聚集区域，或者高尔夫球场分布的密度。 回归分析（Regression Analysis）： 建立地理变量之间的关系模型。例如，利用气候因素预测农作物产量，或者分析房价与周边环境因素的关系。 插值（Interpolation）： 根据已知采样点的数值，预测未知区域的数值。常用的插值方法包括反距离权重（IDW）、克里金法（Kriging）等。这在生成连续的栅格表面（如高程、温度）时非常有用。 7. 遥感影像分析（Remote Sensing Image Analysis）： 卫星和航空器获取的遥感影像提供了宏观的地球表面信息。影像分析技术包括： 影像增强（Image Enhancement）： 调整影像的对比度、亮度和色彩，以更好地显示地物特征。 影像分类（Image Classification）： 将影像中的像素分配到不同的地物类别，如森林、水体、农田、城市等。这可以是监督分类（需要训练样本）或非监督分类。 变化检测（Change Detection）： 比较不同时期拍摄的影像，识别地表的变化，如城市扩张、森林砍伐、土地利用变化等。 工具与平台：实现地理空间分析 要进行上述分析，我们需要借助专业化的工具和平台。目前，地理空间分析领域存在两大类主流工具： 桌面GIS软件（Desktop GIS Software）： ArcGIS Pro/ArcMap： 由Esri公司开发，是商业GIS领域的领导者，功能强大，应用广泛，但价格较高。 QGIS： 一个免费开源的GIS软件，功能日益完善，社区活跃，是许多个人开发者和非盈利机构的首选。 GRASS GIS： 另一个强大的开源GIS软件，尤其在栅格分析和科学计算方面表现出色。 编程语言与库（Programming Languages and Libraries）： Python： 凭借其易学易用、丰富的库生态，Python已成为地理空间分析领域最受欢迎的编程语言。 GeoPandas： 扩展了Pandas，使其能够处理地理空间数据，提供了数据加载、处理、空间操作等功能，非常适合矢量数据分析。 Shapely： 用于二维几何对象操作，支持空间关系判断、几何操作等。 Fiona： 用于读取和写入地理空间数据文件。 Rasterio： 用于读取和写入栅格数据，支持影像处理和分析。 GDAL/OGR： 是一个跨平台的地理空间数据抽象库，为许多GIS软件和库提供底层支持，功能强大且全面。 PySAL： 专注于空间统计分析的Python库。 NetworkX： 虽然不是专门的GIS库，但其强大的图论和网络分析功能，结合GIS数据，可以实现复杂的网络分析。 R语言： 在统计分析和可视化方面具有优势，也有许多优秀的地理空间分析包，如`sf`、`sp`、`raster`、`tmap`等。 JavaScript： 配合Leaflet.js、Mapbox GL JS等前端库，可以在Web端实现交互式的地图展示和轻量级的地理空间分析。 地理空间分析的应用领域 地理空间分析的应用范围极其广泛，几乎渗透到现代社会的各个角落： 城市规划与管理： 交通流量分析、土地利用规划、公共服务设施布局（学校、医院、公园）、犯罪地图绘制、城市扩张监测。 环境保护： 污染扩散模拟、生态敏感区域识别、森林火灾风险评估、水资源管理、生物多样性保护区划定。 自然资源管理： 矿产资源勘探、农业产量预测、地质灾害监测（地震、滑坡）、林业资源调查。 交通与物流： 路线优化、配送网络设计、运输效率分析、交通拥堵预测。 公共安全与应急响应： 灾害影响范围评估、救援路线规划、人口密度分析、疫情传播模拟。 商业与营销： 选址分析（新店的最佳位置）、市场区域划分、客户分布分析、竞争对手分析。 社会科学研究： 人口统计学分析、社会经济区域划分、犯罪模式研究、健康地理学研究。 智慧城市： 整合各类城市数据，实现精细化管理和智能化服务，如智能交通、智能能源、环境监测等。 未来的发展趋势 地理空间分析领域正以前所未有的速度发展，新的技术和理念不断涌现： 云计算与大数据： 借助云平台强大的计算和存储能力，可以处理更大规模的地理空间数据，实现更复杂的分析。 人工智能与机器学习： 将AI技术应用于地理空间数据分析，可以实现更智能的图像识别、模式发现和预测建模，例如利用深度学习进行高精度地物分类。 实时地理空间分析： 随着物联网（IoT）设备的普及，实时获取和分析地理空间数据成为可能，这对于交通监控、环境监测、灾害预警等领域至关重要。 三维GIS与数字孪生： 从二维平面向三维立体空间的扩展，使得对城市、建筑、地形等进行更逼真的模拟和分析成为可能。 WebGIS与移动GIS： 通过Web浏览器和移动设备，地理空间分析和地图展示变得更加便捷和普及。 结语 地理空间分析是一个充满活力且不断发展的领域。掌握其核心概念、方法和工具，不仅能帮助我们更深刻地理解我们所处的世界，更能为解决现实世界中的复杂问题提供强大的解决方案。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，持续的学习和实践都是在这个领域不断前进的关键。通过对数据的细致挖掘和对空间关系的深入洞察，我们能够 unlock the power of location，从而做出更明智的决策，创造更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触Python和GIS的学生，之前尝试过几本入门级的书籍，但总觉得缺了点什么，要么讲得过于浅显，要么就一下子跳到很高的门槛。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者在开头部分就用非常生动形象的比喻，解释了地理空间数据的一些基本概念，比如坐标系、投影等，这些我之前一直觉得很枯燥的内容，读起来竟然变得有趣起来。而且，书中提供的代码示例，都是可以直接运行的，这对我这个喜欢动手实践的学生来说，太友好了。我跟着书里的例子，一步步地操作，很快就掌握了一些基础的空间分析方法。尤其是一些关于数据清洗和预处理的部分，让我受益匪浅，之前我总是被数据质量问题困扰，现在有了清晰的思路和方法。这本书的难度曲线设计得非常合理，能够让我在不断学习和实践中，逐步提升自己的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在城市规划领域工作的专业人士，工作中经常需要处理大量的空间数据，并进行相关的分析和决策。这本书在实际应用层面，为我提供了许多新的思路和工具。作者在讲解如何利用Python进行空间数据可视化时，不仅介绍了Matplotlib、Seaborn等常用库，还展示了如何结合Folium、Plotly等库创建交互式地图，这对于我进行成果展示和公众沟通非常有帮助。更重要的是，书中关于空间统计分析的部分，比如热点分析、聚类分析等，都提供了非常实用的案例，让我能够更精准地识别城市发展中的规律和问题。我特别喜欢作者在处理大规模地理空间数据集时，所提供的一些优化技巧，这对于提升工作效率至关重要。这本书的内容非常贴合实际工作需求，让我能够将Python的强大功能更有效地应用于城市规划的实践中。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种偏爱学术研究，并且对算法细节有较高追求的读者来说，这本书绝对是“挖到宝了”。作者在讲解每个算法时，都不仅仅是罗列出代码，而是会深入到背后的数学原理和逻辑推导，这一点对于理解算法的本质以及进行二次开发至关重要。我特别欣赏作者在讨论点云处理和栅格分析时，所提供的那些深入的见解，比如关于表面重建算法的比较分析，以及不同插值方法在精度和效率上的权衡。这些内容往往在市面上其他书籍中难以见到。此外，作者还触及了一些前沿的议题，比如利用深度学习进行遥感影像解译，这对于我目前的研究方向非常有启发性。虽然有些章节的内容相对来说比较“硬核”，但作者的讲解方式清晰而有条理，配合书中提供的详细文献引用，使得进一步的深入研究也变得可行。这本书无疑为我的学术研究提供了强大的理论支持和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说过了，一直想买一本，这次终于如愿以偿。拿到手沉甸甸的，感觉很有分量，封面设计也很大气。虽然我还没有完全读完，但仅仅是翻阅和初步浏览，就觉得内容相当充实，排版也很清晰，即使是涉及到一些比较复杂的概念，作者也能用相对易懂的方式来解释。尤其是一些图示和代码示例，都设计得恰到好处，能够帮助我们更好地理解抽象的理论。我个人对地理信息系统（GIS）领域一直抱有浓厚的兴趣，也接触过一些相关的软件和工具，但总感觉缺乏一个系统性的、能够深入挖掘其内在逻辑的指导。这本书的出现，恰恰填补了我的这一空白。我特别期待后续章节中关于数据处理、空间分析方法和可视化技术的详细介绍，相信这会为我的项目提供极大的帮助。整体而言，这本书给我一种“厚积薄发”的感觉，无论是对于初学者还是有一定基础的从业者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在地理信息领域摸爬滚打多年的老兵，我深知一本优秀的参考书对于技术深化和问题解决的重要性。这本书的出现，无疑给我带来了惊喜。作者在介绍Python在GIS中的应用时，并没有停留在表面的工具介绍，而是深入到了算法的原理和实现的细节。例如，对于空间索引的讲解，不仅提到了B树、R树等经典结构，还结合了Python的实现方式，并且分析了不同结构在特定场景下的性能表现。这一点对于我这种需要优化复杂空间查询的开发者来说，简直是雪中送炭。我尤其欣赏作者在讲解机器学习在GIS中的应用时，所采用的循序渐进的方式，从基础的模型介绍，到具体的实战案例，都处理得非常到位。阅读这本书，感觉就像是在与一位经验丰富的导师对话，他能够精准地指出问题所在，并提供切实可行的解决方案。这本书已经成为我案头必备的工具书，时不时就会翻阅，总能发现新的灵感和收获。