正版 Python地理空间分析指南(第2版) [美]Joel Lawhead 莱哈德 9 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： 博古通今图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115448217

商品编码：29692307470

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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探索城市的脉络：城市规划与智慧发展 随着全球城市化进程的加速，城市规划的重要性愈发凸显。它不仅关乎城市的物理形态，更承载着居民的生活质量、经济的繁荣发展以及环境的可持续性。本书旨在深入剖析城市规划的理论基础、实践方法与未来趋势，为城市管理者、规划师、开发者以及所有关心城市未来的人们提供一份全面的指引。 第一部分：城市规划的基石——理论与原则 本部分将带领读者回到城市规划的源头，探讨其核心理念和指导原则。 城市发展的历史回溯： 从早期聚落的形成，到古代文明的城市布局，再到工业革命带来的巨变，我们将梳理城市演进的关键节点，理解不同历史时期城市形态的成因与特征。这有助于我们认识到，当前的城市问题并非凭空出现，而是历史发展的必然结果，同时也为我们应对未来挑战提供历史的借鉴。 核心规划理论的演进： 本部分将详细介绍从早期“田园城市”到“新城市主义”等一系列重要的城市规划理论。我们会深入解析这些理论的核心思想、目标以及它们在不同时代背景下的适用性。例如，“新城市主义”强调社区的紧凑性、混合功能和步行可达性，这在应对城市蔓延、提升生活品质方面具有重要的现实意义。我们将探讨这些理论如何塑造了我们今天的城市景观。 可持续发展的城市愿景： 在气候变化和资源枯竭的严峻挑战下，可持续发展已成为城市规划的重中之重。本部分将聚焦生态城市、绿色建筑、低碳交通等概念，阐述如何将环境保护、资源节约和社会公平融入城市规划的全过程。我们将探讨如何通过科学的规划，实现城市经济发展与环境保护的双赢。 以人为本的规划理念： 城市是人的城市，规划的最终目的应是提升居民的福祉。本部分将探讨如何将“以人为本”的理念贯穿于城市规划的各个层面，包括公共空间的营造、社区服务的配置、居民参与机制的建立等。我们将深入研究如何创造更加宜居、包容和有活力的城市环境。 法律法规与政策框架： 城市规划的实施离不开健全的法律法规和有效的政策引导。本部分将梳理城市规划相关的法律体系，分析不同国家和地区在规划管理上的经验与差异，并探讨政策工具在推动城市发展中的作用。理解这些框架有助于确保规划的合法性、可行性和有效性。 第二部分：城市规划的实践——工具与方法 理论的落地离不开有效的工具和科学的方法。本部分将深入探讨城市规划的实践层面。 城市数据分析与信息系统： 在大数据时代，数据已成为城市规划的“血液”。本部分将介绍如何利用地理信息系统（GIS）、遥感技术、城市统计数据等工具，对城市人口、交通、土地利用、环境状况等进行深入分析。我们将探讨数据可视化在城市规划中的重要作用，以及如何通过数据驱动的决策优化城市发展。 空间分析与模型构建： 如何评估不同规划方案的影响？如何预测城市未来的发展趋势？本部分将介绍空间分析的技术，如叠加分析、缓冲区分析、网络分析等，以及如何构建城市模拟模型，对规划方案进行科学的评估和预测。例如，交通模型可以帮助我们预测不同交通政策对城市交通拥堵的影响，从而做出更优的选择。 土地利用规划与分区制度： 土地是城市发展的基本要素。本部分将详细介绍土地利用规划的原则、方法和技术，以及分区制度在土地管理中的作用。我们将探讨如何通过科学的土地利用规划，实现城市紧凑发展，避免城市蔓延，并保护重要的生态区域。 交通规划与出行模式分析： 交通是城市的“动脉”。本部分将深入研究城市交通系统的构成，分析居民出行行为模式，并探讨如何通过公交优先、慢行交通、智能交通系统等手段，缓解交通拥堵，提升出行效率。我们将关注如何构建绿色、高效、便捷的城市交通网络。 基础设施规划与公共服务配置： 城市功能的正常运转离不开完善的基础设施和便捷的公共服务。本部分将探讨供水、排水、电力、通讯、教育、医疗等基础设施的规划原则与配置策略，以及如何根据城市发展需求，合理布局公共服务设施，提升居民的生活便利性。 社区规划与公众参与： 城市规划并非“闭门造车”。本部分将强调社区规划的重要性，以及如何建立有效的公众参与机制，让居民的声音在规划过程中得到充分的体现。我们将探讨问卷调查、公众听证会、工作坊等多种形式的公众参与方式，以及如何将居民的意见融入最终的规划方案。 城市更新与存量改造： 随着城市发展进入成熟阶段，存量改造与城市更新成为重要的议题。本部分将探讨城市更新的模式、策略与挑战，包括老旧小区改造、工业遗址再利用、历史街区保护与活化等。我们将关注如何通过精细化的更新，提升城市品质，激发城市活力。 第三部分：智慧城市的未来——技术与创新 科技的进步正在重塑城市的面貌，智慧城市已成为城市发展的新方向。 智慧城市的概念与构成： 本部分将深入解读“智慧城市”的内涵，探讨其在基础设施、交通、环境、公共服务、城市管理等多个领域的应用。我们将分析智慧城市如何通过物联网、大数据、人工智能等技术，提升城市运行效率，改善居民生活体验，并增强城市韧性。 城市信息模型（CIM）的应用： CIM是构建数字孪生城市的基础。本部分将介绍CIM的核心技术、构建方法及其在城市规划、设计、建设、运营和维护全生命周期中的应用。我们将探讨CIM如何实现城市数据的集成与可视化，为城市管理者提供更全面的决策支持。 智能化交通系统（ITS）： 智能交通是智慧城市的重要组成部分。本部分将探讨ITS在交通信号优化、车辆导航、公共交通调度、停车管理等方面的应用，以及如何通过科技手段，缓解交通拥堵，提高通行效率，保障出行安全。 环境监测与智慧治理： 智慧技术在环境保护领域的应用前景广阔。本部分将介绍如何利用传感器网络、大数据分析等技术，对空气质量、水质、噪音等进行实时监测，并为环境治理提供科学依据。我们将探讨智慧技术如何助力城市实现绿色发展。 智慧社区与居民服务： 智慧城市不仅仅是宏观的规划，也体现在微观的社区层面。本部分将探讨智慧安防、智能家居、远程医疗、在线政务等智慧社区应用，以及如何通过科技手段，提升社区居民的生活便利性和幸福感。 数据安全与隐私保护： 智慧城市的发展伴随着海量数据的产生，数据安全和隐私保护问题不容忽视。本部分将探讨在智慧城市建设过程中，如何建立完善的数据安全体系，保护公民隐私，并确保技术的健康发展。 应对城市挑战的创新解决方案： 面对老龄化、高密度、能源短缺等复杂挑战，智慧城市提供了创新的解决方案。本部分将通过案例分析，展示智慧技术如何在改善城市宜居性、提升城市韧性、促进经济可持续发展等方面发挥关键作用。 结语：构建更美好的城市家园 本书不仅仅是一本关于城市规划的技术手册，更是一次关于城市未来的思想探索。我们坚信，通过科学的规划、创新的技术和广泛的参与，我们能够共同构建更加宜居、高效、可持续和充满活力的城市家园，为子孙后代留下更美好的城市遗产。愿本书能够激发更多的思考与行动，共同塑造我们理想中的城市未来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验非常流畅，完全没有传统技术书籍那种枯燥的公式堆砌感。作者的叙事方式非常生活化，仿佛他正坐在你旁边，手把手教你解决实际问题。我记得有一次我正在为一个城市规划项目处理大量历史影像数据，那些数据格式混乱不堪，我几乎想放弃了。正当我焦头烂额时，书中关于栅格数据处理的一小节，提供了那种优雅的、Pythonic的解决方案，让我茅塞顿开。它不仅仅是罗列了`rasterio`或`gdal`的函数，而是巧妙地将数据预处理、清洗、分析和可视化这几个环节无缝衔接起来。这种结构设计，充分体现了作者对地理信息系统（GIS）工作流程的深刻理解。读完后，我感觉自己不再是孤立地调用某个库的功能，而是真正掌握了一套从原始数据到决策支持的完整分析流程。这本书，更像是一份详尽的实战手册，而不是冷冰冰的理论教材。

评分☆☆☆☆☆

对于那些已经对基础GIS操作有一定了解的进阶用户来说，这本书的价值更是体现在其对高级算法和性能优化的探讨上。很多入门书籍会回避那些计算密集型任务，但这本书大胆地深入了并行计算和GPU加速在地理空间分析中的应用。我个人非常欣赏作者对性能瓶颈的洞察力，以及他提供的那些富有创意的优化思路。比如，书中关于大规模点云数据处理的那部分，讲解了如何利用`Dask`或更底层的NumPy优化技巧来避免内存溢出，这一点在处理TB级别的数据集时是至关重要的救命稻草。它不会让你停留在用简单的循环去遍历数据，而是引导你思考如何用向量化操作来榨干硬件的每一分性能。读完这部分，我不仅解决了手头的问题，还顺带提升了自己对整个Python科学计算生态的理解，可以说是一次知识的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书给我的感受，那一定是“全面覆盖”。它没有放过任何一个地理空间分析中的关键技术点，从基础的数据结构到复杂的机器学习在地理领域的应用，都有所涉及。我尤其欣赏它对非传统地理数据类型的包容性，比如物联网（IoT）传感器数据流、社交媒体的地理标签信息等，这些都是传统GIS教材中很少深入探讨的前沿领域。作者展现了一种非常现代的GIS视野，认识到地理空间分析早已超越了传统的地图制作范畴。对于希望将地理信息技术应用于数据科学、人工智能或城市大数据分析的专业人士而言，这本书提供了一个坚实的、跨学科的知识基石。它不是提供一套死板的流程，而是提供了一套可以适应未来各种新技术挑战的分析思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本Python地理空间分析巨著，光是翻开封面就让人感受到一种沉甸甸的专业气息。初次接触地理空间数据分析的朋友可能会觉得信息量有点大，但别担心，它像一位经验丰富的向导，尽管道路崎岖，却总能为你指明正确的方向。我印象最深的是它对不同数据源整合的讲解，市面上很多书往往只关注单一的库，但这本书的视角要开阔得多，它会告诉你如何把那些看似毫不相关的点、线、面数据，用Python的强大工具串联起来，形成一个有机的整体。特别是关于投影系统和坐标变换的那几个章节，讲解得极其细致入微，那种处理复杂几何运算时的严谨态度，是很多速成教程里学不到的。它不是那种只教你敲代码的工具手册，而是更偏向于让你理解“为什么”要这么做，背后的地理学原理是什么，这才是区分“会用”和“精通”的关键所在。每一次遇到棘手的空间拓扑问题，翻开这本书，总能找到对应的解决方案和背后的逻辑支撑，极大地提升了我的分析深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和代码示例设计得极其用心，这点我必须点赞。很多技术书籍的例子都是静态的、脱离实际的“玩具代码”，但这本书中的案例紧密围绕着现实世界中的地理问题，比如交通网络分析、环境污染扩散模拟、或者大规模POI数据挖掘。我下载了随书的代码库后发现，每一个脚本都写得非常规范，注释详尽，而且可以直接运行，这极大地降低了初学者上手的门槛。更重要的是，作者在展示代码的同时，还会附带深入的理论背景介绍，解释为什么选择这种算法而非其他，这培养了读者批判性思考的能力。它教会我的不仅是“如何写代码”，更是“在具体场景下，该选择哪种工具和算法”，这种对工程实践的尊重，使得这本书的指导价值远超一般学术著作。