正版 Python地理空間分析指南(第2版) [美]Joel Lawhead 萊哈德 9 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： 博古通今圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115448217

商品編碼：29692307470

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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探索城市的脈絡：城市規劃與智慧發展 隨著全球城市化進程的加速，城市規劃的重要性愈發凸顯。它不僅關乎城市的物理形態，更承載著居民的生活質量、經濟的繁榮發展以及環境的可持續性。本書旨在深入剖析城市規劃的理論基礎、實踐方法與未來趨勢，為城市管理者、規劃師、開發者以及所有關心城市未來的人們提供一份全麵的指引。 第一部分：城市規劃的基石——理論與原則 本部分將帶領讀者迴到城市規劃的源頭，探討其核心理念和指導原則。 城市發展的曆史迴溯： 從早期聚落的形成，到古代文明的城市布局，再到工業革命帶來的巨變，我們將梳理城市演進的關鍵節點，理解不同曆史時期城市形態的成因與特徵。這有助於我們認識到，當前的城市問題並非憑空齣現，而是曆史發展的必然結果，同時也為我們應對未來挑戰提供曆史的藉鑒。 核心規劃理論的演進： 本部分將詳細介紹從早期“田園城市”到“新城市主義”等一係列重要的城市規劃理論。我們會深入解析這些理論的核心思想、目標以及它們在不同時代背景下的適用性。例如，“新城市主義”強調社區的緊湊性、混閤功能和步行可達性，這在應對城市蔓延、提升生活品質方麵具有重要的現實意義。我們將探討這些理論如何塑造瞭我們今天的城市景觀。 可持續發展的城市願景： 在氣候變化和資源枯竭的嚴峻挑戰下，可持續發展已成為城市規劃的重中之重。本部分將聚焦生態城市、綠色建築、低碳交通等概念，闡述如何將環境保護、資源節約和社會公平融入城市規劃的全過程。我們將探討如何通過科學的規劃，實現城市經濟發展與環境保護的雙贏。 以人為本的規劃理念： 城市是人的城市，規劃的最終目的應是提升居民的福祉。本部分將探討如何將“以人為本”的理念貫穿於城市規劃的各個層麵，包括公共空間的營造、社區服務的配置、居民參與機製的建立等。我們將深入研究如何創造更加宜居、包容和有活力的城市環境。 法律法規與政策框架： 城市規劃的實施離不開健全的法律法規和有效的政策引導。本部分將梳理城市規劃相關的法律體係，分析不同國傢和地區在規劃管理上的經驗與差異，並探討政策工具在推動城市發展中的作用。理解這些框架有助於確保規劃的閤法性、可行性和有效性。 第二部分：城市規劃的實踐——工具與方法 理論的落地離不開有效的工具和科學的方法。本部分將深入探討城市規劃的實踐層麵。 城市數據分析與信息係統： 在大數據時代，數據已成為城市規劃的“血液”。本部分將介紹如何利用地理信息係統（GIS）、遙感技術、城市統計數據等工具，對城市人口、交通、土地利用、環境狀況等進行深入分析。我們將探討數據可視化在城市規劃中的重要作用，以及如何通過數據驅動的決策優化城市發展。 空間分析與模型構建： 如何評估不同規劃方案的影響？如何預測城市未來的發展趨勢？本部分將介紹空間分析的技術，如疊加分析、緩衝區分析、網絡分析等，以及如何構建城市模擬模型，對規劃方案進行科學的評估和預測。例如，交通模型可以幫助我們預測不同交通政策對城市交通擁堵的影響，從而做齣更優的選擇。 土地利用規劃與分區製度： 土地是城市發展的基本要素。本部分將詳細介紹土地利用規劃的原則、方法和技術，以及分區製度在土地管理中的作用。我們將探討如何通過科學的土地利用規劃，實現城市緊湊發展，避免城市蔓延，並保護重要的生態區域。 交通規劃與齣行模式分析： 交通是城市的“動脈”。本部分將深入研究城市交通係統的構成，分析居民齣行行為模式，並探討如何通過公交優先、慢行交通、智能交通係統等手段，緩解交通擁堵，提升齣行效率。我們將關注如何構建綠色、高效、便捷的城市交通網絡。 基礎設施規劃與公共服務配置： 城市功能的正常運轉離不開完善的基礎設施和便捷的公共服務。本部分將探討供水、排水、電力、通訊、教育、醫療等基礎設施的規劃原則與配置策略，以及如何根據城市發展需求，閤理布局公共服務設施，提升居民的生活便利性。 社區規劃與公眾參與： 城市規劃並非“閉門造車”。本部分將強調社區規劃的重要性，以及如何建立有效的公眾參與機製，讓居民的聲音在規劃過程中得到充分的體現。我們將探討問捲調查、公眾聽證會、工作坊等多種形式的公眾參與方式，以及如何將居民的意見融入最終的規劃方案。 城市更新與存量改造： 隨著城市發展進入成熟階段，存量改造與城市更新成為重要的議題。本部分將探討城市更新的模式、策略與挑戰，包括老舊小區改造、工業遺址再利用、曆史街區保護與活化等。我們將關注如何通過精細化的更新，提升城市品質，激發城市活力。 第三部分：智慧城市的未來——技術與創新 科技的進步正在重塑城市的麵貌，智慧城市已成為城市發展的新方嚮。 智慧城市的概念與構成： 本部分將深入解讀“智慧城市”的內涵，探討其在基礎設施、交通、環境、公共服務、城市管理等多個領域的應用。我們將分析智慧城市如何通過物聯網、大數據、人工智能等技術，提升城市運行效率，改善居民生活體驗，並增強城市韌性。 城市信息模型（CIM）的應用： CIM是構建數字孿生城市的基礎。本部分將介紹CIM的核心技術、構建方法及其在城市規劃、設計、建設、運營和維護全生命周期中的應用。我們將探討CIM如何實現城市數據的集成與可視化，為城市管理者提供更全麵的決策支持。 智能化交通係統（ITS）： 智能交通是智慧城市的重要組成部分。本部分將探討ITS在交通信號優化、車輛導航、公共交通調度、停車管理等方麵的應用，以及如何通過科技手段，緩解交通擁堵，提高通行效率，保障齣行安全。 環境監測與智慧治理： 智慧技術在環境保護領域的應用前景廣闊。本部分將介紹如何利用傳感器網絡、大數據分析等技術，對空氣質量、水質、噪音等進行實時監測，並為環境治理提供科學依據。我們將探討智慧技術如何助力城市實現綠色發展。 智慧社區與居民服務： 智慧城市不僅僅是宏觀的規劃，也體現在微觀的社區層麵。本部分將探討智慧安防、智能傢居、遠程醫療、在綫政務等智慧社區應用，以及如何通過科技手段，提升社區居民的生活便利性和幸福感。 數據安全與隱私保護： 智慧城市的發展伴隨著海量數據的産生，數據安全和隱私保護問題不容忽視。本部分將探討在智慧城市建設過程中，如何建立完善的數據安全體係，保護公民隱私，並確保技術的健康發展。 應對城市挑戰的創新解決方案： 麵對老齡化、高密度、能源短缺等復雜挑戰，智慧城市提供瞭創新的解決方案。本部分將通過案例分析，展示智慧技術如何在改善城市宜居性、提升城市韌性、促進經濟可持續發展等方麵發揮關鍵作用。 結語：構建更美好的城市傢園 本書不僅僅是一本關於城市規劃的技術手冊，更是一次關於城市未來的思想探索。我們堅信，通過科學的規劃、創新的技術和廣泛的參與，我們能夠共同構建更加宜居、高效、可持續和充滿活力的城市傢園，為子孫後代留下更美好的城市遺産。願本書能夠激發更多的思考與行動，共同塑造我們理想中的城市未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和代碼示例設計得極其用心，這點我必須點贊。很多技術書籍的例子都是靜態的、脫離實際的“玩具代碼”，但這本書中的案例緊密圍繞著現實世界中的地理問題，比如交通網絡分析、環境汙染擴散模擬、或者大規模POI數據挖掘。我下載瞭隨書的代碼庫後發現，每一個腳本都寫得非常規範，注釋詳盡，而且可以直接運行，這極大地降低瞭初學者上手的門檻。更重要的是，作者在展示代碼的同時，還會附帶深入的理論背景介紹，解釋為什麼選擇這種算法而非其他，這培養瞭讀者批判性思考的能力。它教會我的不僅是“如何寫代碼”，更是“在具體場景下，該選擇哪種工具和算法”，這種對工程實踐的尊重，使得這本書的指導價值遠超一般學術著作。

評分☆☆☆☆☆

如果用一個詞來形容這本書給我的感受，那一定是“全麵覆蓋”。它沒有放過任何一個地理空間分析中的關鍵技術點，從基礎的數據結構到復雜的機器學習在地理領域的應用，都有所涉及。我尤其欣賞它對非傳統地理數據類型的包容性，比如物聯網（IoT）傳感器數據流、社交媒體的地理標簽信息等，這些都是傳統GIS教材中很少深入探討的前沿領域。作者展現瞭一種非常現代的GIS視野，認識到地理空間分析早已超越瞭傳統的地圖製作範疇。對於希望將地理信息技術應用於數據科學、人工智能或城市大數據分析的專業人士而言，這本書提供瞭一個堅實的、跨學科的知識基石。它不是提供一套死闆的流程，而是提供瞭一套可以適應未來各種新技術挑戰的分析思維框架。

評分☆☆☆☆☆

對於那些已經對基礎GIS操作有一定瞭解的進階用戶來說，這本書的價值更是體現在其對高級算法和性能優化的探討上。很多入門書籍會迴避那些計算密集型任務，但這本書大膽地深入瞭並行計算和GPU加速在地理空間分析中的應用。我個人非常欣賞作者對性能瓶頸的洞察力，以及他提供的那些富有創意的優化思路。比如，書中關於大規模點雲數據處理的那部分，講解瞭如何利用`Dask`或更底層的NumPy優化技巧來避免內存溢齣，這一點在處理TB級彆的數據集時是至關重要的救命稻草。它不會讓你停留在用簡單的循環去遍曆數據，而是引導你思考如何用嚮量化操作來榨乾硬件的每一分性能。讀完這部分，我不僅解決瞭手頭的問題，還順帶提升瞭自己對整個Python科學計算生態的理解，可以說是一次知識的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗非常流暢，完全沒有傳統技術書籍那種枯燥的公式堆砌感。作者的敘事方式非常生活化，仿佛他正坐在你旁邊，手把手教你解決實際問題。我記得有一次我正在為一個城市規劃項目處理大量曆史影像數據，那些數據格式混亂不堪，我幾乎想放棄瞭。正當我焦頭爛額時，書中關於柵格數據處理的一小節，提供瞭那種優雅的、Pythonic的解決方案，讓我茅塞頓開。它不僅僅是羅列瞭`rasterio`或`gdal`的函數，而是巧妙地將數據預處理、清洗、分析和可視化這幾個環節無縫銜接起來。這種結構設計，充分體現瞭作者對地理信息係統（GIS）工作流程的深刻理解。讀完後，我感覺自己不再是孤立地調用某個庫的功能，而是真正掌握瞭一套從原始數據到決策支持的完整分析流程。這本書，更像是一份詳盡的實戰手冊，而不是冷冰冰的理論教材。

評分☆☆☆☆☆

這本Python地理空間分析巨著，光是翻開封麵就讓人感受到一種沉甸甸的專業氣息。初次接觸地理空間數據分析的朋友可能會覺得信息量有點大，但彆擔心，它像一位經驗豐富的嚮導，盡管道路崎嶇，卻總能為你指明正確的方嚮。我印象最深的是它對不同數據源整閤的講解，市麵上很多書往往隻關注單一的庫，但這本書的視角要開闊得多，它會告訴你如何把那些看似毫不相關的點、綫、麵數據，用Python的強大工具串聯起來，形成一個有機的整體。特彆是關於投影係統和坐標變換的那幾個章節，講解得極其細緻入微，那種處理復雜幾何運算時的嚴謹態度，是很多速成教程裏學不到的。它不是那種隻教你敲代碼的工具手冊，而是更偏嚮於讓你理解“為什麼”要這麼做，背後的地理學原理是什麼，這纔是區分“會用”和“精通”的關鍵所在。每一次遇到棘手的空間拓撲問題，翻開這本書，總能找到對應的解決方案和背後的邏輯支撐，極大地提升瞭我的分析深度。