全新正版 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
• 第2版
• Joel Lawhead
• 莱哈德

店铺： 久点图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115448217

商品编码：29523145221

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名：全新正版 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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探索数字世界的地理维度：地理空间分析的奥秘与实践 在这个信息爆炸的时代，我们所处的现实世界正以前所未有的速度被数字化。从日常的导航应用，到宏观的城市规划，再到精细的生态环境监测，地理信息无处不在，深刻地影响着我们的生活和决策。然而，海量的地理数据并非简单罗列，其背后蕴藏着丰富的模式、趋势和洞察，等待着我们去发掘。而地理空间分析，正是揭示这些隐藏奥秘的强大钥匙。 什么是地理空间分析？ 简单来说，地理空间分析就是一种处理、解释和理解与地理位置相关联的数据的技术和方法。它不仅仅是绘制地图，更是一种深入研究数据空间分布、空间关系、空间模式以及空间过程的科学。它能够帮助我们回答诸如“为什么某个地方的犯罪率更高？”，“最佳的物流配送路线是什么？”，“气候变化对特定区域的哪些物种影响最大？”等一系列与位置紧密相关的问题。 地理空间分析的应用领域极其广泛，几乎渗透到现代社会的方方面面。在城市规划与管理领域，它可以帮助我们分析人口密度分布，优化公共设施布局，评估交通流量，预测城市扩张趋势，从而建设更宜居、更高效的城市。在环境保护与资源管理方面，地理空间分析是监测森林砍伐、评估水资源分布、预测自然灾害（如洪水、地震、火灾）的发生概率和影响范围，以及制定可持续发展策略的关键工具。 商业决策同样离不开地理空间分析。零售商可以利用它来选择最佳的店面选址，分析顾客的地理分布，优化营销活动的投放区域。物流和交通公司则可以利用它来规划最优的运输路线，降低运营成本，提高配送效率。公共安全领域，地理空间分析在犯罪预防、紧急事件响应、灾难救援等方面发挥着至关重要的作用。通过分析犯罪热点区域，可以更有效地调配警力；通过模拟灾难发生后的传播路径，可以更迅速地制定疏散和救援计划。 科学研究更是地理空间分析的重镇。在生态学中，研究物种迁徙规律、栖息地选择，以及环境变化对生物多样性的影响；在地质学中，分析地震活动带、矿产资源分布；在社会学中，研究社会经济因素的空间差异，以及疾病的传播模式。就连历史学和考古学，也开始借助地理空间分析来重构古代文明的地理环境，分析历史事件的空间背景。 地理空间分析的核心要素 要进行有效的地理空间分析，我们首先需要理解其核心要素： 1. 空间数据 (Spatial Data): 这是地理空间分析的基础。空间数据包含了地理位置信息，最常见的形式是坐标（经度、纬度、高程）或与特定地理实体相关联的描述。空间数据可以分为两种主要类型： 矢量数据 (Vector Data): 用点、线、面等几何图形来表示地理要素。例如，点可以代表城市、水源点；线可以代表河流、道路；面可以代表湖泊、行政区划。矢量数据能够精确地表示地理要素的边界和位置。 栅格数据 (Raster Data): 用网格（像素）来表示地理信息。每个像素代表一个特定的地理区域，并存储了与该区域相关的属性值，例如高程、温度、降雨量、土地覆盖类型等。栅格数据非常适合表示连续变化的现象。 2. 地理空间分析技术 (Geospatial Analysis Techniques): 这是处理和解释空间数据的核心方法。这些技术多种多样，可以根据分析目标进行选择，常见的包括： 空间查询 (Spatial Query): 根据位置或属性来选择感兴趣的地理要素。例如，“选择所有位于某行政区划内的学校”。 空间测量 (Spatial Measurement): 计算地理要素之间的距离、长度、面积、周长等。例如，计算两点之间的直线距离，或某公园的占地面积。 空间叠加 (Spatial Overlay): 将多个图层进行叠加分析，以识别不同图层之间的空间关系。例如，将土地利用图层与坡度图层叠加，找出适合建设房屋的地块。 缓冲区分析 (Buffer Analysis): 以某个地理要素为中心，创建一定距离的范围。例如，创建距离河流100米范围的缓冲区，以评估可能受洪水影响的区域。 网络分析 (Network Analysis): 基于道路、河流等网络要素，进行路径查找、服务区域分析、设施选址等。例如，计算从A点到B点的最短驾车路线，或确定消防站的服务范围。 空间统计 (Spatial Statistics): 利用统计学方法来分析地理数据的空间分布模式。包括集聚分析、离散分析、空间自相关分析等，以识别数据中的空间规律性，例如“热点”和“冷点”区域。 栅格分析 (Raster Analysis): 主要用于栅格数据，如地形分析（坡度、坡向）、视域分析、叠加计算等。 3. 地理信息系统 (Geographic Information System, GIS): GIS是一个集成的系统，用于采集、存储、管理、分析和展示所有形式的地理信息。它提供了一个强大的平台，将空间数据与非空间属性数据关联起来，并提供了进行各种地理空间分析的工具集。GIS软件是地理空间分析师工作的核心工具。 4. 地理空间数据科学 (Geospatial Data Science): 这是一个更广阔的领域，它结合了地理空间分析、数据科学、统计学、计算机科学和领域专业知识，旨在从海量、多源、时空异构的地理空间大数据中提取有价值的知识和洞察。它强调利用先进的算法，如机器学习和深度学习，来解决更复杂、更具挑战性的地理空间问题。 地理空间分析的发展趋势 随着技术的飞速发展，地理空间分析正经历着深刻的变革： 大数据与云计算: 海量地理空间数据的产生（如卫星遥感、物联网传感器、社交媒体位置信息）对传统分析方法提出了挑战。云计算提供了强大的计算能力和存储空间，使得处理PB级地理空间数据成为可能。 人工智能与机器学习: AI和ML在地理空间分析领域的应用日益广泛，能够实现更智能化的模式识别、预测建模和自动化分析。例如，利用深度学习自动识别卫星图像中的建筑物或植被类型。 实时分析: 随着物联网设备和传感器网络的普及，对实时地理空间数据的分析需求日益增长，例如实时交通拥堵监测、灾害预警等。 三维地理空间分析: 城市建模、地下管线管理、建筑信息模型（BIM）的整合，使得三维地理空间分析成为重要的发展方向。 移动GIS与WebGIS: 移动设备和Web技术的进步，使得地理空间分析的应用更加便捷和普及，用户可以在任何时间、任何地点访问和分析地理信息。 开放数据与开源工具: 开放地理空间数据资源的不断增加，以及Python、R等开源编程语言在地理空间分析领域的强大支持，极大地降低了地理空间分析的技术门槛，促进了其广泛应用。 拥抱地理空间分析的价值 无论您是城市规划师、环境科学家、市场研究员、公共安全专家，还是对探索地理数据背后的秘密充满好奇的爱好者，掌握地理空间分析技术都将为您打开全新的视野。它不仅能帮助您更深入地理解我们所处的这个星球，更能赋能您做出更明智、更具影响力的决策，从而解决现实世界中的诸多挑战，塑造更美好的未来。 从基础的空间查询到复杂的预测模型，地理空间分析提供了一套强大的工具集，让您能够以前所未有的方式洞察和利用地理信息。通过系统地学习和实践，您将能够解锁数据中的地理维度，揭示隐藏的模式，并最终将这些发现转化为切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

最近我接触到一些与地理信息相关的项目，意识到Python在处理这些数据方面的巨大潜力。这本书的作者是[美] Joel Lawhead 莱哈德，这个名字对我来说并不陌生，之前接触过一些他的技术分享，对他的专业度和讲解风格印象深刻。我一直认为，一本优秀的技术书籍，除了内容的准确性和系统性，作者的经验和见解同样至关重要。我期待这本书能够融入作者丰富的实践经验，分享一些在实际工作中遇到的挑战和解决方案，让读者能够少走弯路。我希望书中能够讲解如何利用Python进行大规模地理空间数据的处理和分析，如何构建更复杂的空间模型，以及如何利用Python与其他GIS软件进行集成。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对地理信息系统（GIS）和数据分析都略有涉猎的从业者，我一直在寻找一本能够将Python的强大能力与地理空间分析的复杂性完美结合的书籍。这本书的书名，特别是“全新正版”和“第2版”，给我一种可靠和权威的感觉，暗示着它经过了时间的考验和不断的更新迭代，能够反映当前最前沿的技术和方法。我对于那些能够深入浅出地讲解技术原理，同时又提供大量实操案例的书籍情有独钟。我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供清晰的代码示例，甚至是一些实际项目中的应用场景，让我能够将学到的知识立即应用到我的工作中，解决实际问题。我特别期待书中能够讲解如何进行空间数据处理、空间查询、空间统计分析，以及如何利用Python进行地图制作和数据可视化。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年的GIS爱好者，我总是对能够提升我分析能力的新工具和新方法保持高度关注。当看到《全新正版 Python地理空间分析指南(第2版)》这本书时，我感到非常兴奋。它似乎不仅仅是一本简单的教程，更像是一本可以伴随我成长的工具书，随着我技能的提升，我可以在这本书中找到更深层次的解答和启发。我希望这本书能够包含一些高级主题，比如机器学习在地理空间分析中的应用、实时地理空间数据处理，以及如何构建可扩展的地理空间分析系统。我渴望从书中学习到如何利用Python来解决更复杂、更具挑战性的地理空间问题，并能够将这些分析结果有效地传达给他人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露着一股专业和沉稳的气息，那种简洁却又不失细节的排版，让人一眼就能感受到它是一本值得深入研读的学术性读物。我喜欢那种封面能够清晰地传达书籍核心主题的设计，而这本《全新正版 Python地理空间分析指南(第2版)》无疑做到了这一点。它不仅仅是一本书，更像是一扇通往广阔地理空间数据世界的大门，等待着我这个渴望探索的读者去推开。我对于Python在地理空间分析中的应用一直抱有浓厚的兴趣，想象着通过编写代码，能够将枯燥的地理数据转化为直观、有意义的图景，这本身就是一种令人着迷的成就感。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习和实践的绝佳机会。我期待着书中能够涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解，能够引导我一步步掌握各种强大的Python库，如GeoPandas、Shapely、Rasterio等，并学会如何运用它们来处理、分析和可视化地理信息。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在学习Python编程的学生，对地理学和数据科学都非常感兴趣，这本书的书名立刻吸引了我的注意。它似乎能够填补我在Python编程能力和地理空间分析知识之间的鸿沟。我喜欢那种能够帮助新手入门，同时又能满足有一定基础的读者进阶需求的书籍。我希望这本书能够从最基础的Python环境搭建开始，逐步介绍地理空间分析的核心概念，然后深入到具体的工具和库的使用。我期待能够通过这本书学会如何加载、处理和分析各种地理空间数据格式，比如Shapefile、GeoJSON、GeoTIFF等，并且能够进行一些基本的空间操作，例如缓冲区分析、叠加分析等。更重要的是，我希望这本书能够培养我独立解决地理空间分析问题的能力。