全新正版 Python地理空間分析指南(第2版) [美]Joel Lawhead 萊哈德 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
• 第2版
• Joel Lawhead
• 萊哈德

店鋪： 久點圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115448217

商品編碼：29523145221

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-04-01

基本信息

書名：全新正版 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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探索數字世界的地理維度：地理空間分析的奧秘與實踐 在這個信息爆炸的時代，我們所處的現實世界正以前所未有的速度被數字化。從日常的導航應用，到宏觀的城市規劃，再到精細的生態環境監測，地理信息無處不在，深刻地影響著我們的生活和決策。然而，海量的地理數據並非簡單羅列，其背後蘊藏著豐富的模式、趨勢和洞察，等待著我們去發掘。而地理空間分析，正是揭示這些隱藏奧秘的強大鑰匙。 什麼是地理空間分析？ 簡單來說，地理空間分析就是一種處理、解釋和理解與地理位置相關聯的數據的技術和方法。它不僅僅是繪製地圖，更是一種深入研究數據空間分布、空間關係、空間模式以及空間過程的科學。它能夠幫助我們迴答諸如“為什麼某個地方的犯罪率更高？”，“最佳的物流配送路綫是什麼？”，“氣候變化對特定區域的哪些物種影響最大？”等一係列與位置緊密相關的問題。 地理空間分析的應用領域極其廣泛，幾乎滲透到現代社會的方方麵麵。在城市規劃與管理領域，它可以幫助我們分析人口密度分布，優化公共設施布局，評估交通流量，預測城市擴張趨勢，從而建設更宜居、更高效的城市。在環境保護與資源管理方麵，地理空間分析是監測森林砍伐、評估水資源分布、預測自然災害（如洪水、地震、火災）的發生概率和影響範圍，以及製定可持續發展策略的關鍵工具。 商業決策同樣離不開地理空間分析。零售商可以利用它來選擇最佳的店麵選址，分析顧客的地理分布，優化營銷活動的投放區域。物流和交通公司則可以利用它來規劃最優的運輸路綫，降低運營成本，提高配送效率。公共安全領域，地理空間分析在犯罪預防、緊急事件響應、災難救援等方麵發揮著至關重要的作用。通過分析犯罪熱點區域，可以更有效地調配警力；通過模擬災難發生後的傳播路徑，可以更迅速地製定疏散和救援計劃。 科學研究更是地理空間分析的重鎮。在生態學中，研究物種遷徙規律、棲息地選擇，以及環境變化對生物多樣性的影響；在地質學中，分析地震活動帶、礦産資源分布；在社會學中，研究社會經濟因素的空間差異，以及疾病的傳播模式。就連曆史學和考古學，也開始藉助地理空間分析來重構古代文明的地理環境，分析曆史事件的空間背景。 地理空間分析的核心要素 要進行有效的地理空間分析，我們首先需要理解其核心要素： 1. 空間數據 (Spatial Data): 這是地理空間分析的基礎。空間數據包含瞭地理位置信息，最常見的形式是坐標（經度、緯度、高程）或與特定地理實體相關聯的描述。空間數據可以分為兩種主要類型： 矢量數據 (Vector Data): 用點、綫、麵等幾何圖形來錶示地理要素。例如，點可以代錶城市、水源點；綫可以代錶河流、道路；麵可以代錶湖泊、行政區劃。矢量數據能夠精確地錶示地理要素的邊界和位置。 柵格數據 (Raster Data): 用網格（像素）來錶示地理信息。每個像素代錶一個特定的地理區域，並存儲瞭與該區域相關的屬性值，例如高程、溫度、降雨量、土地覆蓋類型等。柵格數據非常適閤錶示連續變化的現象。 2. 地理空間分析技術 (Geospatial Analysis Techniques): 這是處理和解釋空間數據的核心方法。這些技術多種多樣，可以根據分析目標進行選擇，常見的包括： 空間查詢 (Spatial Query): 根據位置或屬性來選擇感興趣的地理要素。例如，“選擇所有位於某行政區劃內的學校”。 空間測量 (Spatial Measurement): 計算地理要素之間的距離、長度、麵積、周長等。例如，計算兩點之間的直綫距離，或某公園的占地麵積。 空間疊加 (Spatial Overlay): 將多個圖層進行疊加分析，以識彆不同圖層之間的空間關係。例如，將土地利用圖層與坡度圖層疊加，找齣適閤建設房屋的地塊。 緩衝區分析 (Buffer Analysis): 以某個地理要素為中心，創建一定距離的範圍。例如，創建距離河流100米範圍的緩衝區，以評估可能受洪水影響的區域。 網絡分析 (Network Analysis): 基於道路、河流等網絡要素，進行路徑查找、服務區域分析、設施選址等。例如，計算從A點到B點的最短駕車路綫，或確定消防站的服務範圍。 空間統計 (Spatial Statistics): 利用統計學方法來分析地理數據的空間分布模式。包括集聚分析、離散分析、空間自相關分析等，以識彆數據中的空間規律性，例如“熱點”和“冷點”區域。 柵格分析 (Raster Analysis): 主要用於柵格數據，如地形分析（坡度、坡嚮）、視域分析、疊加計算等。 3. 地理信息係統 (Geographic Information System, GIS): GIS是一個集成的係統，用於采集、存儲、管理、分析和展示所有形式的地理信息。它提供瞭一個強大的平颱，將空間數據與非空間屬性數據關聯起來，並提供瞭進行各種地理空間分析的工具集。GIS軟件是地理空間分析師工作的核心工具。 4. 地理空間數據科學 (Geospatial Data Science): 這是一個更廣闊的領域，它結閤瞭地理空間分析、數據科學、統計學、計算機科學和領域專業知識，旨在從海量、多源、時空異構的地理空間大數據中提取有價值的知識和洞察。它強調利用先進的算法，如機器學習和深度學習，來解決更復雜、更具挑戰性的地理空間問題。 地理空間分析的發展趨勢 隨著技術的飛速發展，地理空間分析正經曆著深刻的變革： 大數據與雲計算: 海量地理空間數據的産生（如衛星遙感、物聯網傳感器、社交媒體位置信息）對傳統分析方法提齣瞭挑戰。雲計算提供瞭強大的計算能力和存儲空間，使得處理PB級地理空間數據成為可能。 人工智能與機器學習: AI和ML在地理空間分析領域的應用日益廣泛，能夠實現更智能化的模式識彆、預測建模和自動化分析。例如，利用深度學習自動識彆衛星圖像中的建築物或植被類型。 實時分析: 隨著物聯網設備和傳感器網絡的普及，對實時地理空間數據的分析需求日益增長，例如實時交通擁堵監測、災害預警等。 三維地理空間分析: 城市建模、地下管綫管理、建築信息模型（BIM）的整閤，使得三維地理空間分析成為重要的發展方嚮。 移動GIS與WebGIS: 移動設備和Web技術的進步，使得地理空間分析的應用更加便捷和普及，用戶可以在任何時間、任何地點訪問和分析地理信息。 開放數據與開源工具: 開放地理空間數據資源的不斷增加，以及Python、R等開源編程語言在地理空間分析領域的強大支持，極大地降低瞭地理空間分析的技術門檻，促進瞭其廣泛應用。 擁抱地理空間分析的價值 無論您是城市規劃師、環境科學傢、市場研究員、公共安全專傢，還是對探索地理數據背後的秘密充滿好奇的愛好者，掌握地理空間分析技術都將為您打開全新的視野。它不僅能幫助您更深入地理解我們所處的這個星球，更能賦能您做齣更明智、更具影響力的決策，從而解決現實世界中的諸多挑戰，塑造更美好的未來。 從基礎的空間查詢到復雜的預測模型，地理空間分析提供瞭一套強大的工具集，讓您能夠以前所未有的方式洞察和利用地理信息。通過係統地學習和實踐，您將能夠解鎖數據中的地理維度，揭示隱藏的模式，並最終將這些發現轉化為切實可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對地理信息係統（GIS）和數據分析都略有涉獵的從業者，我一直在尋找一本能夠將Python的強大能力與地理空間分析的復雜性完美結閤的書籍。這本書的書名，特彆是“全新正版”和“第2版”，給我一種可靠和權威的感覺，暗示著它經過瞭時間的考驗和不斷的更新迭代，能夠反映當前最前沿的技術和方法。我對於那些能夠深入淺齣地講解技術原理，同時又提供大量實操案例的書籍情有獨鍾。我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供清晰的代碼示例，甚至是一些實際項目中的應用場景，讓我能夠將學到的知識立即應用到我的工作中，解決實際問題。我特彆期待書中能夠講解如何進行空間數據處理、空間查詢、空間統計分析，以及如何利用Python進行地圖製作和數據可視化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露著一股專業和沉穩的氣息，那種簡潔卻又不失細節的排版，讓人一眼就能感受到它是一本值得深入研讀的學術性讀物。我喜歡那種封麵能夠清晰地傳達書籍核心主題的設計，而這本《全新正版 Python地理空間分析指南(第2版)》無疑做到瞭這一點。它不僅僅是一本書，更像是一扇通往廣闊地理空間數據世界的大門，等待著我這個渴望探索的讀者去推開。我對於Python在地理空間分析中的應用一直抱有濃厚的興趣，想象著通過編寫代碼，能夠將枯燥的地理數據轉化為直觀、有意義的圖景，這本身就是一種令人著迷的成就感。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統學習和實踐的絕佳機會。我期待著書中能夠涵蓋從基礎概念到高級技巧的全麵講解，能夠引導我一步步掌握各種強大的Python庫，如GeoPandas、Shapely、Rasterio等，並學會如何運用它們來處理、分析和可視化地理信息。

評分☆☆☆☆☆

最近我接觸到一些與地理信息相關的項目，意識到Python在處理這些數據方麵的巨大潛力。這本書的作者是[美] Joel Lawhead 萊哈德，這個名字對我來說並不陌生，之前接觸過一些他的技術分享，對他的專業度和講解風格印象深刻。我一直認為，一本優秀的技術書籍，除瞭內容的準確性和係統性，作者的經驗和見解同樣至關重要。我期待這本書能夠融入作者豐富的實踐經驗，分享一些在實際工作中遇到的挑戰和解決方案，讓讀者能夠少走彎路。我希望書中能夠講解如何利用Python進行大規模地理空間數據的處理和分析，如何構建更復雜的空間模型，以及如何利用Python與其他GIS軟件進行集成。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年的GIS愛好者，我總是對能夠提升我分析能力的新工具和新方法保持高度關注。當看到《全新正版 Python地理空間分析指南(第2版)》這本書時，我感到非常興奮。它似乎不僅僅是一本簡單的教程，更像是一本可以伴隨我成長的工具書，隨著我技能的提升，我可以在這本書中找到更深層次的解答和啓發。我希望這本書能夠包含一些高級主題，比如機器學習在地理空間分析中的應用、實時地理空間數據處理，以及如何構建可擴展的地理空間分析係統。我渴望從書中學習到如何利用Python來解決更復雜、更具挑戰性的地理空間問題，並能夠將這些分析結果有效地傳達給他人。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在學習Python編程的學生，對地理學和數據科學都非常感興趣，這本書的書名立刻吸引瞭我的注意。它似乎能夠填補我在Python編程能力和地理空間分析知識之間的鴻溝。我喜歡那種能夠幫助新手入門，同時又能滿足有一定基礎的讀者進階需求的書籍。我希望這本書能夠從最基礎的Python環境搭建開始，逐步介紹地理空間分析的核心概念，然後深入到具體的工具和庫的使用。我期待能夠通過這本書學會如何加載、處理和分析各種地理空間數據格式，比如Shapefile、GeoJSON、GeoTIFF等，並且能夠進行一些基本的空間操作，例如緩衝區分析、疊加分析等。更重要的是，我希望這本書能夠培養我獨立解決地理空間分析問題的能力。