Python地理空间分析指南(XX版) [美]Joel Lawhead 莱哈德 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[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
• 地理信息系统
• 编程
• 科学计算
• Python编程

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115448217

商品编码：29800126238

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	Python地理空间分析指南(XX版)
作者	Joel Lawhead 莱哈德
定价	79.00元
ISBN号	9787115448217
出版社	人民邮电出版社
出版日期	2017-04-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装-胶订	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

插图

目录

内容提要

Python作为一种程序设计语言，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。

编辑推荐

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。

作者介绍

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，多次为美机构提供服务，其中包括NASA、FEMA、NOAA、美海军，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公司颁发的际GIS特别成奖。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。

序言

Python地理空间分析指南（XX版） 作者：[美] Joel Lawhead 简介 在这个信息爆炸的时代，地理空间数据以其直观性、丰富性和广泛的应用性，成为了理解我们所处世界的重要维度。无论是城市规划、环境保护、资源管理、交通优化，还是应急响应、市场分析，乃至我们日常生活中的导航定位，地理空间分析都扮演着至关重要的角色。而Python，作为一种功能强大、易于学习且生态系统丰富的编程语言，凭借其海量的库和工具，已然成为地理空间数据处理和分析的首选平台。 《Python地理空间分析指南（XX版）》正是这样一本旨在引导读者深入掌握Python在地理空间领域应用的权威著作。本书由享誉业界的地理空间技术专家 Joel Lawhead 倾力打造，汇集了他多年来在学术研究、实际项目以及技术培训中的宝贵经验，为读者提供了一个全面、深入且实用的学习路径。本书（XX版）在原有坚实基础上，进一步吸收了最新的技术发展和行业趋势，对内容进行了更新和优化，确保读者能够掌握最前沿的地理空间分析技术和Python工具。 本书并非简单地罗列Python库的使用方法，而是致力于构建读者对地理空间分析方法论的深刻理解，并将其与Python的强大功能相结合，从而赋能读者独立解决复杂的地理空间问题。本书的读者对象广泛，无论您是初次接触地理空间分析的编程新手，希望系统学习相关知识和技能的在校学生，还是希望提升自身数据分析能力的地理信息系统（GIS）专业人士、遥感工程师、数据科学家，抑或是对地理空间数据充满好奇的开发者，本书都将是您不可多得的宝贵资源。 内容亮点概览： 本书的内容设计循序渐进，理论与实践紧密结合，旨在为读者建立起扎实的地理空间分析基础，并逐步引导读者掌握更高级的应用。 第一部分：基础构建与环境搭建 在进入复杂的分析之前，本书将首先带领读者搭建起一套完整的Python地理空间分析环境。这包括Python的安装与配置，虚拟环境的创建与管理，以及一系列核心地理空间库的介绍与安装，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Shapely、Fiona、GeoPandas、Rasterio、GDAL等。读者将学习如何选择合适的Python版本和开发工具（如Jupyter Notebook/Lab、VS Code等），并了解这些库在地理空间分析中的基础作用和相互关系。 第二部分：矢量数据处理与分析 矢量数据是地理空间分析中最常见的数据类型之一，它以点、线、面等几何要素来表示地理实体。本部分将深入探讨矢量数据的读取、写入、操作和可视化。读者将学习如何使用GeoPandas库轻松处理Shapefile、GeoJSON、GPKG等多种矢量数据格式，理解坐标参考系（CRS）的重要性，并掌握投影转换、空间查询（如相交、包含、重叠）、空间连接、缓冲区分析、叠置分析（如联合、交集、差集）、几何操作（如简化、合并、分割）等核心矢量空间分析技术。此外，本书还将涵盖矢量数据的属性分析，如空间连接、空间聚合以及属性统计等。 第三部分：栅格数据处理与分析 与矢量数据不同，栅格数据以规则网格的形式存储地理信息，常用于表示连续变化的地理现象，如高程、温度、降水、土地覆盖等。本部分将重点介绍使用Rasterio和GDAL库进行栅格数据的处理和分析。读者将学习如何读取、写入和操作各种栅格格式（如GeoTIFF、NetCDF、HDF），理解栅格数据的元数据、分辨率、像元值等概念。核心内容将涵盖栅格数据的裁剪、重采样、代数运算（如计算差值、比例）、地形分析（如坡度、坡向、剖面分析）、空间插值（如IDW、Kriging）以及多波段栅格数据的处理和可视化。 第四部分：地图制作与可视化 强大的分析能力最终需要通过直观的地图来呈现。本书将 devote significant attention to map making and visualization techniques. 读者将学习如何利用Matplotlib、GeoPandas以及专业的制图库（如Contextily, Cartopy）创建美观且信息丰富的地图。内容将涵盖图层叠加、比例尺、图例、指北针、标注、专题地图（如分级统计地图、点密度地图、热力图）的制作，以及如何为地图添加底图、自定义样式、优化布局，使其更具表现力和说服力。 第五部分：高级主题与应用 在掌握了基础的矢量和栅格数据分析之后，本书将进一步探索更高级的主题和实际应用。 空间统计与模式识别： 学习如何运用Python库进行空间自相关分析（如Moran's I）、热点分析、聚类分析，以发现地理空间中的隐藏模式和异常值。 地理加权回归（GWR）： 探讨GWR模型，用于分析地理位置对变量之间关系的影响，理解空间异质性。 地理空间数据库： 介绍PostGIS等地理空间数据库的概念和基本操作，学习如何存储、管理和查询大型地理空间数据集。 Web GIS与数据服务： 简要介绍如何利用Python构建简单的Web GIS应用，或生成地理空间数据服务，实现数据的共享和访问。 机器学习在地理空间分析中的应用： 探索将机器学习算法（如分类、回归、聚类）应用于地理空间数据，解决更复杂的预测和模式发现问题。 第六部分：案例研究与项目实践 理论知识的掌握离不开实践的检验。本书将包含一系列精心设计的案例研究，覆盖城市规划、环境保护、交通分析、自然灾害评估等多个领域。通过这些实际案例，读者将有机会将所学技术应用于解决真实世界的问题，锻炼独立分析和解决复杂地理空间挑战的能力。每个案例都将提供清晰的步骤、代码示例和结果分析，帮助读者巩固和深化理解。 本书的独特价值： 实战导向： 本书强调理论与实践相结合，所有概念都通过实际的Python代码和案例来演示，确保读者能够“动手”学习。 全面覆盖： 从基础环境搭建到高级分析技术，本书几乎涵盖了Python地理空间分析的方方面面，为读者提供了一个完整的学习框架。 技术前沿： XX版对内容进行了更新，引入了最新的Python库和分析方法，确保读者掌握的是最 актуальные (current/relevant) 的技术。 权威作者： Joel Lawhead 丰富的行业经验和深厚的学术背景，保证了本书内容的严谨性和实用性。 清晰的逻辑结构： 本书的章节安排合理，逻辑清晰，从易到难，能够引导不同水平的读者逐步深入。 使用本书，您将能够： 熟练使用Python进行地理空间数据的获取、清洗、转换和管理。 掌握核心的矢量和栅格数据分析技术，并能灵活运用。 制作出专业、美观且信息丰富的地图，有效地传达分析结果。 运用空间统计和机器学习方法，发现地理空间数据中的隐藏规律。 独立完成具有实际意义的地理空间分析项目。 为进一步深入研究地理信息科学、遥感、大数据等领域打下坚实基础。 在这个数据驱动的时代，地理空间能力已成为一项宝贵且不可或缺的技能。无论您是希望在学术界取得突破，还是在行业中寻求创新，抑或是仅仅对探索我们身处的地球充满热情，《Python地理空间分析指南（XX版）》都将是您最得力的助手和最忠实的伙伴。现在，就让我们一起踏上这段激动人心的Python地理空间分析之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的一个突出优点在于，它不仅关注技术的实现，更注重理论的深度和广度。作者在讲解每一个分析方法时，都会追溯其背后的数学原理和统计学基础。这使得我不仅仅是学会了“如何做”，更重要的是理解了“为什么这么做”。这种知其然也知其所以然的学习方式，能够帮助我建立起更扎实的理论基础，并在未来的工作中，能够根据具体问题，灵活运用所学的知识，甚至创造出新的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的是，这本书并没有止步于基础的地理空间分析技能，而是积极地将读者引向更高级的应用领域。例如，它探讨了如何利用Python进行空间回归、空间插值、机器学习在地理空间领域的应用，甚至还触及了遥感影像处理和时空数据分析等前沿话题。这些内容让我看到了Python在地理空间分析中无限的可能性，也激发了我进一步深入学习和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

在处理大规模地理空间数据时，性能和效率是关键。《Python地理空间分析指南》并没有回避这一挑战，而是花费了相当的篇幅来探讨如何优化分析过程。作者介绍了如何利用NumPy、Pandas等科学计算库进行高效的数据处理，以及如何通过并行计算等技术来加速复杂的空间分析任务。这些内容对于我来说，非常有价值，因为在实际工作中，我们经常会面对海量的地理空间数据，如何快速有效地处理这些数据，直接关系到项目的成败。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计也是我非常满意的一点。它将庞大的地理空间分析知识体系，拆分成了一个个逻辑清晰、前后关联的章节。从基础的数据读取、可视化，到更高级的空间查询、叠加分析，再到最后的模型构建和应用，每一个环节都衔接得非常自然。这种结构设计不仅方便我按照自己的节奏进行学习，也让我能够根据自己的兴趣和需求，选择性地深入学习某个特定主题。我可以在掌握了基础知识后，直接跳到我感兴趣的空间统计章节，而不用担心错过重要的前置概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式给我留下了极其深刻的印象。它不像一些技术书籍那样，一上来就抛出一堆晦涩的代码和复杂的术语，而是采用了一种更加人性化的、对话式的语言。作者仿佛是一位经验丰富的导师，耐心地引导着我一步步探索Python在地理空间分析中的奥秘。他对每一个概念的解释都力求清晰易懂，并且会结合生动的比喻和生活化的场景，让我能够迅速建立起直观的理解。举个例子，他在讲解空间数据模型时，并没有直接给我看数据库的表结构，而是通过类比现实世界中的地图和属性信息，让我更容易把握不同数据模型之间的差异和适用场景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《Python地理空间分析指南（XX版）》，作者是Joel Lawhead，中文译名是莱哈德。作为一个对地理信息系统（GIS）和Python编程都有着浓厚兴趣的读者，我一直都在寻找一本既能深入讲解理论，又能提供丰富实践案例的入门到进阶的教材。在众多选择中，《Python地理空间分析指南》凭借其清晰的结构、翔实的 >>= 详尽的内容，成功地吸引了我的目光。从我翻开第一页起，我就被作者构建的知识体系所吸引。他并没有一开始就陷入枯燥的技术细节，而是首先为读者铺垫了地理空间分析的基本概念和核心思想。这种循序渐进的方式，使得即使是初学者也能快速理解GIS的魅力所在，并认识到Python在这一领域中的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

当我深入到地理空间数据处理的部分时，这本书所展现出的专业性和深度让我惊叹。作者不仅介绍了通用的数据格式，如Shapefile、GeoJSON等，还详细讲解了如何使用Python的强大库，如GeoPandas、Shapely等，来进行数据的读取、写入、转换和几何操作。他对于各种空间关系的判断，如相交、包含、重叠等，都有非常清晰的阐述，并且提供了大量的实际应用案例。这让我能够真正理解，如何将这些抽象的几何概念，应用到解决现实世界中的地理问题上。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在阅读这本书的过程中，我最欣赏的就是作者在实践操作上的细致入微。他提供的代码示例不仅仅是几行简单的指令，而是能够直接运行、并产生预期结果的完整脚本。而且，他总是会在代码后面附上详细的解释，说明每一行代码的作用、每一个参数的含义，甚至还会预测可能出现的错误以及相应的解决方案。这对于我这样需要通过动手实践来巩固知识的读者来说，简直是福音。我不用在网上苦苦搜寻如何解决运行代码时遇到的各种问题，而是能够直接从书本中找到答案，大大提升了学习效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书在可视化方面的内容也让我耳目一新。地理空间数据的可视化是理解和展示分析结果的关键。《Python地理空间分析指南》详细介绍了如何使用Matplotlib、Seaborn以及专门的地理空间可视化库，如Folium、Plotly等，来创建各种精美的地图和图表。作者的示例代码能够轻松生成交互式地图，这让我能够更直观地探索和理解空间数据中的模式和趋势。这种强大的可视化能力，对于撰写报告、进行数据展示非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《Python地理空间分析指南（XX版）》这本书，是一部集理论、实践、深度和广度于一体的优秀教材。作者Joel Lawhead（莱哈德）用他丰富的经验和精湛的技艺，为我打开了Python地理空间分析的大门。这本书不仅让我掌握了扎实的专业技能，更重要的是，它激发了我对这一领域的浓厚兴趣，让我看到了利用Python解决现实世界地理问题的巨大潜力。我真心推荐这本书给所有对地理信息系统和Python编程感兴趣的读者。