第1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　最佳路径分析　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
第10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
· · · · · · (收起)