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出版者:Packt Publishing

作者:Erik Westra

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:2010-12-14

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849511544

丛书系列:

图书标签:

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• Data Science

在数字世界中探索地理的边界：从原理到实践的进阶指南 想象一下，我们正站在一个由数据构成的星球之上，无数的信息点如同星辰般闪耀，它们不仅描绘着我们熟悉的地理轮廓，更蕴含着超越肉眼所见的深层联系和发展趋势。这本书，将带您潜入这个数字地理的海洋，解锁其核心奥秘，并赋予您驾驭这些数据的强大能力。 本书并非一本关于特定技术或编程语言的入门手册，而是聚焦于构建和理解地理空间信息系统（GIS）的根本原则与高级应用。我们将深入探讨地理空间分析的四大支柱：空间数据模型、空间查询、空间分析以及空间可视化。通过对这些核心概念的透彻理解，您将能够从根本上把握地理信息是如何被组织、处理、分析和呈现的，从而在面对任何地理空间问题时，都能游刃有余。 在空间数据模型部分，我们将超越简单的点、线、面描述，深入研究矢量数据和栅格数据的内在结构、属性信息如何与几何形状关联，以及如何处理复杂的拓扑关系。您将了解到不同的数据模型在表示地理现象时的优劣，例如，为何在某些场景下，多边形的精确边界至关重要，而在另一些场景下，栅格数据的空间分辨率更能揭示地表覆盖的变化。我们还将探讨如何有效地存储、管理和组织海量的地理空间数据，包括不同文件格式的特点、数据库管理系统的选择以及数据质量的重要性。 空间查询是挖掘地理信息价值的第一步。本书将引导您掌握各种强大的查询技术，从简单的属性选择到复杂的空间关系查询。您将学习如何根据位置、距离、区域包含关系等进行数据筛选，如何运用空间连接来整合来自不同图层的信息。例如，您将能够准确找出特定区域内所有符合某个属性条件（如人口密度、土地利用类型）的地理要素，或是分析一个潜在商业网点与现有客户群体之间的距离关系。我们将重点关注查询效率和优化技巧，确保您能快速准确地获取所需信息。 空间分析是本书的核心内容，也是将原始数据转化为有价值洞察的关键。我们将系统地介绍各类空间分析技术，包括但不限于： 叠加分析：学习如何将多个地理图层进行组合，以识别共同的特征区域。例如，您可以将城市规划区域、土壤类型图和水源保护区进行叠加，以评估特定地块的开发适宜性。 缓冲区分析：掌握如何围绕点、线、面要素创建指定距离的区域，用于评估影响范围、服务半径等。您将能计算出某个交通枢纽的30分钟步行可达范围，或确定潜在污染源的危险区域。 网络分析：深入理解如何在道路、河流等网络结构上进行路径查找、服务区域划分、最优选址等分析。这将帮助您规划最佳物流路线，或为应急服务确定响应最快的地点。 地形分析：探索如何从高程数据中提取坡度、坡向、汇流累积量等地形特征，用于水文分析、滑坡风险评估等。 空间统计分析：我们将介绍诸如自相关、聚类分析、核密度估算等统计方法，以识别地理空间数据的模式、异常值和趋势。例如，您将能找出犯罪率高发的区域，或分析疾病传播的聚集规律。 除了这些经典的分析方法，我们还将探讨更高级的分析技术，例如地理加权回归（GWR），它允许您在空间上变化的回归模型中，捕捉局部效应。通过这些分析，您将能够揭示地理现象背后的驱动因素，预测未来发展趋势，并为复杂的决策提供科学依据。 空间可视化是将分析结果呈现给非专业人士的关键环节。本书将指导您如何创建清晰、信息丰富且富有说服力的地图和图表。您将学习到地图投影、符号化、色彩方案、标签放置等地图设计原则，以及如何根据不同的受众和沟通目标选择最合适的表达方式。从静态地图到动态交互式可视化，您将掌握多种工具和技术，将复杂的地理空间信息转化为直观易懂的视觉叙事。 本书的目标读者是那些渴望深入理解地理空间信息，并将其应用于实际问题的开发者、研究人员、数据科学家以及任何对地理空间技术充满热情的人士。无论您是在进行城市规划、环境保护、资源管理、交通运输、精准农业，还是在探索社会经济学、流行病学等领域，本书提供的理论框架和分析方法都将是您宝贵的财富。 我们将强调严谨的逻辑思维和批判性的分析视角，鼓励读者不仅要掌握如何操作工具，更要理解其背后的原理和假设。通过理论讲解、案例分析和方法论的引导，您将建立起扎实的地理空间思维模式，从而能够独立解决更复杂、更具挑战性的地理空间问题。 准备好踏上这段激动人心的旅程吧，我们将一起探索地理的无限可能，用数据描绘一个更加清晰、更加智能的未来。

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作为一名工作了几年，但想向GIS领域转型的软件工程师，《Python Geospatial Development》这本书对我来说，简直是雪中送炭。我熟悉Python的语法和开发流程，但对于地理空间的概念和处理方式知之甚少。这本书恰好弥补了我的这一短板。它没有从最基础的GIS理论讲起，而是直接切入Python的地理空间开发，这正是我所需要的。我特别欣赏书中对于各个库的介绍，它不仅罗列了函数和方法，更重要的是解释了这些工具在解决实际地理空间问题时的作用和优势。例如，书中关于GeoPandas的讲解，让我看到了如何用DataFrame的方式来处理地理空间数据，这与我熟悉的Pandas操作非常相似，大大降低了学习门槛。我还对书中涉及到的栅格数据处理部分感到兴奋，因为我过去一直认为处理栅格数据非常复杂，而这本书似乎提供了一种更简洁、更Pythonic的解决方案。我已经开始尝试用书中介绍的方法来分析我工作中遇到的实际数据，感觉效率得到了显著提升。

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终于找到了这本期盼已久的《Python Geospatial Development》，虽然我目前还未深入阅读，但仅仅翻阅目录和前言，就足以让我对它充满期待。作为一名对地理信息科学（GIS）和Python编程都感兴趣的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍如何利用Python进行地理空间数据处理和分析的书籍。市面上有很多关于GIS的书籍，但往往偏重于ArcGIS或QGIS等桌面软件的操作，或是过于理论化，缺乏实操性。而Python的兴起，为GIS领域带来了新的活力，能够实现更灵活、更自动化、更可扩展的工作流程。这本书的书名直接点出了核心内容，让我确信它能填补我在这方面的知识空白。我尤其关注书中对常用Python地理空间库（如GeoPandas, Rasterio, Shapely, PySAL等）的介绍和应用案例，希望能从中学习到如何有效地进行矢量和栅格数据的读取、处理、空间分析、可视化以及与数据库的交互。同时，我也希望这本书能涵盖一些进阶的主题，例如利用Python进行大规模地理空间数据处理的技巧，或是与WebGIS、机器学习等前沿技术的结合。总而言之，这本书的出现，无疑为我开启了Python在GIS领域探索的新篇章。

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拿到《Python Geospatial Development》这本书，我最大的感受就是它的“实战”导向。市面上很多技术书籍，要么过于理论，要么案例过于简单，难以迁移到实际项目中。但这本书不同，它仿佛是为解决实际GIS问题而生。我只是大概浏览了一下目录，就已经看到了许多我工作中经常会遇到的场景，比如批量处理大量地理数据、自动化空间分析流程、以及将分析结果集成到其他应用中。书中对不同场景下的解决方案都有详细的阐述，并且提供了可复用的代码片段。我尤其对书中关于“效率优化”和“可扩展性”的讨论很感兴趣。对于地理空间数据，我们经常面临数据量庞大、计算密集的问题，如何高效地处理这些数据是关键。我相信这本书中分享的经验和技巧，能够帮助我写出更健壮、更高效的地理空间Python程序，从而更好地应对工作中的挑战。

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说实话，我抱着一种“试试看”的心态入手了《Python Geospatial Development》，因为我之前的GIS学习经历主要集中在传统桌面软件，对Python在这一领域的潜力一直有些模糊的概念。然而，当我开始翻阅它时，惊喜接踵而至。这本书的编排非常有条理，从基础概念的铺垫，到核心库的逐一讲解，再到实际案例的演示，逻辑清晰，循序渐进。我特别喜欢书中关于坐标参考系统（CRS）和投影的章节，这些内容对于GIS初学者来说常常是绕不开的难点，而这本书用通俗易懂的语言和生动的例子进行了阐释，让我豁然开朗。此外，书中提供的代码示例都非常实用，涵盖了点、线、面数据的空间关系查询、缓冲区分析、叠置分析等常用操作，并且能够直接运行，这对于我这种动手能力较强的学习者来说，是极大的福音。我迫不及待地想跟着书中的步骤，亲手实践每一个案例，将理论知识转化为实际技能。我坚信，这本书将是我GIS学习道路上一个不可或缺的伙伴。

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作为一名GIS爱好者，我一直在寻找能够深入理解地理空间数据处理背后原理的书籍。《Python Geospatial Development》恰好满足了我的需求。这本书不仅仅停留在API的调用层面，而是深入探讨了地理空间数据结构、算法以及各种空间操作的实现机制。我特别赞赏书中对Shapefile、GeoJSON等常见格式的底层结构解析，以及对各种空间分析算法（如点在多边形内测试、距离计算、空间连接等）的解释。这些内容对于我深入理解GIS的运作方式至关重要。此外，我还在书中看到了关于地理数据可视化的一些进阶技巧，例如如何利用Matplotlib和Seaborn结合地理信息进行定制化的地图绘制，以及如何创建交互式地图。这对于我进行数据展示和成果汇报非常有帮助。总而言之，这本书不仅仅是一本工具书，更是一本能够帮助我建立扎实地理空间编程理论基础的宝藏。

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学习gis的值得看一下 只是书中涉及到的python 工具有点老了。

评分☆☆☆☆☆

惭愧，没看懂，唉

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学习gis的值得看一下 只是书中涉及到的python 工具有点老了。