Python地理空間分析指南（第2版）

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	[美] Joel Lawhead，萊哈德著；鄧世超譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	地理信息管理系統(tǒng)（GIS) 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)

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ISBN：	9787115448217	出版時(shí)間：	2017-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	317	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　Python作為一種高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，憑借其簡(jiǎn)潔、易讀及可擴(kuò)展性日漸成為程序設(shè)計(jì)領(lǐng)域備受推崇的語(yǔ)言之一。本書(shū)以地理空間分析為背景，介紹了Python在地理信息處理方面的應(yīng)用技巧。全書(shū)共分為10章，分別介紹了Python與地理空間分析、地理空間數(shù)據(jù)、地理空間技術(shù)、Python的地理空間分析工具、Python與地理信息系統(tǒng)、Python與遙感、Python與高程數(shù)據(jù)、Python與地理空間高級(jí)建模、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、綜合應(yīng)用等內(nèi)容。本書(shū)內(nèi)容結(jié)構(gòu)清晰，示例完整，適合希望了解測(cè)繪數(shù)字化和分析的讀者，也適合想使用Python進(jìn)行空間地理分析、建模和GIS分析的開(kāi)發(fā)人員及研究人員參考閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　Joel Lawhead 目前是NVision公司的CIO，該公司是業(yè)內(nèi)屢獲殊榮的地理信息集成和傳感工程服務(wù)提供商。他還獲得了管理專業(yè)人員資格認(rèn)證（Project Management Professional，PMP），地理信息專業(yè)資格認(rèn)證（certified GIS Professional ，GISP）。Joel于1997年開(kāi)始使用Python，從2000年開(kāi)始使用它進(jìn)行地理空間軟件的開(kāi)發(fā)，也是Learning Geospatial Analysis with Python（第1版）和QGIS Python Programming Cookbook的作者，并且這兩本書(shū)都是Packt出版的。他撰寫的Python Cookbook系列圖書(shū)由O'Reilly Media出版，其不同版本更是各具特色。除此之外，他還是廣受贊譽(yù)的開(kāi)源軟件PyShp（Python Shapefile Library）的主要開(kāi)發(fā)人員。他的技術(shù)博客是http：//geospatialpython.com/，Twitter昵稱是@SpatialPython，通過(guò)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(guān)的話題。2011年，Joel通過(guò)逆向工程處理了Shapefile文件的空間索引格式，幫助地理空間Python工程師Marc Pfister實(shí)現(xiàn)了上述索引算法，這一做法有利于世界各地的開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)出更易于集成、更健壯的地理空間應(yīng)用。Joel作為架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理和地理空間應(yīng)用合作開(kāi)發(fā)者，多次為美國(guó)政府機(jī)構(gòu)提供服務(wù)，其中包括NASA、FEMA、NOAA、美國(guó)海軍，以及其他商業(yè)和非營(yíng)利性機(jī)構(gòu)。2002年，由于其領(lǐng)導(dǎo)開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)應(yīng)急響應(yīng)協(xié)作工具（the Real-Time Emergency Action Coordination Tool，REACT）表現(xiàn)杰出，他獲得了Esri公司頒發(fā)的國(guó)際GIS特別成就獎(jiǎng)。該軟件的主要用途是使用地理空間分析技術(shù)進(jìn)行應(yīng)急管理。

圖書(shū)目錄

第1章 Python與地理空間分析\t1
1．1　地理空間分析與我們的生活　1
1．2　地理空間分析的歷史　3
1．3　地理信息系統(tǒng)　6
1．4　遙感　7
1．5　高程數(shù)據(jù)　12
1．6　計(jì)算機(jī)輔助制圖　13
1．7　地理空間分析和計(jì)算機(jī)編程　14
1．8　地理空間分析的重要性　15
1．9　地理信息系統(tǒng)基本概念　16
1．9．1　專題地圖　16
1．9．2　空間數(shù)據(jù)庫(kù)　17
1．9．3　空間索引　17
1．9．4　元數(shù)據(jù)　17
1．9．5　地圖投影　18
1．9．6　渲染　19
1．9．7　影像數(shù)據(jù)　20
1．9．8　遙感和顏色　20
1．10　GIS中矢量數(shù)據(jù)的基本概念　21
1．10．1　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　21
1．10．2　緩沖區(qū)　22
1．10．3　融合　22
1．10．4　簡(jiǎn)化　23
1．10．5　疊置　24
1．10．6　合并　24
1．10．7　點(diǎn)包容性　25
1．10．8　聯(lián)合　25
1．10．9　連接　26
1．10．10　地理空間中的多邊形
規(guī)則　26
1．11　柵格數(shù)據(jù)的基本概念　27
1．11．1　波段運(yùn)算　27
1．11．2　變化監(jiān)測(cè)　27
1．11．3　柱狀圖　28
1．11．4　特征提取　28
1．11．5　監(jiān)督分類　29
1．11．6　非監(jiān)督分類　29
1．12　牛刀小試　29
1．12．1　Python簡(jiǎn)介　30
1．12．2　構(gòu)建SimpleGIS　31
1．13　小結(jié)　38
第2章　地理空間數(shù)據(jù)　39
2．1　數(shù)據(jù)格式概覽　39
2．2　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　41
2．3　空間索引　42
2．3．1　索引算法　43
2．3．2　網(wǎng)格　44
2．4　概要化　45
2．5　元數(shù)據(jù)　46
2．6　文件結(jié)構(gòu)　46
2．7　矢量數(shù)據(jù)　48
2．7．1　Shapefile文件　48
2．7．2　CAD文件　51
2．7．3　標(biāo)簽和標(biāo)記格式　51
2．7．4　GeoJSON　53
2．8　影像數(shù)據(jù)　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(wǎng)格　56
2．8．5　全球文件　57
2．9　點(diǎn)云數(shù)據(jù)　59
2．10　Web服務(wù)　61
2．11　小結(jié)　62
第3章　地理空間技術(shù)概覽　63
3．1　數(shù)據(jù)訪問(wèn)　65
3．1．1　GDAL　65
3．1．2　OGR　67
3．2　計(jì)算幾何　68
3．2．1　PROJ．4投影庫(kù)　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(shù)據(jù)庫(kù)　76
3．2．7　SpatiaLite　80
3．2．8　路徑分析　80
3．3　桌面工具（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　谷歌地球　87
3．3．8　NASA World Wind　89
3．3．9　ArcGIS　91
3．4　元數(shù)據(jù)管理　92
3．4．1　GeoNetwork　92
3．4．2　CatMDEdit　92
3．5　小結(jié)　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(wǎng)絡(luò)庫(kù)　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(biāo)記、標(biāo)簽解析器　107
4．3．1　minidom模塊　107
4．3．2　元素樹(shù)　109
4．3．3　WKT文本　115
4．4　Python的JSON庫(kù)　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(jié)　134
第5章　Python與地理信息系統(tǒng)　135
5．1　距離測(cè)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(jì)算　144
5．3　坐標(biāo)轉(zhuǎn)換　144
5．4　重投影　146
5．5　Shapefile文件編輯　148
5．5．1　Shapefile文件訪問(wèn)　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文件合并　157
5．5．6　Shapefile文件分割　160
5．6　查詢優(yōu)化　161
5．6．1　點(diǎn)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(diǎn)密度計(jì)算　166
5．7．2　等值區(qū)域圖　169
5．8　使用電子表格　171
5．9　使用GPS數(shù)據(jù)　173
5．10　地理化編碼　174
5．11　小結(jié)　176
第6章　Python與遙感　177
6．1　圖像波段變換　178
6．2　創(chuàng)建直方圖　180
6．3　圖像剪裁　187
6．4　圖像分類　191
6．5　圖像特征提取　195
6．6　變化監(jiān)測(cè)　200
6．7　小結(jié)　205
第7章　Python與高程數(shù)據(jù)　206
7．1　ASCII網(wǎng)格文件　206
7．1．1　讀取grids　207
7．1．2　寫入grids　208
7．2　創(chuàng)建地形陰影　210
7．3　創(chuàng)建等高線　215
7．4　使用LIDAR　219
7．4．1　使用LIDAR創(chuàng)建網(wǎng)格　220
7．4．2　使用PIL讓LIDAR支
持可視化　226
7．4．3　創(chuàng)建不規(guī)則三角
網(wǎng)絡(luò)（TIN）　230
7．5　小結(jié)　234
第8章　Python與地理空間高級(jí)建模　235
8．1　歸一化植被指數(shù)（NDVI）應(yīng)用　235
8．1．1　建立框架　237
8．1．2　載入數(shù)據(jù)　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(chuàng)建洪水淹沒(méi)模型　246
8．2．1　洪水填充功能　248
8．2．2　創(chuàng)建洪水　250
8．3　創(chuàng)建彩色暈渲地形　253
8．4　最佳路徑分析　255
8．4．1　建立測(cè)試網(wǎng)格　256
8．4．2　A*算法簡(jiǎn)介　257
8．4．3　生成測(cè)試路徑　258
8．4．4　查看測(cè)試結(jié)果　259
8．4．5　實(shí)際應(yīng)用　260
8．5　街道路網(wǎng)規(guī)劃　267
8．6　照片地理定位　271
8．7　小結(jié)　273
第9章　實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)　274
9．1　實(shí)時(shí)路況監(jiān)測(cè)　275
9．1．1　NextBus代理列表　276
9．1．2　NextBus路徑列表　277
9．1．3　NextBus設(shè)備地址　277
9．1．4　NextBus地址映射　279
9．2　氣象跟蹤　283
9．3　區(qū)域報(bào)告　291
9．4　小結(jié)　292
第10章　綜合應(yīng)用　294
10．1　GPS報(bào)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(shù)調(diào)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(chuàng)建地形　306
10．10　創(chuàng)建地圖　307
10．11　高程測(cè)量　310
10．12　距離測(cè)量　311
10．13　獲取氣象數(shù)據(jù)　313
10．14　小結(jié)　317