【经典书】Python地理信息数据分析，362页pdf

我为Python编写了Geoprocessing，以帮助您学习使用地理空间数据的基础知识，主要使用GDAL/OGR。当然，还有其他选择，但其中一些是建立在GDAL之上的，因此，如果您理解了本书中的材料，您可能不需要太多麻烦就可以使用它们。这不是一本关于GIS或遥感的书，尽管将解释一些背景理论。相反，本书将教你如何编写用于操作和创建空间数据的Python代码，以及一些简单的分析。您可以使用这些构建块来实现自己设计的更复杂的分析。这本书分为13章。它从地理空间数据和Python的一般介绍开始，然后涵盖矢量数据、空间参考系统、栅格数据和可视化。

https://www.manning.com/books/geoprocessing-with-python

第一章是空间数据的介绍和分析。它描述了您可以对不同类型的数据执行的分析类型，以及矢量数据和栅格数据之间的差异和各自的用途。

第二章是Python快速入门。

第三章解释了什么是OGR库，并教你如何读取、写入和编辑矢量数据源。

第四章深入探讨了矢量格式的不同之处。尽管在许多情况下，各种格式都可以被同等对待，但在这里您将了解特定的功能。

第五章教你如何基于空间和属性关系过滤和选择数据。

第六章描述了创建和编辑点、线和多边形几何图形的细节。

第七章向你展示了如何看待几何图形之间的空间关系，以及如何使用这些概念进行简单的分析。

第八章介绍了空间参考系统，然后教你如何使用它们并在它们之间转换数据。

第九章解释了GDAL库是什么，并教你如何读写栅格数据集。它还展示了如何在真实坐标和像素偏移之间进行转换。

第十章教你如何处理栅格数据，如地面控制点、颜色表、直方图和属性表。它还涵盖了回调函数和错误处理程序的使用。

第十一章描述了如何使用NumPy和SciPy进行地图代数分析，包括局部、焦点、区域和全局分析，并涵盖了一些重新采样数据的方法。

第十二章将向你展示监督和非监督地图分类的一些技术。

第十三章教你如何使用matplotlib和Mapnik可视化你的数据。

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