使用Python进行地理空间开发实战
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更新于2024-07-21
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"《Geospatial Development By Example with Python》是一本面向Python编程者和地理空间分析者的书籍,旨在教你如何使用开源包构建完整的地学处理工作流程。本书通过实例教你编写可复用的高级代码,创建高质量的地图和数据可视化,并有效处理大规模数据集。书中的章节涵盖了工作环境准备、应用开发、多数据源合并、搜索功能提升、地图制作、遥感图像处理、栅格数据分析、数据挖掘应用、大图像处理以及并行计算等内容。"
在这本书中,读者将学习到以下关键知识点:
1. **Python编程基础与最佳实践**:书中首先介绍Python的基础知识和编程规范,确保读者能够掌握编写高效、可读性强的Python代码。
2. **地学处理工作流程**:通过一系列示例,如“Geocaching App”和“Data Miner App”,读者将学习如何导入数据、创建代表地理特征的Python类,并了解如何组合和过滤这些特征。
3. **数据可视化**:利用插件机制,读者将学习如何使用Python创建美观的地图,这些地图可以批量生成并嵌入到文档或网页中,实现高质量的数据呈现。
4. **多数据源融合**:在“Combining Multiple Data Sources”一章中,读者将学习如何整合来自不同来源的地理空间数据,增强分析的全面性和准确性。
5. **地图制作与遥感图像处理**:“Making Maps”和“Working with Remote Sensing Images”章节将教授如何处理和分析遥感图像,提取有价值的信息。
6. **栅格数据分析**:在“Extract Information from Raster Data”一节,读者将掌握如何从栅格数据中提取信息,进行空间分析。
7. **大数据处理**:“Processing Big Images”章节聚焦于如何高效处理大量图像数据,利用现代计算机的并行处理能力,提高数据处理速度。
8. **并行计算**:在“Parallel Processing”章节,读者将学习如何运用并行计算技术,优化地理空间分析任务,提高计算效率。
9. **安装和管理Python包**:书中详细介绍了在Windows和Ubuntu Linux系统上安装Python及各种必要的地学处理库,如OpenCV、NumPy、GDAL/OGR、Mapnik、Shapely等,并且讲解了如何使用pip来安装其他包。
10. **集成开发环境(IDE)**:读者还将了解到如何在Windows和Linux上配置和使用IDE(如Anaconda或Visual Studio Code),以便于编写、调试和运行Python地学项目。
通过这本书,读者不仅能够掌握地学分析的基本技能,还能深入理解如何利用Python和开源工具处理复杂的地学问题,提升数据处理和可视化的专业水平。
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ramissue
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