导语

  

    地理空间分析技术和我们的生活息息相关，其中包括医学、国防、农业等各个方面。莱哈德著的《Python地理空间分析指南(第2版)》将带你踏上探索这一复杂领域的激动人心之旅。
    本书首先会介绍一些地理空间分析领域的基础知识。然后会将该领域分成GIS、遥感、高程数据、高级建模和实时数据几个部分进行详述。本书将会介绍地理空间分析领域必需的知识，从使用特定软件包或者API到解决常见问题的通用算法，几乎面面俱到。本书致力于完全使用Python来减少程序对二进制编译平台的依赖，这样读者就不必在分析准备工作上浪费过多的精力。本书能够便捷地完善读者的知识库，让读者在轻松愉快的氛围中深入理解地理空间分析技术。
    如果你是Python开发人员、研究员，或者希望使用Python进行地理空间分析和建模的读者，那么本书非常适合你。熟悉电子地图和类似Python的脚本语言将会有助于你理解本书的内容，但这不是必需的。

内容提要

  

    Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言之一。
    莱哈德著的《Python地理空间分析指南(第2版)》以地理空间分析为背景，介绍了Python在地理信息处理方面的应用技巧。全书共分为10章，分别介绍了Python与地理空间分析、地理空间数据、地理空间技术、Python的地理空间分析工具、Python与地理信息系统、Python与遥感、Python与高程数据、Python与地理空间高级建模、实时数据、综合应用等内容。
    本书内容结构清晰，示例完整，适合希望了解测绘数字化和分析的读者，也适合想使用Python进行空间地理分析、建模和GIS分析的开发人员及研究人员参考阅读。

    莱哈德Joel Lawhead，目前是NVision公司的CIO，该公司是业内屡获殊荣的地理信息集成和传感工程服务提供商。他还获得了管理专业人员资格认证（Project Management Professional，PMP)，地理信息专业资格认证(certified GIS Professional ，GISP)。    Joel于1997年开始使用Python，从2000年开始使用它进行地理空间软件的开发，也是Learning Geospatial Analysis with Python（第1版）和QGIS Python Programming Cookbook的作者，并且这两本书都是Packt出版的。他撰写的Python Cookbook系列图书由O'Reilly Media出版，其不同版本更是各具特色。除此之外，他还是广受赞誉的开源软件PyShp（Python Shapefile Library）的主要开发人员。他的技术博客是，Twitter昵称是@SpatialPython，通过上述方式，用户可以和他讨论地理空间分析中与Python编程相关的话题。2011年，Joel通过逆向工程处理了Shapefile文件的空间索引格式，帮助地理空间Python工程师Marc Pfister实现了上述索引算法，这一做法有利于世界各地的开发者开发出更易于集成、更健壮的地理空间应用。    Joel作为架构师、项目经理和地理空间应用合作开发者，多次为美国政府机构提供服务，其中包括NASA、FEMA、NOAA、美国海军，以及其他商业和非营利性机构。2002年，由于其领导开发的实时应急响应协作工具（the Real-Time Emergency Action Coordination Tool，REACT）表现杰出，他获得了Esri公司颁发的国际GIS特别成就奖。该软件的主要用途是使用地理空间分析技术进行应急管理。

第1章  Python与地理空间分析
  1.1  地理空间分析与我们的生活
  1.2  地理空间分析的历史
  1.3  地理信息系统
  1.4  遥感
  1.5  高程数据
  1.6  计算机辅助制图
  1.7  地理空间分析和计算机编程
  1.8  地理空间分析的重要性
  1.9  地理信息系统基本概念
    1.9.1  专题地图
    1.9.2  空间数据库
    1.9.3  空间索引
    1.9.4  元数据
    1.9.5  地图投影
    1.9.6  渲染
    1.9.7  影像数据
    1.9.8  遥感和颜色
  1.10  GIS中矢量数据的基本概念
    1.10.1  数据结构
    1.10.2  缓冲区
    1.10.3  融合
    1.10.4  简化
    1.10.5  叠置
    1.10.6  合并
    1.10.7  点包容性
    1.10.8  联合
    1.10.9  连接
    1.10.10  地理空间中的多边形规则
  1.11  栅格数据的基本概念
    1.11.1  波段运算
    1.11.2  变化监测
    1.11.3  柱状图
    1.11.4  特征提取
    1.11.5  监督分类
    1.11.6  非监督分类
  1.12  牛刀小试
    1.12.1  Python简介
    1.12.2  构建SimpleGIS
  1.13  小结
第2章  地理空间数据
  2.1  数据格式概览
  2.2  数据结构
  2.3  空间索引
    2.3.1  索引算法
    2.3.2  网格
  2.4  概要化
  2.5  元数据
  2.6  文件结构
  2.7  矢量数据
    2.7.1  Shapefile文件
    2.7.2  CAD文件
    2.7.3  标签和标记格式
    2.7.4  GeoJSON
  2.8  影像数据
    2.8.1  TIFF文件
    2.8.2  JPEG、GIF、BMP和PNG文件
    2.8.3  压缩格式
    2.8.4  ASCII网格
    2.8.5  全球文件
  2.9  点云数据
  2.10  Web服务
  2.11  小结
第3章  地理空间技术概览
第4章  Python的地理空间分析工具
第5章  Python与地理信息系统
第6章  Python与遥感
第7章  Python与高程数据
第8章  Python与地理空间高级建模
第9章  实时数据
第10章  综合应用