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一本用Python3完成GIS开发和遥感分析的实用指南。
内容简介
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。
本书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。
作者简介
作者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http://geospatialpython.com/，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。
章节目录
版权信息
内容提要
作者简介
审阅者简介
前言
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
1.10 GIS中矢量数据的基本概念
1.11 栅格数据的基本概念
1.12 牛刀小试
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
2.4 概要化
2.5 元数据
2.6 文件结构
2.7 矢量数据
2.8 影像数据
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
3.1 数据访问
3.2 计算几何
3.3 桌面工具（包括可视化）
3.4 元数据管理
3.5 小结
第4章 Python的地理空间分析工具
4.1 安装Python的第三方模块
4.2 Python的网络库
4.3 Python的标记、标签解析器
4.4 Python的JSON库
4.5 OGR
4.6 PyShp
4.7 dbfpy3
4.8 Shapely
4.9 Fiona
4.10 GDAL
4.11 NumPy
4.12 PIL
4.13 PNGCanvas
4.14 GeoPandas
4.15 PyMySQL
4.16 PyFPDF
4.17 Spectral Python
4.18 小结
第5章 Python与地理信息系统
5.1 距离测量
5.2 方位计算
5.3 坐标转换
5.4 重投影
5.5 Shapefile文件编辑
5.6 查询优化
5.7 空间信息可视化
5.8 使用电子表格
5.9 使用GPS数据
5.10 地理化编码
5.11 小结
第6章 Python与遥感
6.1 图像波段变换
6.2 创建直方图
6.3 图像剪裁
6.4 图像分类
6.5 图像特征提取
6.6 变化监测
6.7 小结
第7章 Python与高程数据
7.1 ASCII网格文件
7.2 创建地形阴影
7.3 创建等高线
7.4 使用LIDAR
7.5 小结
第8章 Python与地理空间高级建模
8.1 归一化植被指数（NDVI）应用
8.2 创建洪水淹没模型
8.3 创建彩色晕渲地形
8.4 最佳路径分析
8.5 街道路网规划
8.6 照片地理定位
8.7 小结
第9章 实时数据
9.1 实时路况监测
9.2 气象跟踪
9.3 区域报告
9.4 小结
第10章 综合应用
10.1 GPS报告示例
10.2 使用GPX-Reporter.py
10.3 程序概要
10.4 初始化
10.5 功能函数调用
10.6 解析GPX
10.7 获取边框
10.8 下载地图和高程影像
10.9 创建地形
10.10 创建地图
10.11 高程测量
10.12 距离测量
10.13 获取气象数据
10.14 小结
Python地理空间分析指南（第2版）是2017年由人民邮电出版社出版,作者[美]Joel。
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