具体描述
Since the first edition of Open Source GIS: A GRASS GIS Approach was published in 2002, GRASS has undergone major improvements. This second edition includes numerous updates related to the new development; its text is based on the GRASS 5.3 version from December 2003. Besides changes related to GRASS 5.3 enhancements, the introductory chapters have been re-organized, providing more extensive information on import of external data. Most of the improvements in technical accuracy and clarity were based on valuable feedback from readers. Open Source GIS: A GRASS GIS Approach, Second Edition, provides updated information about the use of GRASS, including geospatial modeling with raster, vector, and site data, image processing, visualization, and coupling with other open source tools for geostatistical analysis and web applications. A brief introduction to programming within GRASS encourages new development. The sample data set used throughout the book has been updated and is available on the GRASS web site. This book also includes links to sites where the GRASS software and on-line reference manuals can be downloaded and additional applications can be viewed.
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读后感
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用户评价
我一直对地理空间数据可视化有着浓厚的兴趣，也花费了不少时间和精力去学习相关的技术。《Open Source GIS》这本书在这方面给了我极大的启发。书中对地图制作和可视化的论述非常深入，从基础的地图投影、符号化、注记，到更高级的空间插值、三维地形展示，都有详尽的介绍。我尤其喜欢书中关于QGIS制图的部分。它不仅仅停留在“点、线、面”的简单绘制，而是深入探讨了如何通过合理的符号设计、颜色搭配、图例制作，来更有效地传达地理信息，让地图“会说话”。书中提供的大量范例，都非常具有参考价值，我根据书中的指导，尝试制作了一些复杂专题地图，比如人口密度分布图、土地利用变化图，效果比我之前自己摸索时要好很多。让我惊喜的是，书中还介绍了利用开源工具实现动态地图和交互式地图的制作。虽然我目前还没有深入研究这部分内容，但它无疑为我打开了新的视野。通过书中对Leaflet.js和OpenLayers的介绍，我知道了原来利用开源技术，也可以构建出媲美商业平台的WebGIS应用，这对于我未来参与到WebGIS项目开发非常有帮助。另外，书中还触及了数据来源和数据质量的重要性。它并没有回避现实中的挑战，比如如何获取免费的地理空间数据，如何评估和处理数据中的误差。这让我在学习技术的同时，也更加注重GIS项目中的数据生命周期管理。这本书让我明白，优秀的GIS不仅仅在于其分析能力，更在于其能否将复杂的空间信息以清晰、直观、富有洞察力的方式呈现给用户。
评分这本书的内容涵盖范围非常广，但让我印象最为深刻的是它对于地理编码和反地理编码的详尽介绍。我过去在处理地址数据时，常常需要将文字地址转换为地理坐标，或者将地理坐标转换为文字地址，这通常需要依赖一些在线服务或者专门的软件，而这些服务或软件往往有调用次数限制或费用。《Open Source GIS》这本书则教会了我如何利用开源工具来完成这些任务。书中详细介绍了如何利用PostGIS的`pgRouting`扩展进行网络分析，这不仅仅包括路径规划，还包含了地理编码和反地理编码的功能。我学会了如何构建一个路网数据库，并利用SQL查询来实现根据地址查找对应路段的坐标，或者根据坐标查找最近的路段和对应的地址信息。这对于我处理大量地址数据，进行位置匹配和空间统计非常有帮助。此外，书中还介绍了利用Python脚本结合一些开源的地理编码服务API（比如Nominatim，基于OpenStreetMap数据）来实现批量地理编码。通过编写简单的Python程序，我可以轻松地将包含大量地址的Excel表格转换为地理坐标点，并直接导入到QGIS中进行可视化分析。这让我摆脱了对外部服务的依赖，提高了数据处理的效率和自主性。这本书让我深刻体会到，开源GIS不仅仅是地图绘制和空间分析的工具，它在数据管理、地址解析等基础性 GIS 应用中，也展现出了强大的实力。
评分《Open Source GIS》这本书的整体叙事结构非常流畅，它并不是简单地罗列软件功能，而是将理论与实践紧密结合，更像是为读者量身打造的一场深入的技能培训。我个人尤其欣赏书中对于工作流程的梳理，它并没有将每个软件孤立地介绍，而是经常性地展示如何将不同的开源工具组合起来，形成一个完整的地理信息处理链条。例如，书中有一章详细介绍了如何使用QGIS进行数据预处理（如坐标转换、投影设置），然后利用PostGIS进行空间数据库的构建和管理，最后再通过GRASS GIS进行高级的空间分析，并最终将结果输出到QGIS中进行可视化呈现。这样的编排方式，让我在学习过程中，能够清晰地理解每个工具在整个GIS工作流中的定位和作用，而不是零散地记忆命令和界面。更重要的是，书中提出的很多方法和技巧，都来自于作者的实际项目经验，这一点非常难得。我曾尝试过自己摸索，但走了很多弯路，书中提供的一些优化技巧，比如如何提高QGIS的渲染速度，如何更有效地利用PostGIS的空间索引，都帮我节省了大量的时间和精力。还有一个让我印象深刻的部分是关于插件的介绍。开源GIS最大的魅力之一就是其高度的可扩展性，而插件是实现这种可扩展性的重要途径。书中详细介绍了如何查找、安装和使用各种实用的QGIS插件，比如用于遥感影像处理的Semi-Automatic Classification Plugin，或者用于网络分析的ORStools。这些插件极大地拓展了开源GIS的功能边界，让我在处理更专业、更复杂的问题时，有了更多的选择和可能性。这本书不仅仅是技术的堆砌，更是一种思想的传递，它让我认识到，掌握开源GIS，不仅仅是学会几个软件，更是一种灵活运用工具、解决实际问题的能力。
评分我一直认为，GIS的学习不仅仅是掌握软件的操作，更重要的是理解其背后的原理和方法论。《Open Source GIS》这本书在这方面做得非常出色。它并没有仅仅停留在“如何操作”的层面，而是深入浅出地讲解了许多GIS核心的理论概念，并且通过开源工具的实践，让这些抽象的概念变得具体可感。例如，在讲解空间分析时，书中不仅介绍了各种分析工具的名称和功能，还详细解释了这些分析工具背后的数学模型和空间逻辑。比如，在讲解缓冲区分析时，书中解释了“等距缓冲区”和“等时线缓冲区”的区别，并说明了在不同场景下应选择哪种方法。在讲解插值分析时，书中介绍了反距离加权（IDW）、克里金等插值方法的原理，并说明了它们各自的优缺点。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我能够更深刻地理解GIS的空间分析能力是如何实现的，而不是简单地记住几个按钮。此外，书中还触及了GIS的质量控制和误差分析。它并没有回避现实中数据的不确定性和分析的局限性，而是引导读者思考如何评估数据质量，如何理解分析结果的误差范围。这让我认识到，科学的GIS应用需要严谨的态度和对不确定性的认知。这本书让我觉得，它不仅仅是一本技术手册，更是一本引人思考的GIS入门读物，它帮助我构建了扎实的GIS理论基础，为我未来的深入学习和研究打下了坚实的基础。
评分这本书的独特之处在于，它将“开源”这一理念贯穿于整个GIS的学习过程中，让我深刻体会到开源社区的价值和力量。《Open Source GIS》这本书非常注重引导读者参与到开源GIS的生态系统中。书中除了介绍主流的开源GIS软件，还花了不少篇幅介绍如何利用GitHub、Stack Overflow等平台来查找资源、寻求帮助、甚至参与到开源项目的贡献中。这让我觉得，学习开源GIS，不仅仅是单向的知识获取，更是一种参与和共创的体验。我按照书中的建议，尝试在GitHub上查找一些与GIS相关的项目，学习了如何查看代码、如何提交bug报告。虽然我目前还只是一个初学者，但我能感受到开源社区的开放、协作和共享精神，这让我非常受鼓舞。书中还强调了开源GIS在教育和科研领域的优势，比如其低成本的特性，使得更多的学生和研究机构能够接触到强大的GIS工具。这对于我这样还在学习阶段的学生来说，意义尤为重大。我可以通过这本书，掌握一套完整的开源GIS技能，为将来的学习和工作打下坚实的基础，而无需承担高昂的软件费用。总而言之，《Open Source GIS》这本书不仅仅是教会我如何使用工具，更是让我理解了开源GIS的哲学和价值，它让我看到了一个充满活力和机遇的GIS世界，并且激励我去积极探索和参与其中。
评分对于长期从事地理信息科学研究的人来说，获取可靠、高质量的地理数据往往是最大的瓶颈之一。《Open Source GIS》这本书在数据获取和处理方面的内容，可以说为我解决了不少实际问题。书中专门开辟了章节来介绍各种开源数据源，包括全球公开的DEM数据、行政区划数据、街道数据等，并详细说明了如何利用wget、curl等命令行工具，或者通过QGIS和Python脚本来批量下载和处理这些数据。这对于我过去需要花费大量时间去手动查找和下载数据的情况，简直是天壤之别。更重要的是，书中对数据格式转换和坐标系处理的讲解也非常到位。很多时候，我们获取到的数据并非我们所需的格式，或者坐标系不匹配，这都会影响后续的分析。书中详细介绍了如何利用GDAL/OGR、QGIS的内置工具，以及Python的`geopandas`库来进行各种格式（如Shapefile, GeoJSON, KML, GeoTIFF）之间的相互转换，并如何进行投影变换和坐标系校正。这些内容，对于我这样需要经常处理来自不同来源、不同格式数据的研究者来说，具有极高的实用价值。书中还提到了利用PostGIS进行空间数据管理，这让我意识到，建立一个统一、规范的空间数据库，对于提高数据管理效率、减少数据冗余、保证数据一致性至关重要。我开始尝试将一些常用数据集导入到PostGIS中，并学习使用SQL进行空间查询，这极大地提升了我对大规模空间数据的处理能力。这本书让我觉得，开源GIS不仅是免费的工具，更是一种高效、灵活、可控的数据处理和管理生态。
评分在阅读《Open Source GIS》的过程中，我发现书中对于地理空间数据库的讲解尤为精彩。我过去一直习惯于将地理数据存储在Shapefile等文件格式中，但随着数据量的不断增大，管理起来越来越困难，也容易出现数据孤岛和不一致的问题。《Open Source GIS》这本书详细介绍了如何利用PostGIS来构建和管理空间数据库，这彻底改变了我对地理数据存储和管理的看法。书中从PostGIS的安装配置开始，详细讲解了如何创建空间数据库、创建空间表、定义空间字段，并介绍了各种空间数据类型（如点、线、面、多边形）。更重要的是，书中深入讲解了PostGIS强大的空间查询和分析功能，利用SQL语句就可以实现复杂的空间操作，比如空间关系查询（相交、包含、距离等）、空间几何操作（缓冲、合并、裁剪等）。我学习了如何利用`ST_DWithin`、`ST_Intersects`等函数来查找空间关系，如何利用`ST_Buffer`、`ST_Union`等函数进行空间几何处理。这让我意识到，与文件格式相比，空间数据库在数据的一致性、可扩展性、并发访问性等方面具有显著优势。书中还提供了一些实际的案例，比如如何利用PostGIS存储和查询大量的POI（兴趣点）数据，如何构建一个简单的地理信息服务。这让我看到了利用PostGIS作为后端，配合QGIS或WebGIS前端，构建一个完整GIS解决方案的巨大潜力。
评分我在学习GIS的过程中，最头疼的就是空间分析部分。概念很多，但如何将这些概念落实到具体的操作中，尤其是在不同的软件之间进行切换时，常常感到迷茫。《Open Source GIS》这本书在这方面提供了非常清晰的指导。书中对空间分析的讲解，逻辑性非常强，它并非简单地介绍各种分析工具，而是围绕着几个核心的GIS问题，比如“如何找到离某个点最近的设施”、“如何计算一片区域内的总人口”、“如何模拟水流的路径”等，来讲解相关的分析方法和对应的开源工具。对于QGIS，书中详细介绍了其强大的空间分析工具箱，比如“按属性查询”、“按位置查询”、“缓冲区分析”、“叠加分析”等，并结合实际案例，展示了如何利用这些工具来解决地理问题。例如，书中有一个案例是分析某区域内的所有学校到最近的公园的距离，并根据距离对学校进行分类，这个案例让我对缓冲区和叠加分析有了更深刻的理解。而对于GRASS GIS，书中则深入讲解了其在栅格分析和复杂空间建模方面的优势。比如，对于数字高程模型（DEM）的处理，GRASS GIS提供了非常丰富的工具，可以用来计算坡度、坡向、汇水区域，甚至进行地形剖面分析。书中有一个关于水文模型模拟的章节，利用GRASS GIS对一个流域的水流进行模拟，这让我看到了开源GIS在环境科学和水资源管理等领域巨大的潜力。这本书让我觉得，学习开源GIS的空间分析，就像是在学习一种解决问题的思维方式，而这本书提供了一套完整的工具箱，让我能够将这种思维付诸实践。
评分作为一个对遥感技术略有了解的读者，我一直希望能够将遥感影像的处理和GIS分析更紧密地结合起来。《Open Source GIS》这本书在这方面的内容，可以说是恰到好处。书中专门有一章详细介绍了如何利用开源软件对遥感影像进行处理和分析，这让我感到非常惊喜。我过去接触到的遥感软件往往价格不菲，而这本书则指出了利用QGIS配合一些强大的插件，如Semi-Automatic Classification Plugin (SCP)，就可以完成很多常见的遥感任务。书中对SCP的介绍非常详细，从影像的下载、预处理（如大气校正、辐射定标），到监督分类、非监督分类、变化检测等，都进行了循序渐进的讲解，并配有丰富的截图和操作步骤。我按照书中的方法，成功地对一些 Landsat 影像进行了分类，识别出了不同地类的分布，这让我对遥感数据在GIS中的应用有了更直观的认识。此外，书中还触及了利用GDAL命令行工具进行批量影像处理。我知道很多专业的遥感分析任务都需要进行大量的重复性操作，而GDAL的强大功能和脚本化能力，可以极大地提高工作效率。书中对GDAL在影像格式转换、裁剪、重投影等方面的应用做了很好的示范。总的来说，这本书让我认识到，开源GIS和开源遥感工具的结合，为我们提供了一种低成本、高效率的遥感数据处理和分析的解决方案。这对于很多预算有限的研究机构和个人来说，无疑是福音。
评分这本《Open Source GIS》的出现，无疑是给GIS界的一道及时雨，特别是对于那些和我一样，希望在有限预算内探索地理信息系统强大功能的研究者、学生或者小型企业来说。我一直对GIS有着浓厚的兴趣，但昂贵的商业软件让我望而却步，也限制了我的学习和实践深度。当我偶然得知有这样一本专门介绍开源GIS解决方案的书籍时，我的眼睛立刻亮了起来。迫不及待地拿到这本书，第一感觉就是它内容翔实，而且非常注重实践性。书中并没有仅仅停留在概念的讲解，而是深入浅出地介绍了多个主流的开源GIS软件，例如QGIS、GRASS GIS，甚至还提及了一些在特定领域表现出色的工具，如PostGIS。对于QGIS，书中详细阐述了它的安装配置、基本操作，包括地图绘制、数据加载、符号化、标签设置等，这些都是GIS入门者最需要掌握的基础。更让我惊喜的是，书中还讲解了如何利用QGIS进行空间分析，比如叠加分析、缓冲区分析、叠加分析的组合运用，以及如何进行地物提取和统计。GRASS GIS的部分则更加偏向于专业领域，对于那些需要进行更深入、更复杂地学分析的读者，这里面的内容绝对是宝藏。书中对GRASS GIS的栅格分析、矢量分析以及模型的构建都有详尽的说明，很多是我之前从未接触过的，通过阅读，我才意识到开源GIS的潜力远不止于表面。而且，作者在书中特别强调了数据处理和管理的重要性，通过PostGIS，我学会了如何高效地存储、查询和操作大量的地理空间数据，这对于处理真实世界复杂的地理信息至关重要。总的来说，这本书为我打开了一扇通往开源GIS世界的大门，它让我看到了除了商业软件之外，还有如此强大且免费的选择，并且提供了切实可行的学习路径。
评分未来的GIS应该有开源软件的一席之地，本书内容非常好，有详细的数据和示例，是 学习开源GIS的必备著作 ，具体请见：http://www.grassbook.org/
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