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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Silas Toms

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2015-2-25

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783988662

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• arcpy
• python
• 外文
• arcgis
• Python
• CS
• ArcPy
• ArcGIS
• 地理信息
• 编程
• 地图
• 空间分析
• 地理数据
• 遥感
• GIS
• 自动化

《GIS数据分析与应用实战》 本书旨在为广大GIS从业者、数据分析师、地理信息科学专业学生以及对空间数据分析感兴趣的读者提供一套全面、实用的学习指导。全书紧密围绕GIS数据的采集、处理、分析、可视化以及最终的应用落地，力求剥离繁复的概念，直击核心技术和实操技巧。 本书内容亮点： 第一部分：GIS数据基础与采集 空间数据模型深度解析： 详细阐述矢量数据（点、线、面）和栅格数据（像素）的内在逻辑，以及它们在不同应用场景下的优劣势。我们将深入探讨拓扑关系、空间参照系统（CRS）及其转换的重要性，确保读者在数据处理的起点就能建立正确的空间观念。 多源数据采集与整合： 涵盖传统测量、遥感影像、GNSS（全球导航卫星系统）、街景影像、网络抓取以及众包数据等多种数据采集方式。重点讲解如何根据项目需求选择合适的数据源，并介绍数据预处理技术，如影像纠正、去噪、配准，以及不同格式数据（如Shapefile, GeoJSON, GeoTIFF, GDB）的导入导出与格式转换。 地理编码与逆地理编码： 教授如何将地址信息转化为空间坐标，以及如何将空间坐标转换为可读的地址信息，这是连接现实世界与地理空间数据的关键步骤。 第二部分：GIS数据处理与管理 空间数据预处理： 深入讲解数据清洗、纠错、拓扑检查、空间连接（join/relate）、空间叠加（union, intersect, clip, erase）等核心操作，确保数据的准确性和可用性。 地理数据库设计与管理： 介绍关系型地理数据库（如PostGIS, Oracle Spatial）和文件型地理数据库（如File Geodatabase）的设计原则、数据模型选择、数据加载、索引优化以及版本管理，帮助读者构建高效、可扩展的空间数据基础设施。 空间数据转换与投影： 详细讲解不同地图投影之间的转换原理和方法，以及如何处理投影差异带来的精度损失，确保跨区域、跨比例尺数据分析的准确性。 第三部分：GIS空间分析技术 空间查询与空间统计： 掌握基于属性和空间位置的查询方法，以及点、线、面数据的描述性统计分析，如中心趋势、离散度、空间自相关（Moran's I, Getis-Ord Gi）。 缓冲区分析与叠置分析： 讲解如何生成点、线、面要素的缓冲区，以及如何通过叠置分析（overlay analysis）结合多个图层的信息，提取感兴趣区域，例如规划道路网络对周边地块的影响。 网络分析： 深入研究路径查找（最短路径、最快路径）、服务区域分析（accessibility analysis）、旅行商问题（TSP）等，广泛应用于交通规划、物流配送、应急响应等领域。 地形分析： 教授坡度、坡向、汇流累积量、地形剖面图、阴影面等地形要素的计算与应用，为地质灾害评估、水文分析、景观规划提供基础。 密度分析与热点分析： 讲解如何利用核密度估计（Kernel Density Estimation）等方法识别空间要素的聚集程度，并结合统计学方法（如Getis-Ord Gi）找出具有统计学意义的热点和冷点区域。 栅格空间分析： 聚焦于栅格计算器（raster calculator）、局部（local）、区域（zonal）、全局（global）等栅格分析函数，以及它们在环境模型、资源评估中的应用。 插值分析： 探讨多种插值方法（如IDW, Kriging, Spline）的原理、适用条件及参数选择，用于从离散采样点推断未知区域的值，如降雨量、土壤污染物浓度等。 第四部分：GIS高级分析与应用 遥感影像处理与分析： 讲解影像增强、分类（监督分类、非监督分类）、变化检测、植被指数（NDVI）计算等，以及它们在土地利用监测、环境变化评估中的应用。 三维GIS与可视化： 介绍三维数据模型（TIN, 视域模型），以及如何进行三维空间分析、场景构建和漫游，提升空间信息的直观展示效果。 空间统计学进阶： 涉及地理加权回归（GWR）、空间自回归模型等高级空间统计方法，用于分析空间异质性及多变量的空间关系。 GIS与大数据集成： 探讨如何将GIS技术与大数据处理框架（如Hadoop, Spark）结合，处理海量的时空数据，并进行深度挖掘。 GIS应用案例分析： 通过城市规划、环境保护、交通管理、农业生产、灾害预警、市场分析等多个行业的真实案例，展示GIS在解决实际问题中的强大能力和创新应用。 本书特色： 理论与实践并重： 在深入讲解GIS核心概念和原理的同时，大量穿插实际操作步骤和详细的案例演示，帮助读者快速掌握各项技术。 技术驱动： 聚焦于行业内主流的GIS软件操作和技术实现，为读者提供可直接应用的解决方案。 易学易懂： 采用清晰的语言和图文并茂的方式，将复杂的GIS技术分解为易于理解的模块，适合不同基础的读者。 面向未来： 关注GIS技术的最新发展趋势，如AI与GIS的结合、时空大数据分析等，为读者的职业发展提供前瞻性指导。 学习本书，您将能够： 熟练掌握GIS数据的采集、处理、分析和可视化技能。 独立完成各类空间分析任务，并能将分析结果应用于实际问题。 理解并应用高级空间分析技术，解决更复杂、更具挑战性的问题。 将GIS技术与其他学科知识融合，创新性地解决行业难题。 提升在地理信息、城市规划、环境科学、数据科学等领域的竞争力。 无论您是希望系统学习GIS技术的初学者，还是寻求提升专业技能的GIS从业者，本书都将是您不可或缺的得力助手。

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我是一个坚定的“先实践后理论”的学习信徒，很多GIS教程在开篇就用大段的篇幅介绍ArcGIS的历史、数据结构理论等，这对我来说简直是学习的巨大障碍。我对这本书最赞赏的一点就是它的“即学即用”策略。它仿佛是设计了一个“快捷通道”，让你能够迅速绕过那些枯燥的背景知识，直接接触到那些能让你眼前一亮的ArcPy命令。书中的例子设计得非常巧妙，每一个小练习都是一个可独立运行、且能立刻看到明显成果的微型项目。比如，书中关于批处理栅格数据重分类的章节，我仅仅花了半小时就将我本地盘里上百个旧的DEM文件全部标准化处理完毕，那种效率提升带来的成就感，是手动点击ArcToolbox完全无法比拟的。这种快速反馈机制极大地激发了我继续深入学习的动力。它把原本看似高不可攀的自动化任务，拆解成了易于消化的、可立即实施的步骤。对于在时间压力下学习新技能的专业人士而言，这种务实到近乎残酷的效率导向，才是衡量一本技术书籍价值的黄金标准。

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不同于一些技术书籍的“一次性”使用价值，这本书展示出了一种极强的“常青”潜力，这主要归功于作者对ArcGIS平台底层逻辑的深刻理解，而非仅仅停留在当前版本特定功能的罗列上。作者在讲解函数和方法时，总是会强调其背后的GIS原理，例如解释为什么在进行缓冲区分析时，选择不同的距离计算方法（如笛卡尔或测地线）会导致结果的巨大差异，这远比简单地告诉读者使用哪个参数要来得有价值。此外，书中对错误处理和脚本健壮性的强调，也体现了作者的成熟视角。它不仅教你如何让脚本跑起来，更教你如何让脚本在各种异常情况下优雅地失败，或者自动恢复，这在需要7x24小时运行的自动化任务中至关重要。这种将软件工程的最佳实践融入到地理空间编程中的方法论，使得这本书具有了超越一般编程指南的深度。它培养的不是一个单纯的脚本编写者，而是一个具备严谨工程思维的空间数据科学家。

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这本书简直是GIS爱好者的福音！我最近沉迷于空间数据分析，市面上那些教材要么理论得让人昏昏欲睡，要么代码示例老旧到跑不起来。但是这本《ArcPy and ArcGIS》完全是另一番景象。它没有一开始就堆砌晦涩的几何学定义，而是直接带你进入实战的火热现场。我特别欣赏作者那种“授人以渔”的教学理念，书里大量的案例都紧密围绕实际工作中会遇到的痛点，比如如何自动化处理海量的卫星影像，或者如何构建一个动态更新的地理数据库。它的章节组织逻辑清晰得惊人，从基础的环境配置到复杂的三维分析脚本，每一步都讲解得非常细致入微，生怕读者落下任何一个关键点。我记得有一次我被一个投影转换的问题困扰了整整两天，翻阅了几个在线论坛都无果，结果在这本书的某一章中，作者用一种极其巧妙且简洁的Pythonic方式解决了我的难题，那种茅塞顿开的感觉，至今记忆犹新。它不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的大神导师，在你身边手把手地指导你，让你对ArcGIS的强大功能有了全新的认识，真正体会到“代码驱动空间洞察”的魅力。对于那些想要从基础的地图绘制者转型为空间数据科学家的人来说，这本书是绝对绕不开的里程碑。

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说实话，我对技术文档的审美要求比较高，很多编程书籍的排版和图示都做得非常粗糙，读起来简直是一种折磨。然而，这本《ArcPy and ArcGIS》在视觉呈现上达到了一个令人赞叹的高度。它的代码块格式化得专业且易读，关键函数和参数都有高亮显示，即便是初次接触Python脚本的人，也能迅速分辨出哪些是核心逻辑，哪些是辅助说明。更重要的是，书中对于ArcGIS软件界面的截图和脚本运行结果的配图，清晰度极高，几乎是高清级别的，这在理解复杂的工作流程时起到了决定性的作用。我以前经常遇到书里的图看不清，导致我必须自己去软件里重新操作一遍来验证，极大地浪费了学习时间。这本书完美避免了这种情况。此外，作者在解释高级概念时，总能找到一个绝佳的类比或图示来辅助说明，比如解释迭代器（Iterators）的工作原理时，那个动态流程图的设置，我从未在任何其他教材中见过如此直观的表达。它不只是教会你“写什么”，更教会你“为什么这么写”，这种对细节的极致追求，让阅读体验提升了一个档次，让人觉得作者是真正用心在和读者对话，而不是敷衍了事地堆砌文字。

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这本书的深度和广度是令人敬佩的，它完全没有停留在ArcPy基础语法的介绍上，而是深入到了ArcGIS平台生态系统的核心。我原以为它只会讲解如何调用工具箱（Toolboxes），但令我惊喜的是，它花了相当大的篇幅讨论了如何利用ArcPy进行自定义地理处理服务（Geoprocessing Services）的部署与维护，甚至涉及到了与ArcGIS Server环境的交互脚本编写。这对于那些希望将自己的分析流程集成到企业级应用中的资深用户来说，无疑是巨大的加分项。书中的很多高级技巧，比如如何优化大型数据集的空间查询性能，或者如何使用ArcPy的内存映射功能来加速矩阵运算，都是我在其他“入门级”ArcPy书籍中从未见过的“内行学问”。它显然是为那些不满足于日常点面要素操作，而渴望成为GIS架构师和高级开发者的读者量身定制的。阅读这些章节时，我感觉自己仿佛获得了一把瑞士军刀，能够应对各种复杂的、企业级的空间计算挑战，不再是简单的“点点鼠标”操作者。

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看的版本，某些代码格式有问题。大致讲了一下操作，没有太过深入的东西。关于自建toolbox工具，大概是对我来说最有用处的部分了。其余的，大概去看文档比较好。

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