书籍摘要

《Geoprocessing with Python》是由 Chris Garrard 编写的地理空间数据处理与分析的专业书籍，由 Manning Publications Co. 在 2016 年出版。这本书旨在帮助读者掌握使用 Python 和开源工具进行地理空间数据处理的基本技能，涵盖了从基础的 Python 编程到复杂的地理空间数据操作的多个方面。

内容概述

本书共分为 13 章，内容由浅入深，逐步引导读者进入地理空间数据处理的世界。书中不仅介绍了地理空间数据的基本概念，还详细讲解了如何使用 Python 和 GDAL/OGR 等开源库来读取、编辑、分析和可视化矢量和栅格数据。

第一部分：基础入门

• 第 1 章 介绍了地理空间数据的基本类型、地理处理的概念以及 Python 和开源工具的优势。
• 第 2 章 是 Python 编程基础的快速入门，包括变量、数据类型、控制流和函数等内容，为后续章节的地理空间数据处理打下编程基础。

第二部分：矢量数据处理

• 第 3 章 至 第 7 章 重点讲解了矢量数据的读取、写入、过滤、几何操作和空间分析。详细介绍了 OGR 库的使用，包括如何处理不同格式的矢量数据（如 shapefile 和 GeoJSON），以及如何进行几何操作（如创建、编辑点、线、多边形）和空间分析（如叠加分析、邻近分析）。

第三部分：栅格数据处理

• 第 9 章 至 第 11 章 聚焦于栅格数据的读取、写入、处理和分析。介绍了 GDAL 库的基本功能，包括如何读取和写入栅格数据、处理栅格数据的属性（如颜色表、直方图）以及如何进行地图代数运算（如局部分析、邻域分析）。

第四部分：高级应用

• 第 12 章 和 第 13 章 探讨了地图分类和数据可视化的高级主题。介绍了监督分类和非监督分类的方法，以及如何使用 Matplotlib 和 Mapnik 等工具进行地理空间数据的可视化。

适用人群

本书适合以下几类读者：

• 地理信息系统（GIS）初学者，希望了解如何使用 Python 进行地理空间数据处理。
• 有一定编程基础但对地理空间数据处理感兴趣的开发者。
• 需要自动化地理空间数据处理流程的专业人士，如地理学家、生态学家和城市规划师。

特色与优势

• 开源工具：本书主要使用 Python 和 GDAL/OGR 等开源工具，读者无需购买昂贵的商业软件即可进行学习和实践。
• 实践导向：书中提供了大量的代码示例和数据集，读者可以通过实际操作来加深对地理空间数据处理的理解。
• 全面覆盖：从基础的 Python 编程到复杂的地理空间数据分析，本书内容全面，适合不同层次的读者。

总结

《Geoprocessing with Python》是一本实用性强、内容丰富的地理空间数据处理教材。通过学习本书，读者将能够掌握使用 Python 和开源工具进行地理空间数据处理的基本技能，并能够将其应用于实际项目中。无论是 GIS 初学者还是有一定经验的专业人士，都能从本书中获得宝贵的知识和技能。