Bewertung:
Insgesamt wird das Buch für seine Klarheit, die praktischen Beispiele und die gründliche Erklärung der Geoverarbeitung mit Python, insbesondere unter Verwendung von GDAL, gelobt. Es dient als solide Ressource für Anfänger und GIS-Profis gleichermaßen. Einige Benutzer finden jedoch die Installationsanweisungen unzureichend und sind auf Probleme bei der Ausführung der Codebeispiele gestoßen.
Vorteile:Leicht verständliche Erklärungen von Geoprocessing-Konzepten, praktische und klare Code-Beispiele, übersichtliche Kapitel, nützlich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene GIS-Profis, deckt eine Vielzahl von Themen ab, vom Web-Mapping bis zur Bildklassifizierung, die für aktuelle Anwendungsbedürfnisse relevant sind.
Nachteile:Unzureichende Anweisungen für die Software- und Dateninstallation, einige Code-Beispiele laufen nicht wie geschrieben und erfordern zusätzlichen Aufwand für die Fehlersuche, der auf Anfänger ausgerichtete Inhalt entspricht möglicherweise nicht den Erwartungen aller Benutzer.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Geoprocessing with Python
Zusammenfassung
Geoprocessing with Python zeigt Ihnen, wie Sie die Programmiersprache Python zusammen mit freien und quelloffenen Werkzeugen verwenden, um Geodaten zu lesen, zu schreiben und zu verarbeiten.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
In diesem Buch geht es um die Wissenschaft des Lesens, Analysierens und Darstellens von Geodaten mit Hilfe von Python. Dank Dutzender Open-Source-Python-Bibliotheken und -Werkzeuge können Sie professionelle Geoverarbeitungsaufgaben übernehmen, ohne in teure proprietäre Pakete wie ArcGIS und MapInfo zu investieren. Das Buch zeigt Ihnen, wie.
Über das Buch
Geoprocessing with Python zeigt Ihnen, wie Sie auf verfügbare Datensätze zugreifen können, um Karten zu erstellen oder eigene Analysen mit freien Werkzeugen wie den Python-Modulen GDAL, NumPy und matplotlib durchzuführen. Anhand zahlreicher praktischer Beispiele lernen Sie die wichtigsten Verfahren kennen, wie den Umgang mit verschiedenen Vektordateiformaten, die Bearbeitung von Geometrien, die Anwendung von räumlichen und attributiven Filtern, die Arbeit mit Projektionen und die Durchführung grundlegender Analysen von Vektordaten. Das Buch behandelt auch die Bearbeitung, Neuabtastung und Analyse von Rasterdaten, wie z. B. Luftaufnahmen und digitale Geländemodelle.
Inhalt
⬤ Geoprocessing von Grund auf.
⬤ Lesen, Schreiben, Verarbeiten und Analysieren von Rasterdaten.
⬤ Daten mit matplotlib visualisieren.
⬤ Benutzerdefinierte Geoprocessing-Tools schreiben.
⬤ Drei zusätzliche Anhänge sind online verfügbar.
Über den Reader
Um dieses Buch zu lesen, benötigen Sie lediglich Grundkenntnisse in Python oder einer ähnlichen Programmiersprache.
Über den Autor
Chris Garrard arbeitet als Entwickler für die Utah State University und unterrichtet einen Graduiertenkurs über Python-Programmierung für GIS.
Inhaltsverzeichnis
⬤ Einführung.
⬤ Python-Grundlagen.
⬤ Lesen und Schreiben von Vektordaten.
⬤ Arbeiten mit verschiedenen Vektordateiformaten.
⬤ Daten mit OGR filtern.
⬤ Manipulation von Geometrien mit OGR.
⬤ Vektoranalyse mit OGR.
⬤ Verwendung von räumlichen Bezugssystemen.
⬤ Lesen und Schreiben von Rasterdaten.
⬤ Arbeiten mit Rasterdaten.
⬤ Kartenalgebra mit NumPy und SciPy.
⬤ Kartenklassifizierung.
⬤ Daten visualisieren.
Anhänge
⬤ A - Installation.
⬤ B - Referenzen.
⬤ C - OGR - nur online.
⬤ D - OSR - nur online.
⬤ E - GDAL - nur online.
| ISBN: | 9781617292149 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 360 |
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