Bewertung:

Das Buch hat von den Nutzern gemischte Kritiken erhalten. Einige loben es als umfassendes Nachschlagewerk für GDAL/OGR-Utilities, während andere kritisieren, dass es an Originalinhalten mangelt und lediglich ein Nachdruck der Online-Dokumentation ist.
Vorteile:⬤ Bietet einen gründlichen Überblick und detaillierte Erklärungen zu den GDAL/OGR-Kommandozeilenwerkzeugen, einschließlich praktischer Beispiele
⬤ dient als hervorragendes Nachschlagewerk für GIS-Fachleute
⬤ hilft den Benutzern, räumliche Werkzeuge zu verstehen und in Arbeitsabläufe zu integrieren
⬤ gut organisierter Inhalt.
Einige Benutzer sind der Meinung, dass es veraltete Informationen bietet, nur eine Kopie der Online-Dokumentation ist, keine umfassenden Beispiele enthält und nicht auf Installationsprobleme eingeht.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
Tool Up Werden Sie zum Datenmanagement-Superstar mit den Tools der Geospatial Data Abstraction Library (GDAL).
Dieses Buch ist ein Nachschlagewerk, mit dem Sie schnell die richtige Syntax und Beispiele für die Verwendung aller GDAL/OGR-Befehle finden. GDAL ist die herausragende Bibliothek für den Zugriff auf Geodaten und wird hinter den meisten Open-Source-Geodatenanwendungen sowie führenden proprietären GIS-Anwendungen eingesetzt.
GDAL wird mit mehreren leistungsstarken Kommandozeilenprogrammen geliefert, darunter Werkzeuge zum Prüfen, Konvertieren, Transformieren, Erstellen und Analysieren von Raster- und Vektordaten. Das Buch enthält einen umfangreichen neuen Inhalt, der die GDAL-Dokumentation, die den Rest des Buches ausmacht, ergänzt. Schlagen Sie ein Workflow-Konzept wie „Translate Vectors“ nach und finden Sie schnell Beispiele, mit denen Sie sofort loslegen können.
Die digitalen Versionen des Buches sind vollständig mit Lesezeichen zwischen den Themen und Befehlsnamen verlinkt, so dass es einfacher denn je ist, von einem Beispiel zu einer ausführlicheren Dokumentation zu gelangen. Wenn Sie Ihre Kenntnisse mit diesem Buch erweitern, können Sie künftige Herausforderungen bei der Verwaltung von Raster- und Vektordaten selbstbewusst angehen.