Python for Geographic Information System (GIS)

Wcześniejsze doświadczenie z Python dla Machine Learning oraz z bibliotekami takimi jak pandas, matplotlib jest wysoce zalecane.

System informacji geograficznej (GIS) to system zaprojektowany do przechwytywania, przechowywania, manipulowania, analizowania, zarządzania i prezentowania danych przestrzennych lub geograficznych. Akronim GIS jest czasami używany w odniesieniu do nauki o informacji geograficznej (GIS cience) w odniesieniu do dyscypliny akademickiej, która bada systemy informacji geograficznej i jest dużą dziedziną w ramach szerszej dyscypliny akademickiej geoinformatyki.

Wykorzystanie Python z GIS znacznie wzrosło w ciągu ostatnich dwóch dekad, szczególnie wraz z wprowadzeniem serii Python 2.0 w 2000 roku, która zawierała wiele nowych funkcji programistycznych, które znacznie ułatwiły wdrożenie języka. Od tego czasu Python był wykorzystywany nie tylko w komercyjnych GIS, takich jak produkty Esri, ale także na platformach open source, w tym jako część QGIS i GRASS. W rzeczywistości Python jest obecnie zdecydowanie najczęściej używanym językiem przez użytkowników i programistów GIS.

Ten program obejmuje wykorzystanie Python i jego zaawansowanych bibliotek, takich jak geopandas, pysal, bokeh i osmnx do implementacji własnych funkcji GIS. Program obejmuje również moduły wprowadzające wokół ArcGIS API i QGIS toolboox.

Wprowadzenie do GIS

Instalacja i wymagane pakiety

Wprowadzenie do Shapely dla obiektów geometrycznych

Wprowadzenie do Pandas i GeoPandas

Zarządzanie mapami i projekcjami

Geokodowanie i ArcGIS API

Geokodowanie punktów w wielokątach za pomocą GeoPandas

Łączenie przestrzenne

Klasyfikacja danych; klasyfikator map fizycznych

Analiza nakładek

Agregacja danych przestrzennych

Uproszczenia geometrii

Wizualizacja z efektem Bokeh

Mapy statyczne i interaktywne

Korzystanie z GIS Aplikacje

ArcGIS Wykorzystanie API i zestaw narzędzi do przetwarzania

Python w QGIS; Zestaw narzędzi do przetwarzania i modeler graficzny

Tworzenie własnego zestawu narzędzi do przetwarzania;

Analiza sieci i OpenStreetMap

Pobieranie i praca z danymi OpenStreetMap; Osmnx

Analiza sieci w Python; Networkx; Osmnx;

Wnioski