《Python地理空间分析指南(第2版)》书评
(1. 河南师范大学, 新乡 453007
2. 中国农业大学, 北京 100193)
摘要: 《Python地理空间分析指南 (第2版) 》由Joel Lawhead著作, 人民邮电出版社于2017年4月出版。本书全面阐述了Python在地理空间分析中的应用, 内容系统完整。书中首先介绍了地理空间分析的基础概念、历史发展及其与地理信息系统 (GIS) 、遥感等相关领域的联系。接着, 深入探讨了地理空间数据的各个方面, 包括数据格式、结构和空间索引等关键内容。随后, 书中系统梳理了地理空间技术的概览, 涵盖了数据访问、计算几何等技术环节。本书的核心内容集中在Python在地理空间分析中的工具应用, 具体涉及其与地理信息系统及遥感技术的结合、地形数据处理、高级建模以及实时数据处理等多个领域。书中详细介绍了Python相关模块的安装、距离和方位计算、图像波段变换、归一化植被指数应用等操作与应用技巧。此外, 本书还设有综合应用章节, 通过实际案例展示Python在地理空间分析中的具体应用。作为一本系统性、实用性的指南, 本书旨在帮助希望利用Python进行空间地理分析、建模和GIS分析的开发者、研究人员, 乃至对测绘数字化和分析感兴趣的读者, 掌握Python在该领域中的核心技能与应用方法, 推动相关领域的实践与研究进展。
关键词: Python, 地理空间分析, 地理信息系统(GIS), 遥感数据处理
DOI: 10.48014/ccsr.20250303001
引用格式: 祖士茂, 盛双庆. 《Python地理空间分析指南(第 2 版)》书评[J]. 中国计算机科学评论, 2025, 3(1): 1-5.
文章类型: 书评
收稿日期: 2025-03-03
接收日期: 2025-03-10
出版日期: 2025-03-28
《Python地理空间分析指南(第2版)》由乔尔·劳黑德(Joel Lawhead)著作，于2017年由人民邮电出版社出版。本书重点阐述了Python在地理空间分析中的应用，深入探讨了如何利用Python进行地理空间数据的处理、分析和建模等关键任务，为地理空间分析领域的专业人士和爱好者提供了系统而实用的指南。
全书内容丰富，结构清晰，涵盖从基础理论到实践应用的多个方面。在基础理论部分，书中详细介绍了地理空间分析的基本概念、地理信息系统(GIS)与遥感技术等相关领域的基础知识，为后续学习与实践奠定了坚实的理论基础。同时，本书深入分析了地理空间数据的格式、结构以及空间索引等内容，帮助读者全面理解地理空间数据的特性与本质。
在实践应用方面，书中通过大量实例和代码示例，详细讲解了Python在地理空间分析中的具体应用。特别是在Python与GIS的结合中，书中介绍了如何使用Python进行距离测量、方位计算和地理数据可视化等操作，灵活拓展了GIS的功能和应用。在遥感数据处理方面，书中展示了如何利用Python进行图像波段变换、创建直方图等操作，为遥感数据的分析和解读提供了有效的工具和方法。
此外，本书还深入探讨了Python在高程数据处理、地理空间高级建模和实时数据处理等领域的应用。在高程数据处理部分，介绍了如何处理ASCII网格文件等数据格式，并展示了如何使用Python进行高程数据的分析与处理。地理空间高级建模部分通过实际案例，展示了归一化植被指数等应用，帮助读者掌握地理空间建模的高级技巧。实时数据处理部分则通过路况监测等应用场景，展现了Python在处理实时地理空间数据方面的强大能力。
《Python地理空间分析指南(第2版)》不仅提供了丰富的地理空间分析知识和Python编程技巧，还通过实际案例展示了理论知识在解决实际问题中的应用方法。这使得书中的内容不仅能推动地理空间分析理论与实践的结合，也为地理空间分析领域的发展与创新提供了新的思路和方法。本书对于GIS开发人员、地理空间分析师、遥感科学家以及相关领域的研究人员和学生，具有重要的参考价值，有助于提升他们在地理空间分析领域的专业能力与实践水平。此外，本书还为推动该领域的技术进步和应用拓展提供了宝贵的资源。
本书的第一章旨在为读者构建地理空间分析的认知框架。通过贴近生活且富有启发性的案例，作者将地理空间分析的抽象概念具体化。例如，在城市规划中，地理空间分析可以帮助精准定位新建医院的最佳选址，综合考虑人口密度、交通便利性以及周边医疗资源的分布，从而实现医疗服务覆盖的最大化。在物流配送领域，作者展示了如何通过分析地理空间数据优化配送路线，既降低了成本，又提高了效率。这些实例使读者迅速意识到，地理空间分析不仅仅是理论上的概念，它在实际生活中有着深远的影响。在解释地理信息系统(GIS)与遥感技术的区别时，作者采用了通俗易懂的语言进行对比。GIS主要侧重于地理空间数据的存储、管理、分析和可视化，像是一个庞大的地理信息仓库，可以对各种地理要素进行整合与操作;而遥感则类似于从高空俯瞰地球的眼睛，通过卫星或飞机等平台获取大范围的地理信息，主要用于监测地表特征的变化，例如植被覆盖度的变化或土地利用类型的转变。本章的亮点之一在于，作者通过插图、公式、伪代码和Python代码逐步解析了地理空间分析的基本流程。无论是数据的获取、预处理，还是选择合适的算法进行分析，再到通过可视化展示结果，书中都提供了详细的操作步骤。通过这种直观的展示方式，零基础的读者也能顺利跟上节奏，并理解地理空间分析的基本逻辑，为后续的深入学习打下了坚实的基础。
在第二章中，作者深入探讨了地理空间数据的格式及其复杂性。地理空间数据作为地理空间分析的基础，其格式的多样性和复杂性常常给分析工作带来挑战。书中详细讲解了几种主流的数据格式。例如，Shapefile作为一种常见的矢量数据格式，因其结构简单且易于理解，广泛应用于地理信息系统中。作者详细介绍了Shapefile文件的组成，包括存储几何信息的.shp文件和存储属性信息的.dbf文件，并说明了如何在Python中读取和编辑这些文件。对于栅格数据格式，作者重点讲解了GeoTIFF格式，这种格式在存储遥感影像数据时具有显著优势。GeoTIFF不仅能够记录图像的像素值，还能精确存储地理坐标信息，使得影像数据能够准确地在地图上进行定位和叠加分析。此外，作者还介绍了基于JSON的地理空间数据格式，这种格式在现代互联网地理信息服务中得到广泛应用，具有方便的数据传输和易于解析的特点。掌握这些地理空间数据格式对分析工作至关重要。在实际项目中，不同来源的数据可能采用不同的格式，只有熟练掌握数据格式的转换和处理方法，才能确保数据能够顺利整合并进行有效分析。例如，在土地利用变化分析中，可能需要将矢量格式的土地边界数据与栅格格式的遥感影像数据进行融合，若不熟悉数据格式的处理方法，整合过程将极为复杂。通过本章的学习，读者将能够深入理解各类地理空间数据格式的特点与操作方法，为后续的分析工作做好充分准备。
第三章为读者梳理了地理空间技术的核心内容，尽管地理空间技术生态系统庞大且复杂，包含了大量的软件包，初学者常常因此感到困惑，但作者通过深入剖析，帮助读者理解其整体结构。尽管地理空间软件众多，核心软件包数量相对较少，大多数软件都是基于这些核心包进行扩展和开发的。以GDAL为例，作为地理空间数据处理领域的核心库之一，许多著名的GIS软件和工具都依赖于它来实现对不同格式地理空间数据的读取、写入和转换操作。理解GDAL的基本原理和使用方法，有助于更好地掌握其他基于GDAL开发的软件工具。通过对地理空间软件层次结构的详细讲解，作者帮助读者理解不同软件之间的相互依赖关系和功能分工。例如，在地理空间数据可视化中，Matplotlib是常用的绘图库，而Basemap则是基于Matplotlib开发的专门用于地理空间数据可视化的工具包。掌握这一技术生态系统的层次结构，读者能够在学习新工具时迅速抓住关键点，理解它们在整体技术体系中的位置和作用，从而提高学习效率。
第四章深入探讨了Python在地理空间分析中的多种应用，展示了其在地理信息系统(GIS)领域中的多元角色。作为GIS的脚本语言，Python能够自动化执行GIS软件中的复杂任务。例如，在ArcGIS中，编写Python脚本能够批量处理大量地理数据，如对多个区域的土地利用数据进行分类统计，从而显著提高工作效率。作为一种胶水语言，Python能够将不同的地理空间软件和工具无缝连接，如将用于地理空间数据处理的GDAL库与用于数据分析的Pandas库结合，提升数据处理与分析的效率。此外，Python作为全能编程语言，具备独立开发复杂地理空间分析应用程序的能力。本章还简要介绍了多种软件包，并通过示例代码展示其实际应用。例如，使用Fiona软件包进行地理空间矢量数据的读取与写入操作，代码简洁明了，帮助读者快速上手。通过演示数据编辑操作，如修改地理要素的属性信息和创建新的几何图形等，读者能够加深对地理空间数据操作的理解。与此同时，示例代码还对第1章中提到的地理空间基本概念进行了实践验证，例如通过计算两点之间的距离，让读者切实掌握地理空间距离计算的原理及实现方法。
本书的第五章展示了如何使用Python构建一个简单但功能强大的GIS系统，这一系统能够有效解决多种实际问题。在空间查询方面，作者展示了如何通过Python代码快速查询地理空间数据库中的特定区域内的地理要素，如查询某城市中所有公园的位置与面积信息，为城市绿地规划提供数据支持。在空间分析方面，作者介绍了缓冲区分析功能，通过该功能能够计算道路、河流等地理要素的缓冲区范围，从而评估其对周围环境的影响。构建这样的GIS系统，不仅帮助读者深入理解GIS的基本原理，如空间数据模型与地理数据库管理等，还让读者体会到Python在GIS开发中的灵活性与高效性。与传统的GIS软件相比，基于Python构建的系统可以根据具体需求进行定制化开发，满足不同用户的个性化需求。例如，在特定行业的地理空间分析应用中，如电力行业的输电线路规划，通过Python开发的GIS系统能够集成行业专用的数据和算法，精确地进行线路规划与分析。
第六章重点介绍了Python在遥感数据处理中的应用，遥感数据处理是地理空间分析中的一大难点，因其操作复杂且相关文档有限。作者通过通俗易懂的方式，逐步为读者揭开了Python在遥感分析中的神秘面纱。从遥感数据的读取开始，作者介绍了如何使用Python库读取不同格式的遥感影像数据，如常见的TIFF格式影像。在数据预处理阶段，作者详细讲解了图像波段变换的方法，通过调整波段组合来增强影像中特定地物的特征，以便后续的分类和识别。遥感数据分析中常用的操作之一是创建直方图。作者通过代码示例展示了如何使用Python生成遥感影像的直方图，从而直观了解影像的灰度分布情况。这对于影像质量评估和图像分割等操作至关重要。例如，在进行土地覆盖分类时，通过分析不同波段影像的直方图，可以确定合适的分类阈值，从而提高分类精度。通过本章的学习，读者能够掌握遥感数据处理的基本流程和方法，为后续学习更高级的遥感分析技术，如影像解译和变化检测等，打下坚实的基础。
第七章主要探讨了高程数据在地理空间分析中的重要地位，特别是其在地形分析和水文模拟中的应用。作者首先介绍了高程数据的基本使用方法，重点讲解了如何使用Python读取常见的ASCII网格文件中的高程值，并将其转换为适用的分析格式。高程数据通过计算坡度、坡向等参数在土地利用规划和工程建设中发挥关键作用。此外，作者强调了高程数据在水文模拟中的不可或缺性，特别是在通过数字高程模型(DEM)模拟水流路径和流域范围的应用。例如，通过DEM模型可以预测洪水的淹没范围和水深，为灾害防范和救援提供决策支持。通过本章的学习，读者能够深入理解高程数据的特点和应用价值，掌握使用Python进行高程数据处理和分析的技能。
第八章主要展示了Python在地理空间高级建模中的强大功能，特别是在预测趋势、获取最优解决方案和可视化抽象地理概念方面的应用。作者介绍了如何通过基于Python的地理空间模型，综合考虑人口增长、经济发展和政策导向等因素，预测城市扩张方向和规模，为城市规划提供科学依据。同时，地理空间模型还能够在资源分配优化方面，通过分析不同区域的需求和资源分布，计算最优的资源分配方案，提高资源利用效率。更重要的是，地理空间模型还能够可视化一些难以直接观察的地理现象，如地下水资源分布和生态系统服务功能评估。这些抽象概念通过转化为直观的图形或地图，帮助决策者和研究人员更好地理解和分析地理现象。通过本章的学习，读者将掌握高级地理空间建模的方法和技巧，从而在复杂实际问题中运用这些技能。
第九章主要聚焦于实时数据在地理空间分析中的应用，尤其是在智能交通和气象监测领域中的关键作用。作者首先介绍了现代地理空间技术如何借助互联网实现数据的快速更新，解决了传统地理空间分析中数据更新滞后的问题。在智能交通领域，通过实时获取车辆位置信息和交通流量数据，Python可以进行分析和处理，及时调整交通信号灯的时长，从而优化交通拥堵。例如，利用实时路况数据，可以动态延长拥堵路段的绿灯时间，提升道路通行能力。此外，在气象监测方面，通过实时接收遥感数据，利用Python进行数据解析，可以快速生成气象预报产品，如降雨量分布图、气温变化图等，为灾害预警和农业生产提供及时且准确的信息支持。通过本章的学习，读者能够掌握地理空间分析在实时数据领域的最新应用，理解实时数据处理如何改变传统分析方式，并学会使用Python处理实时地理空间数据。
第十章主要总结了全书内容，并将前面章节的知识和技巧进行了整合。作者通过构建一个通用的企业系统，展示了如何将地理空间分析技术应用于实际的企业运营中。该系统用于管理客户请求和现场支持人员，具有广泛的适用性。在构建过程中，作者结合地理空间数据处理、分析、建模以及实时数据处理等多方面的知识，通过地理空间查询功能快速定位客户位置，并结合实时交通数据为现场支持人员规划最优的出行路线。此外，通过地理空间分析，系统还能够对客户分布进行分析，为市场拓展和资源配置提供决策依据。在实时跟踪现场支持人员位置时，借助实时数据处理技术，确保信息的准确性和及时性，例如在快递配送中实时监控快递员位置，提高配送效率。通过本章的学习，读者将能够把零散的知识融会贯通，提升在复杂实际问题中运用地理空间分析技术的能力，进一步增强实际工作中的综合能力。
《Python 地理空间分析指南(第 2 版)》的各章节紧密相连，从基础到应用，从理论到实践，为读者呈现了一个全面而深入的地理空间分析学习体系。通过对各章节内容的剖析，不难发现这本书不仅是知识的宝库，更是实践的指南，能够帮助读者在地理空间分析领域不断探索和进步。
利益冲突: 作者声明无利益冲突。
[①] *通讯作者 Corresponding author:盛双庆，shengsq@cau.edu.cn
收稿日期:2025-03-03; 录用日期:2025-03-10; 发表日期:2025-03-28
参考文献(References)
[1] 陈登原. 国史旧闻: 第1卷[M]. 北京: 中华书局, 2020: 29.
Book Review of Learning Geospatial Analysis with Python(Second Edition)
(1. Henan Normal University, Xinxiang 453007, China
2. China Agricultural University, Beijing 100193, China)
Abstract: “Learning Geospatial Analysis with Python (Second Edition) ”, authored by Joel Lawhead, was published by Posts & Telecom Press in April 2017. This book comprehensively elaborates on the application of Python in geospatial analysis, with systematic and comprehensive content. It begins by introducing the fundamental concepts of geospatial analysis, its historical development, and its connections with related fields such as Geographic Information Systems (GIS) and remote sensing. Subsequently, it delves into various aspects of geospatial data, including key content such as data formats, structures, and spatial indexing. The book then systematically reviews geospatial technologies, covering technical aspects such as data access and computational geometry. The core content of this book focuses on the application of Python tools in geospatial analysis, specifically involving its integration with GIS and remote sensing technologies, terrain data processing, advanced modeling, and real-time data processing, among multiple areas. It provides detailed introductions to the installation of Python-related modules, operations and application techniques such as distance and azimuth calculations, image band transformations, and the application of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) . Additionally, the book includes a chapter on comprehensive applications, showcasing the practical application of Python in geospatial analysis through real-world cases. As a systematic and practical guide, this book aims to help developers, researchers, and even readers interested in surveying and mapping digitization and analysis who wish to utilize Python for spatial geographic analysis, modeling, and GIS analysis to master the core skills and application methods of Python in this field, thereby promoting practical and research advancements in related areas
Keywords: Python, geospatial analysis, geographic information systems(GIS), remote sensing data processing
DOI: 10.48014/ccsr.20250303001
Citation: ZU Shimao, SHENG Shuangqing. Book review of Learning Geospatial Analysis with Python(Second Edition)[J]. Chinese Computer Sciences Review, 2025, 3(1): 1-5.