本文為《Python地理空間分析指南(第2版)》的讀書摘錄，順便挖個坑，進一步對python的幾個包做學習整理。

本筆記的用途：了解python地理空間處理的技術框架和實現途徑。

第三章 地理空間技術概覽

一般來說，地理空間軟件包不同程度上實現了以下4種高級核心功能：數據訪問；幾何計算(包括數據重投影)；可視化；元數據工具。

GDAL, OGR, GEOS和PROJ.4庫是地理空間分析產業商業、開源軟件的核心和靈魂。

數據訪問

GDAL (The Geospatial Data Abstraction Library) 為柵格數據提供了一個單一、抽象的數據模型。

OGR 處理矢量數據，X11/MIT開源授權協議。

幾何計算

PROJ.4 投影庫能夠描述任何投影信息，為GDAL和OGR庫處理矢量、柵格數據提供支持。

CGAL 計算幾何算法庫

JTS 是Java地理空間計算幾何庫，實現了SQL的開放地理空間聯盟(OGC)簡單要素標準。

GEOS 開源幾何引擎，JTS的C++版本實現。

PostGIS 空間數據庫，是PostgreSQL的一個模塊，免費開源。

可視化

QGIS (Quantum GIS) 開源的地理信息系統，是基于GDAL/OGR庫和GEOS庫構建的，所以能使用PostGIS，并且支持這些軟件包提供的數據源。

OpenEV 最快的柵格數據查看器，支持GDAL/OGR庫和PROJ.4庫的所有功能，方便瀏覽和數據轉換。

ArcGIS

元數據管理

地理空間數據集的元數據能夠遵循并保證數據集的完整性，而且可以追溯到數據生產商。格式正確的元數據還允許自動編目、索引搜索和數據集集成。

GeoNetwork 是開源的、使用Java實現的管理地理空間數據的目錄服務。

Python庫

網絡庫 urllib ftplib zipfile xml beautifulsoup4 lxml

Json庫 json geojson osgeo.ogr

shapefile文件 Pyshp

import shapefile

shp = shapefile.Reader("point.shp")

for feature in shp.shapeRecords():

point = feature.shape.points[0]

rec = feature.record[0]

print(point[0], point[1], rec)

dbf文件 dbfpy3

Shaplely庫 是高級的Python風格的GEOS庫幾何操作的做，它完全依賴其他模塊導入或導出數據，功能聚焦于幾何操作方面。

from shapely import wkt, geometry

wktPoly = "POLYGON((0 0, 4 0, 4 4, 0 4, 0 0))"

poly = wkt.loads(wktPoly)

print(poly.buffer(5.0).difference(poly).area) # 158.4137

Fiona 模塊為OGR庫的數據訪問功能提供了一套簡潔的Python API，默認輸出格式是GeoJSON。

import fiona

import pprint

f = fiona.open("...")

print(f.driver, f.crs, f.bounds, f.schema)

pprint.pprint(f[1])

GDAL

from osgeo import gdal

raster = gdal.Open("....tif")

print(raster.RasterCount, raster.RasterXSize)

PIL 圖像編輯，升級版本Pillow，輕量級PNGCanvas，柵格化Shapefile文件

GeoPandas

import geopandas

import matplotlib.pyplot as plt

gdf = geopandas.GeoDataFrame

census = gdf.from_file("....shp") # 打開并存儲為GeoJSON格式

census.plot()

plt.show()

Numpy

pymysql 提供有限的空間功能

pyFPDF 一種輕量級的創建包括地圖等PDF文件的解決方案。

Spectral Python 一款專門處理遙感應用的高級功能包。

重投影

Shapefile文件編輯

.shp文件包含幾何圖形，.dbf文件包含幾何圖像相關的屬性信息。

import shapefile

r = shapefile.Reader("M")

print(r.bbox, r.shapeType, r.numRecords)

# dbf文件是簡單的數據庫格式，類似行列式的電子表格結構，每一列通過標簽定義它包含的信息。

print(r.fields)

# field name, field type, field length, decimal length

# DeletionFlag, ...

# 通過字段訪問數據

fieldNames = [item[0] for item in r.fields[1:]]

name10 = fieldNames.index("NAME10")

print(r.record(2)[name10])

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python空间分析_读书笔记——《python地理空间分析指南》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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