Einführung in die GIS-Programmierung mit Python bietet eine umfassende, praxisnahe Einführung in die Welt der geospatialen Analyse mit Python. Das Buch richtet sich an Lernende aller Niveaus und zerlegt die Komplexität von Geoinformationssystemen (GIS) in klare, umsetzbare Schritte – ideal für Studierende, Forschende, Fachleute und Selbstlernende, die sich mit der Programmierung räumlicher Daten vertraut machen möchten.

Geodaten spielen in vielen Bereichen eine immer wichtigere Rolle – etwa in den Umweltwissenschaften, der Stadtplanung, der öffentlichen Gesundheit oder der Geschäftsanalyse. Mit zunehmender Menge und Komplexität dieser Daten steigt der Bedarf an zugänglichen Werkzeugen zur Analyse, Verarbeitung und Visualisierung. Python mit seinem reichhaltigen Ökosystem an Bibliotheken ist die bevorzugte Programmiersprache für Geodaten – doch die Vielfalt der Tools und Konzepte kann überwältigend sein. Dieses Buch bietet die nötige Struktur und Klarheit, um vom Python-Einsteiger zum kompetenten GIS-Programmierer zu werden.

Was dieses Buch besonders auszeichnet, ist der schrittweise, beispielbasierte Ansatz: Sie arbeiten mit echten Datensätzen, lösen reale Probleme und erstellen sinnvolle Ergebnisse – von statischen Karten bis hin zu dynamischen Webanwendungen. Jedes Kapitel ist didaktisch aufgebaut, um Ihre Fähigkeiten Schritt für Schritt zu entwickeln – mit Theorie, kommentiertem Code, praktischen Übungen und hilfreichen Tipps zur Fehlerbehebung.

Egal, ob Sie GIS-Workflows automatisieren, geobasierte Webanwendungen entwickeln oder Ihre Kenntnisse in räumlicher Datenwissenschaft vertiefen möchten – Einführung in die GIS-Programmierung mit Python führt Sie mit Klarheit und Selbstvertrauen durch den gesamten Prozess.

Für wen dieses Buch ist:

• Studierende und Forschende: In Geografie, Umweltwissenschaften, Stadtplanung oder Datenwissenschaft, die räumliche Daten analysieren müssen.
• GIS-Fachleute: Die über traditionelle Desktop-GIS-Software hinausgehen und komplexe Workflows automatisieren möchten.
• Datenwissenschaftlerinnen und Analystinnen: Die mit standortbezogenen Daten arbeiten und geoinformatische Analyse in ihr Repertoire aufnehmen wollen.
• Softwareentwickler*innen: Die Anwendungen mit Geodaten erstellen möchten.
• Autodidaktinnen und Quereinsteigerinnen: Motivierte Anfänger*innen, die in das wachsende Feld der Geodatenwissenschaft einsteigen wollen.
• Fachkräfte aus Verwaltung und Industrie: Die räumliche Analyse in ihre tägliche Arbeit integrieren – z. B. in der Stadtplanung oder im öffentlichen Gesundheitswesen.

Was Sie lernen werden:

• Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung: Mit Tools wie Miniconda, VS Code, Git und Google Colab für die geoinformatische Programmierung.
• Kernkonzepte der Python-Programmierung: Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Klassen, Dateihandhabung und Bibliotheken wie NumPy und Pandas zur Datenverarbeitung.
• Geoinformatische Programmierung: Praxisnahe Anleitung zu Bibliotheken wie GeoPandas, Rasterio, Leafmap und Geemap für die Arbeit mit Vektor- und Rasterdaten, räumliche Analyse und interaktive Visualisierung.
• Fortgeschrittene Themen: Cloud-Computing mit Google Earth Engine, Analyse hyperspektraler Daten, leistungsstarke geoinformatische Analysen und verteiltes Rechnen mit Apache Sedona.

Besondere Merkmale:

• Klare, leicht verständliche Erklärungen und kommentierte Codebeispiele
• Authentische Datensätze aus der realen Welt für praxisnahes Lernen
• Praxisübungen zur Festigung der Inhalte jedes Kapitels
• Tipps zu häufigen Fehlern und deren Behebung
• Detaillierte Behandlung grundlegender und fortgeschrittener Themen der geoinformatischen Programmierung
• Ergänzende Video-Tutorials und ein GitHub-Repository mit zusätzlichem Material

Am Ende dieses Buches verfügen Sie über die Fähigkeiten, reale Herausforderungen in der GIS-Programmierung souverän zu bewältigen – sei es beim Erstellen anspruchsvoller Geodaten-Anwendungen, beim Automatisieren von GIS-Workflows oder zur Erweiterung Ihrer analytischen Kompetenzen.

Über den Autor:

Dr. Qiusheng Wu ist außerordentlicher Professor an der University of Tennessee und Amazon Scholar. Seine Forschung konzentriert sich auf Geodatenwissenschaft mit einem Schwerpunkt auf Open-Source-Python-Tools und Cloud-Computing zur Untersuchung von Umweltveränderungen. Er ist der Entwickler mehrerer weit verbreiteter Python-Pakete wie geemap, leafmap und geoai und engagiert sich aktiv für die Weiterentwicklung der geoinformatischen Analyse und Visualisierung. Mit seiner umfassenden Expertise begleitet er Sie in diesem Buch durch den gesamten Lernprozess der GIS-Programmierung mit Python.