Introduction à la programmation SIG avec Python propose une introduction complète et pratique à l’analyse géospatiale à l’aide de Python. Conçu pour les apprenants de tous niveaux, ce livre décompose les complexités des systèmes d’information géographique (SIG) en étapes claires et concrètes, ce qui en fait un outil idéal pour les étudiants, chercheurs, professionnels et autodidactes souhaitant maîtriser la programmation des données spatiales.

Les données géospatiales jouent aujourd’hui un rôle essentiel dans de nombreux domaines, tels que les sciences de l’environnement, la planification urbaine, la santé publique et l’analyse commerciale. À mesure que leur volume et leur sophistication augmentent, le besoin en outils accessibles pour les analyser, les traiter et les visualiser devient crucial. Grâce à son riche écosystème de bibliothèques, Python est le langage de programmation de référence pour les données géospatiales. Cependant, naviguer dans la multitude de bibliothèques et de concepts peut être intimidant. Ce livre apporte la structure et la clarté nécessaires pour passer de débutant en Python à programmeur géospatial confirmé.

Ce qui distingue cet ouvrage, c’est son approche progressive fondée sur des exemples concrets. En commençant par les bases de la programmation en Python, vous progresserez étape par étape vers des techniques avancées d’analyse géospatiale. Le contenu est interactif, avec des jeux de données réels et des exercices pratiques pour mettre immédiatement vos compétences en application. Vous travaillerez sur divers projets, allant de la manipulation de données spatiales de base à la création de tableaux de bord interactifs et d’applications géospatiales basées sur le cloud.

Que vous souhaitiez automatiser des flux de travail SIG, développer des applications web géospatiales ou renforcer vos compétences en science des données spatiales, Introduction à la programmation SIG avec Python vous accompagnera avec clarté et confiance tout au long du processus.

À qui s’adresse ce livre :

• Étudiants et chercheurs : En géographie, sciences de l’environnement, urbanisme ou science des données, qui ont besoin d’analyser des données spatiales.
• Professionnels des SIG : Souhaitant aller au-delà des logiciels SIG traditionnels et automatiser des flux de travail complexes.
• Data scientists et analystes : Travaillant avec des données localisées et souhaitant ajouter l’analyse spatiale à leur boîte à outils.
• Développeurs : Intéressés par la création d’applications basées sur des données géospatiales.
• Autodidactes et personnes en reconversion : Débutants motivés souhaitant entrer dans le domaine en plein essor de la science des données spatiales.
• Professionnels du secteur public ou privé : Ayant besoin d’intégrer l’analyse spatiale dans leur travail quotidien, de l’urbanisme à la santé publique.

Ce que vous apprendrez :

• Configurer votre environnement de développement : Utilisation de Miniconda, VS Code, Git et Google Colab pour la programmation géospatiale.
• Bases de la programmation Python : Types de données, structures de contrôle, fonctions, classes, gestion de fichiers, manipulation de données avec NumPy et Pandas.
• Programmation géospatiale : Apprentissage pratique avec des bibliothèques comme GeoPandas, Rasterio, Leafmap et Geemap pour traiter les données vectorielles et matricielles, effectuer des analyses géospatiales et créer des visualisations interactives.
• Sujets avancés : Cloud computing avec Google Earth Engine, analyse de données hyperspectrales, analyses géospatiales haute performance, et calcul distribué avec Apache Sedona.

Points forts :

• Explications claires et accessibles avec du code annoté.
• Jeux de données réels pour un apprentissage concret.
• Exercices pratiques pour consolider les concepts de chaque chapitre.
• Conseils pour éviter les erreurs courantes et résoudre les problèmes.
• Couverture approfondie des sujets de base et avancés.
• Ressources complémentaires : tutoriels vidéo et référentiel GitHub pour accéder aux exemples de code et matériels supplémentaires.

À la fin de cet ouvrage, vous disposerez des compétences nécessaires pour relever les défis réels de la programmation géospatiale. Que vous souhaitiez développer des applications de données spatiales sophistiquées, automatiser des workflows géospatiaux ou simplement améliorer vos capacités d’analyse, ce livre vous apportera la confiance nécessaire pour réussir dans le domaine de la programmation SIG avec Python.

À propos de l’auteur :

Dr Qiusheng Wu est professeur associé à l’Université du Tennessee et Amazon Scholar. Ses recherches portent sur la science des données géospatiales, avec un accent particulier sur l’utilisation des outils open source en Python et du cloud computing pour étudier les changements environnementaux. Il est le créateur de plusieurs bibliothèques Python largement utilisées, notamment geemap, leafmap et geoai, et il se consacre à l’avancement de l’analyse et de la visualisation géospatiales. Son travail est une pierre angulaire de la communauté open source en géomatique, et il partage dans ce livre son expertise approfondie pour vous accompagner dans l’apprentissage et la maîtrise de la programmation géospatiale avec Python.