Введение в программирование ГИС на Python — это всестороннее практическое руководство по миру геопространственного анализа с использованием языка Python. Книга предназначена для читателей любого уровня подготовки: она разбирает сложные понятия Географических информационных систем (ГИС) на понятные и выполнимые шаги. Это идеальный выбор для студентов, исследователей, специалистов и самоучек, стремящихся овладеть программированием пространственных данных.

Геопространственные данные становятся всё более востребованными в самых разных сферах — от экологии и градостроительства до здравоохранения и бизнес-аналитики. По мере роста объёма и сложности таких данных возрастает потребность в доступных и масштабируемых инструментах для их анализа, обработки и визуализации. Python, с его богатой экосистемой библиотек, является основным языком программирования для работы с геоданными, однако новичку бывает трудно разобраться во множестве инструментов и концепций. Эта книга предлагает чёткую структуру и ясные объяснения, чтобы помочь вам пройти путь от новичка до уверенного разработчика геопространственного ПО.

Что отличает эту книгу — это её пошаговый, ориентированный на примеры подход. Начав с основ программирования на Python, вы будете постепенно углубляться в продвинутые методы пространственного анализа. Содержание построено интерактивно: вы будете работать с реальными наборами данных и выполнять практические задания, позволяющие сразу применять полученные знания. Вас ждут проекты — от простой обработки пространственных данных до создания интерактивных панелей и облачных ГИС-приложений.

Если вы хотите автоматизировать ГИС-процессы, разрабатывать веб-приложения с геоданными или углубить свои навыки в пространственной аналитике, Введение в программирование ГИС на Python проведёт вас по этому пути с уверенностью и ясностью.

Для кого эта книга:

• Студенты и исследователи — в области географии, экологии, градостроительства, науки о данных и других, где необходимо анализировать пространственные данные.
• Специалисты по ГИС — желающие выйти за рамки традиционного настольного ПО и автоматизировать сложные рабочие процессы.
• Аналитики и дата-сайентисты — работающие с данными, привязанными к местоположению, и стремящиеся освоить пространственный анализ.
• Разработчики программного обеспечения — интересующиеся созданием приложений для работы с геоданными.
• Самоучки и начинающие специалисты — мотивированные новички, стремящиеся начать карьеру в области геопространственной аналитики.
• Сотрудники государственных и коммерческих организаций — нуждающиеся в интеграции пространственного анализа в свою профессиональную деятельность, от градостроительства до здравоохранения.

Чему вы научитесь:

• Настройка среды разработки: Использование Miniconda, VS Code, Git, Google Colab и других инструментов для геопространственного программирования.
• Основы программирования на Python: Типы данных, управляющие конструкции, функции, классы, работа с файлами, а также библиотеки NumPy и Pandas для обработки данных.
• Геопространственное программирование: Практическое применение библиотек GeoPandas, Rasterio, Leafmap и Geemap для работы с векторными и растровыми данными, пространственного анализа и создания интерактивной визуализации.
• Продвинутые темы: Облачные вычисления с Google Earth Engine, анализ гиперспектральных данных, высокопроизводительная геопространственная аналитика и распределённые вычисления с Apache Sedona.

Ключевые особенности:

• Понятные объяснения и аннотированные примеры кода.
• Реальные наборы данных для практического обучения.
• Практические задания для закрепления изученного в каждой главе.
• Подсказки по устранению распространённых ошибок.
• Покрытие как базовых, так и продвинутых тем геопространственного программирования.
• Дополнительные ресурсы: видеоуроки и репозиторий GitHub.

К концу книги вы овладеете необходимыми навыками для решения реальных задач геопространственного программирования. Будь то создание сложных приложений, автоматизация рабочих процессов или улучшение аналитических способностей — эта книга даст вам уверенность для достижения успеха в сфере ГИС-программирования на Python.

Об авторе:

Доктор Цюшэн Ву (Qiusheng Wu) — доцент Университета Теннесси и Amazon Scholar. Его научная деятельность сосредоточена на геопространственной аналитике с упором на использование инструментов с открытым исходным кодом и облачных технологий для изучения изменений окружающей среды. Он является автором широко используемых Python-библиотек, таких как geemap, leafmap и geoai, и активно продвигает развитие геопространственного анализа и визуализации. Доктор Ву — одна из ключевых фигур в сообществе open source ГИС и делится своим глубоким опытом в этой книге, проводя вас через весь путь обучения.