کتاب Learning Geospatial Analysis with Python

کتاب Learning Geospatial Analysis with Python, 4th Edition: Unleash the power of Python 3 with practical techniques for learning GIS and remote sensing (آموزش تحلیل جغرافیایی با پایتون، ویرایش چهارم: قدرت پایتون 3 را با تکنیک های عملی برای یادگیری GIS و سنجش از دور آزاد کنید.) مفاهیم مربوط به GIS و جغرافیا را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های آن شرح می‌دهد.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Learning Geospatial Analysis with Python را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Learning Geospatial Analysis with Python:

این کتاب با ارائه پس‌زمینه‌ای از تحلیل‌های مکانی شروع می‌شود و سپس جریانی از تکنیک‌ها و فن‌آوری‌های مورد استفاده را ارائه می‌دهد و این زمینه را به بخش‌های تخصصی آن، مانند سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)، سنجش از دور، داده‌های ارتفاعی، مدل‌سازی پیشرفته، تقسیم می‌کند و داده‌های بلادرنگ تمرکز کتاب Learning Geospatial Analysis with Python ایجاد یک پایه قوی در استفاده از زبان و چارچوب قدرتمند پایتون برای نزدیک شدن به تجزیه و تحلیل جغرافیایی مکانی است.

در انجام این کار، ما بر روی استفاده از پایتون خالص و همچنین برخی ابزار‌ها و API‌های پایتون و الگوریتم‌های عمومی تمرکز خواهیم کرد. شما قادر خواهید بود اشکال مختلفی از داده‌های مکانی را تجزیه و تحلیل کنید، در مورد ردیابی داده‌ها در زمان واقعی بیاموزید، و ببینید که چگونه آموخته‌های خود را در سناریو‌های جالب اعمال کنید.

در حالی که بسیاری از کتابخانه‌های مکانی شخص ثالث در سراسر نمونه‌ها استفاده می‌شوند، تلاش ویژه‌ای توسط ما برای استفاده از پایتون خالص، بدون هیچ وابستگی، در صورت امکان انجام می‌شود. تمرکز بر نمونه‌های خالص پایتون ۳ چیزی است که این کتاب را از تقریباً همه منابع دیگر در این زمینه متمایز می‌کند. همچنین برخی از کتابخانه‌های محبوب را که در نسخه قبلی کتاب نبودند، مرور خواهیم کرد.

بیشتر بخوانید: کتاب Geographic Data Science with R

کتاب Learning Geospatial Analysis with Python برای چه کسی است؟

این کتاب برای توسعه‌دهندگان، محققان یا تحلیلگران پایتون است که می‌خواهند مدل‌سازی جغرافیایی و تجزیه و تحلیل GIS را با پایتون انجام دهند. دانش اولیه نقشه‌برداری دیجیتال و تجزیه و تحلیل با استفاده از پایتون یا سایر زبان‌های برنامه‌نویسی مفید خواهد بود.

بیشتر بخوانید: کتاب Getting to Know ArcGIS Pro 2.8

آنچه کتاب Learning Geospatial Analysis with Python پوشش می‌دهد:

فصل ۱، یادگیری در مورد تجزیه و تحلیل جغرافیایی با پایتون، تجزیه و تحلیل جغرافیایی مکانی را به عنوان راهی برای پاسخ به سؤالات در مورد دنیای ما معرفی می‌کند. تفاوت بین GIS و سنجش از دور توضیح داده شده است. فرآیند‌های رایج تجزیه و تحلیل جغرافیایی با استفاده از تصاویر، فرمول‌های اساسی، شبه کد و پایتون نشان داده شده است.

فصل ۲، یادگیری در مورد داده‌های مکانی، دسته‌های اصلی داده‌ها و چندین قالب جدیدتر را که روز به روز رایج‌تر می‌شوند، توضیح می‌دهد.

داده‌های جغرافیایی به اشکال مختلفی ارائه می‌شوند. چالش برانگیزترین بخش تجزیه و تحلیل جغرافیایی، به دست آوردن داده‌های مورد نیاز و آماده‌سازی آن‌ها برای تجزیه و تحلیل است. آشنایی با این نوع داده‌ها برای درک تحلیل جغرافیایی ضروری است.

فصل ۳ کتاب Learning Geospatial Analysis with Python، چشم‌انداز فناوری جغرافیایی، به شما در مورد اکوسیستم فناوری جغرافیایی می‌گوید که از هزاران کتابخانه و بسته نرم‌افزاری تشکیل شده است. این مجموعه گسترده از انتخاب‌ها برای تازه واردان به تجزیه و تحلیل جغرافیایی بسیار زیاد است.

راز یادگیری سریع تجزیه و تحلیل جغرافیایی، درک تعداد انگشت شماری از کتابخانه‌ها و بسته‌هایی است که واقعاً مهم هستند. اکثر نرم‌افزار‌های دیگر از این بسته‌های حیاتی مشتق شده‌اند. درک سلسله مراتب نرم‌افزار‌های مکانی و نحوه استفاده از آن به شما امکان می‌دهد تا هر ابزار مکانی را به سرعت درک و ارزیابی کنید.

فصل ۴ کتاب Learning Geospatial Analysis with Python، جعبه ابزار زمین فضایی پایتون، نرم‌افزار‌ها و کتابخانه‌هایی را معرفی می‌کند که اساس کتاب را تشکیل می‌دهند و در سرتاسر مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نقش پایتون در صنعت زمین فضایی مورد بررسی قرار گرفته است – زبان برنامه‌نویسی GIS، زبان چسب‌آمیزی و زبان برنامه‌نویسی کامل. از مثال‌های کد برای آموزش مفاهیم ویرایش داده‌ها استفاده می‌شود، و بسیاری از مفاهیم پایه جغرافیایی در فصل ۱، یادگیری در مورد تجزیه و تحلیل جغرافیایی با پایتون، نیز در این فصل نشان داده شده‌اند.

فصل ۵ کتاب Learning Geospatial Analysis with Python، پایتون و الگوریتم‌های مکانی، هسته تحلیل جغرافیایی را با استفاده از پایتون در الگوریتم‌های GIS بررسی می‌کند. شما تکنیک‌های ضروری مانند اندازه‌گیری فاصله، محاسبه جهت خط و درک تبدیل مختصات را خواهید آموخت. با نمونه‌های کد عملی، تا پایان فصل به خوبی برای مقابله با چالش‌های پیشرفته‌تر جغرافیایی مجهز خواهید بود.

فصل ۶، ایجاد و ویرایش داده‌های GIS، بر ایجاد و ویرایش داده‌های GIS تمرکز دارد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه فایل‌های شکل را دستکاری کنید، تصاویری برای تجسم ایجاد کنید و کدگذاری جغرافیایی و پردازش چندگانه را کشف کنید.

در پایان فصل، شما مجموعه‌ای قوی از ابزار‌ها برای تجزیه و تحلیل GIS خواهید داشت که زمینه را برای موضوعات آینده مانند سنجش از دور و داده‌های ارتفاعی فراهم می‌کند.

فصل ۷، پایتون و سنجش از دور، نحوه کار با داده‌های مکانی سنجش از دور را به شما نشان می‌دهد. سنجش از دور شامل برخی از پیچیده‌ترین و کم مستندترین عملیات جغرافیایی است. این فصل از کتاب Learning Geospatial Analysis with Python یک هسته محکم برای شما می‌سازد و سنجش از دور را با استفاده از پایتون ابهام می‌کند.

فصل ۸، پایتون و داده‌های ارتفاعی، رایج‌ترین کاربرد‌های داده‌های ارتفاعی و نحوه کار با ویژگی‌های منحصر به فرد آن را نشان می‌دهد. داده‌های ارتفاع به تنهایی سزاوار یک فصل هستند. داده‌های ارتفاعی را می‌توان تقریباً در هر قالب مکانی قرار داد، اما کاملاً متفاوت از سایر انواع داده‌های مکانی استفاده می‌شود.

فصل ۹، مدل‌سازی پیشرفته جغرافیایی، از پایتون برای آموزش قدرت واقعی فناوری مکانی استفاده می‌کند. ویرایش و پردازش داده‌های مکانی به ما کمک می‌کند تا جهان را همانطور که هست درک کنیم.

قدرت واقعی تحلیل جغرافیایی مدل‌سازی است. مدل‌های مکانی به ما کمک می‌کنند آینده را پیش‌بینی کنیم، حوزه وسیعی از انتخاب‌ها را به بهترین گزینه‌ها محدود کنیم و مفاهیمی را که نمی‌توان مستقیماً در دنیای طبیعی مشاهده کرد، تجسم کرد.

فصل ۱۰ کتاب Learning Geospatial Analysis with Python، کار با داده‌های زمان واقعی، پدیده مدرن تجزیه و تحلیل جغرافیایی را بررسی می‌کند. یک تحلیلگر عاقل زمین فضایی زمانی گفت: \”به محض اینکه یک نقشه ایجاد شود، منسوخ شده است.\” تا همین اواخر، زمانی که شما داده‌های مربوط به زمین را جمع‌آوری می‌کردید، آن را پردازش می‌کردید و یک محصول جغرافیایی ایجاد می‌کردید، دنیایی که نشان می‌داد قبلاً تغییر کرده بود.

با این حال، داده‌های جغرافیایی مدرن این مفهوم را در هم می‌شکند. مجموعه داده‌هایی از طریق اینترنت در دسترس هستند که حداکثر تا یک دقیقه یا حتی ثانیه هستند. این داده‌ها اساساً روشی را که ما تجزیه و تحلیل جغرافیایی انجام می‌دهیم تغییر می‌دهد.

فصل ۱۱ کتاب Learning Geospatial Analysis with Python، قرار دادن همه چیز در کنار هم، تمام مهارت‌ها و تکنیک‌هایی را که در طول کتاب به دست آورده‌اید، گرد هم می‌آورد تا یک گزارش تحلیل مسیر GPS، مشابه گزارش‌هایی که در برنامه‌های تناسب اندام محبوب یافت می‌شود، ایجاد کنید.

شما با نزدیک به ۵۰۰ خط کد پایتون کار خواهید کرد تا این گزارش جامع را بسازید، که شامل عناصری مانند نقشه مسیر، مشخصات ارتفاع و حتی شرایط آب و هوایی بلادرنگ خواهد بود. در پایان فصل، یک ابزار گزارش‌دهی GPS کاملاً کاربردی خواهید داشت که می‌تواند برای برنامه‌های مختلف مانند ردیابی تناسب اندام یا ناوبری استفاده شود.

سرفصل‌های کتاب Learning Geospatial Analysis with Python:

• Cover
• Title Page
• Copyright
• Dedication
• Contributors
• Acknowledgments
• Table of Contents
• Preface
• Part 1: The History and the Present of the Industry
  • Chapter 1: Learning about Geospatial Analysis with Python
  • Chapter 2: Learning about Geospatial Data
  • Chapter 3: The Geospatial Technology Landscape
• Part 2: Geospatial Analysis Concepts
  • Chapter 4: Geospatial Python Toolbox
  • Chapter 5: Python and Geospatial Algorithms
  • Chapter 6: Creating and Editing GIS Data
  • Chapter 7: Python and Remote Sensing
  • Chapter 8: Python and Elevation Data
• Part 3: Practical Geospatial Processing Techniques
  • Chapter 9: Advanced Geospatial Modeling
  • Chapter 10: Working with Real-Time Data
  • Chapter 11: Putting It All Together
• Assessments
• Index
• About Packt
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Learning Geospatial Analysis with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.