[{"_1":2,"_46":-5,"_47":-5},"loaderData",{"_3":4,"_14":15,"_44":-5,"_45":-5},"root",{"_5":-5,"_6":-5,"_7":-5,"_8":9,"_10":11},"user","shoppingCartId","toast","locale","en","constants",{"_12":13},"paypalClientId","AenrHU49peF-ZUH-Yq7AXLLNZYGUGlml474U16NCjB4ZznmQCEjiliN3whyuVZmkb7VxEzmTALgtKEKE","routes/_store+/_readers+/email_author.$slug/route",{"_16":17,"_43":-5},"book",{"_18":19,"_20":21,"_22":23,"_24":25,"_26":27,"_28":29},"id","Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6Qm9va1Byb2R1Y3QvNjU4NDA","title","Введение в программирование ГИС","state","published","contactAuthorMethod","email","aboutText","

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.

","authors",[30],{"_18":31,"_32":33,"_5":34},"Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6UHJvZHVjdEF1dGhvci82OTc5Nw","name","Qiusheng Wu",{"_35":36},"avatar",{"_37":38,"_39":40,"_41":42},"url","https://d308did4coypzi.cloudfront.net/avatars/519272/medium/Qiusheng_Wu_400px.jpg?1750823461","styleName","medium","exists",true,"currentUser","routes/_store+/_layout","routes/_store+/_readers+/_layout","actionData","errors"]

Email the Author