Introduction à la programmation SIG
Un guide pratique de Python pour les outils géospatiaux open source
Libérez la puissance des données géospatiales avec Python ! Ce guide pratique s’adresse aux débutants et utilisateurs intermédiaires désireux d’explorer l’analyse spatiale et la cartographie interactive à l’aide d’outils open source. Grâce à des exemples concrets et des données réelles, vous apprendrez à manipuler des données spatiales, à programmer en Python, à analyser des données vectorielles et matricielles, à créer des cartes web interactives, et à utiliser le cloud computing. Étudiant, chercheur, professionnel des SIG ou data scientist : ce livre vous donnera les outils pour relever les défis géospatiaux avec assurance.
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About the Book
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.
Author
About the Author
Qiusheng Wu
Dr. Qiusheng Wu is an Associate Professor at the University of Tennessee and an Amazon Scholar. His research focuses on geospatial data science, with an emphasis on using open-source Python tools and cloud computing to study environmental change. He is the creator of several widely-used Python packages, including geemap, leafmap, and geoai, and is dedicated to advancing geospatial analysis and visualization. Dr. Wu's work is a cornerstone of the open-source geospatial community, and he brings his deep expertise to this book, guiding you through the process of learning and mastering geospatial programming with Python.

Episode 318
An Interview with Qiusheng Wu
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