基于PYTHON的GIS空间分析

第1章 Python语言基础 1.1 Python语言简介 1.1.1 Python语言的诞生与发展 1.1.2 Python语言的优缺点 1.1.3 Python的应用领域 1.2 对象和变量 1.2.1 Python中的数据模型：对象 1.2.2 对象的引用：变量 1.2.3 对象的数据类型、创建与使用 1.2.4 扩展：对象的属性查询和对象比较 1.2.5 扩展：变量赋值背后对象的变化 1.3 语句和注释 1.3.1 基本语句及其注释和缩进 1.3.2 常见语句类型 1.4 函数及其内置类型 1.4.1 函数的概念及其使用 1.4.2 Python常见内置函数 1.5 第三方模块（库或包） 1.6 编辑器的下载安装 第2章 GIS基础知识 2.1 GIS简介 2.1.1 GIS的概念 2.1.2 GIS的历史 2.1.3 GIS的构成 2.1.4 GIS的功能 2.2 GIS的应用 2.3 GIS空间分析简介 2.4 栅格数据 2.5 矢量数据 第3章 基于Python的空间分析基础 3.1 文本数据的读取与解析 3.2 存储栅格数据的numpy数组 3.2.1 创建数组 3.2.2 数组属性的查询 3.2.3 数组元素的读取 3.2.4 数值精度的调整 3.2.5 数组元素的修改 3.2.6 数组的运算 3.2.7 数组的文本文件读写 3.3 栅格数据文件的读写 3.3.1 栅格数据的文件打开 3.3.2 栅格数据的信息读取 3.3.3 栅格数据的文件输出 3.4 栅格数据的数值修改 3.5 矢量数据文件的读写 3.5.1 矢量数据文件的打开 3.5.2 矢量数据的信息读取 第4章 栅格数据的空间分析 4.1 简单统计分析 4.1.1 像素值分布统计：直方图 4.1.2 像素值的统计值 4.2 分辨率变换 4.2.1 主题分辨率变换：重分类 4.2.2 空间分辨率变换：重采样 4.2.3 扩展：滑动窗口法背后的机制透析 4.3 空间插值 4.4 景观格局指数计算 4.5 遥感生态指数计算 4.6 投影转换 4.7 表面分析 4.8 分区统计 4.9 栅格裁剪 4.10 聚类分析 4.11 叠置分析 第5章 矢量数据的空间分析 5.1 矢量裁剪 5.2 矢量融合 5.3 叠置分析 5.4 缓冲区分析 5.4.1 建立缓冲区 5.4.2 缓冲区运算 5.5 空间插值 5.5.1 确定性插值法 5.5.2 统计性插值 5.6 核密度分析 5.7 空间剖分 5.7.1 构建泰森多边形 5.7.2 构建德劳内三角形 5.7.3 扩展：德劳内三角形与泰森多边形的关系 5.8 莫兰指数计算 5.9 投影转换 第6章 空间数据可视化 6.1 专题地图基础知识 6.1.1 面状专题地图 6.1.2 点状专题地图 6.1.3 线状专题地图 6.2 似地图表达的基础知识 6.2.1 比例面积/长度统计地图 6.2.2 拓扑示意地图 6.3 动态地图的基础知识 6.4 面状专题地图的绘制 6.4.1 技术基础 6.4.2 综合实例 6.5 点状专题地图的绘制 6.5.1 技术基础 6.5.2 综合实例 6.6 线状专题地图的绘制 6.6.1 技术基础 6.6.2 综合实例 6.7 比例面积统计地图的绘制 6.7.1 技术基础 6.7.2 综合实例 参考文献 结语