空间分析专属 Python 学习资料

空间数据分析能够帮助我们更好地理解地理空间中的模式和关系,从而为决策提供支持。例如,城市规划者可以使用空间数据分析来确定城市发展的最佳方向,环境科学家可以使用空间数据分析来评估污染的影响,而商业分析师可以使用空间数据分析来确定最佳的商业区位。

以下给大家罗列了和鲸社区(heywhale.com)中有关【空间分析Python】的学习资料

一、入门

1. Python 空间分析训练营 STDA1:认识空间数据

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课 1 | 认识空间数据类型与特征

  • 数据类型

  • 数据特征

  • 【案例】北京市行政区划数据、路网

  • 【闯关题】描述空间网络数据

课 2 | 认识空间数据类型与特征

  • 矢量数据处理

  • 栅格数据处理

  • 网络数据处理

  • 【闯关题】读取遥感数据,找出数值指标

课 3 | 空间数据可视化

  • 可视化的原则与技巧

  • 可视化 POI 数据

  • 可视化遥感数据

  • 可视化空间网络数据

  • 【闯关题】修改可视化遥感数据的代码参数,对比异同

2. 地理空间数据分析基础

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课 1 | 空间数据的表示与显示

  • 了解空间数据和Python处理空间数据的第三方库Geopandas

  • 学会GeoSeries对象的创建,以及几何信息的管理

  • 学会GeoDataFrame对象的创建,以及空间数据的简单管理

  • 学会Geopandas提供的空间数据的可视化方法

课 2 | 空间数据的选择与选取

  • 学会使用read_file()函数打开矢量数据,掌握自定义CSV格式的空间数据的加载方法;

  • 掌握根据属性信息和几何信息两种空间数据的方法,学会用于GeoDataFrame和DataFrame数据的遍历的apply()函数;

  • 了解和学会判断几何对象间关系的函数,如contain(),intersects(),within()等的使用方法;

  • 掌握存储空间数据to_file()函数的使用方法。

课 3 | 空间分析(一)公园分布分析

  • 掌握两种给空间数据添加属性信息的方法:使用join()连接属性,以及通过属性间的计算生成新属性

  • 掌握用 dissolve()方法将多个几何对象合并为一个几何对象、用 clip()方法进行几何对象的裁切

  • 了解泰森多边形的原理,用voronoi_diagram()方法生成泰森多边形

  • 了解EPSG,WKT和Proj4等常用的投影表示方法,掌握crs属性、set_crs()方法和to_crs()方法,对空间数据投影进行操作

课 4 | 空间分析(二)新建公园选址

  • 了解叠加分析和缓冲区分析的概念和原理

  • 掌握Geopandas中,与叠加分析和缓冲区分析相关的高级方法:overlay() 方法和 buffer() 方法

  • 学会建立多个约束条件,综合不同空间数据处理方法求解满足约束条件的区域

3. 空间聚类分析方法

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课 1 | 空间聚类分析基础

  • 了解空间聚类分析的基本原理

  • 了解空间特征的常用编码方法

  • 学会常用的特征升维和降维的方法

  • 学会特征间距离和相似性的计算方法

课 2 | K-均值聚类

  • 了解K-均值聚类的基本原理

  • 学会使用Sklearn实现K均值聚类分析

  • 学会从聚类结果中得到聚类中心

  • 学会对矢量数据和栅格数据在聚类前进行预处理的方法

  • 学会对矢量数据和栅格数据实现K-均值聚类分析

课 3 | 层次聚类

  • 了解层次聚类的基本原理

  • 了解样本间和类间的距离矩阵的计算方法

  • 能够根据距离矩阵画出聚类树

  • 学会层次聚类在矢量和栅格数据上的应用

课 4 | 高斯混合聚类

  • 了解高斯混合聚类的基本原理

  • 了解后验概率在聚类中的作用

  • 学会Sklearn库中高斯混合聚类的使用方法

  • 学会高斯混合聚类在矢量数据和栅格数据上的应用

课 5 | 模糊聚类

  • 了解模糊数学与隶属度

  • 了解模糊聚类的基本原理

  • 学会使用 scikit-fuzzy 库实现模糊聚类分析

  • 掌握在矢量数据上完成模糊聚类分析

  • 掌握在栅格数据上完成模糊聚类分析

二、【进阶】Python空间分析案例

活动教案

利用复杂网络分析传染病空间传播

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  • 构建基础的 SEIR 模型

  • 拓展 SEIRS 模型在社区和工作空间的应用

  • 构建传染病复杂网络模型

  • 模拟传染病在城市空间的传播动态

  • 作业练习

新冠疫情中的空间不平等:多尺度地理加权回归

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  • 背景

  • 认识数据

  • OlS 回归

  • 地理加权回归 GWR

  • 多尺度地理加权回归 MGWR

  • 作业

秦岭淮河人均预期寿命的差异:时空断点分析

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  • 设计思路、学习目标

  • RD分析简介

  • 应用python语言做RD分析

  • 数据集

  • RD分析流程

  • 总结

  • 作业:分析模拟数据集,并按照RD分析流程给出分析报告

利用复杂网络预测城市空间流量

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  • 如何做好时间序列分析的自相关分析?

  • 如何利用复杂网络提取特征?

  • 基于SVR方法,预测城市空间流量

  • 作业

优质项目

地理空间数据分析入门:GeoPandas 和 Shapely

开源地理空间系统教程 地理空间数据的可视化与分析 - Python系统教程

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