پایتون در GIS:نحوه تسلط بر تجزیه و تحلیل مکانی – فضایی 

چرا پایتون آینده وب GIS است؟

پایتون در GIS:نحوه تسلط بر تجزیه و تحلیل مکانی – فضایی :بسیاری از مشاغل زمین فضایی امروزی نیاز به مهارت های کدنویسی دارند. این مشاغل عناصری از تجزیه و تحلیل داده ها، نقشه برداری، توسعه وب و مدیریت پایگاه داده و غیره را ترکیب می کنند. منبع جدیدی به نام «تسلط بر تجزیه و تحلیل جغرافیایی با پایتون» به شما کمک می‌کند تا تمام مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر جغرافیایی را بیاموزید، که به عنوان یک کتاب مرجع ضروری برای مبتدیان و حرفه‌ای‌ها عمل می‌کند.

برای مدت طولانی، هیچ کتاب مرجعی با پرکاربردترین کتابخانه‌های زمین فضایی پایتون در دسترس نبود، و نه کتابی که انتقال از پایتون 2 به 3 را نشان دهد – یک نقطه عطف مهم زیرا پایتون 3 بسیاری از مشکلات را در زیر هود رفع کرده است، به همین دلیل است که به روز رسانی اصلی زبان در نهایت، کتابی که شامل تجزیه و تحلیل داده‌های شطرنجی و برداری با استفاده از نوت‌بوک‌های Jupyter باشد، بسیار مورد نیاز بود، زیرا به جای کار با ویرایشگر کد، به استاندارد جدیدی برای نوشتن کد و تجسم داده‌های مکانی در یک محیط وب تعاملی تبدیل شده است.

کتاب جدیدی به نام « تسلط بر تحلیل جغرافیایی با پایتون » (نشر بسته)، سعی در پر کردن این شکاف دارد. در حالی که پایتون های زمین فضایی دیگر معمولاً تنها نمونه کوچکی از کتابخانه های پایتون یا حتی یک نوع برنامه کاربردی را پوشش می دهند، این کتاب رویکرد جامع تری دارد که طیف وسیعی از ابزارهای موجود برای تعامل با داده های مکانی را پوشش می دهد. این کار از طریق آموزش‌های نرم‌افزاری کوتاهی انجام می‌شود که نشان می‌دهد چگونه از یک مجموعه داده برای مشکلات مدیریت داده‌های روزمره، تجزیه و تحلیل و تجسم در دنیای واقعی استفاده کنید.

یک جعبه ابزار تحلیلگر جغرافیایی

کتاب با معرفی قدرتمندترین کتابخانه های پایتون شروع می شود. یک مثال GDAL است که قابلیت خواندن و نوشتن آن در سراسر صنعت به صورت روزانه مورد استفاده قرار می گیرد، چه به عنوان بخشی از نرم افزار دسکتاپ یا به عنوان یک راه حل مستقل. همچنین در این کتاب کتابخانه‌های پایتونیک جدیدی مانند Rasterio، GeoPandas و Fiona وجود دارد که بر روی GDAL ساخته شده‌اند. کتابخانه‌های مکانی کاملاً جدید مانند ArcGIS API Esri برای پایتون، Carto’s CARTOFrames و Mapbox’ MapboxGL-Jupyter که هنوز در هیچ جای دیگری پوشش داده نشده‌اند. این کتابخانه‌ها نمونه‌هایی از نحوه انتشار APIهای شرکت‌های مکانی برای تعامل با یک زیرساخت مبتنی بر ابر برای ذخیره، تجسم، تجزیه و تحلیل و ویرایش داده‌های مکانی هستند.

جای تعجب نیست که شرکت های فضایی این نوع API ها را منتشر می کنند. با در نظر گرفتن پلتفرم‌های گوگل و آمازون، داده‌های مکانی تنها زمانی معنا پیدا می‌کند که پلتفرم و ابزار مناسبی برای مدیریت آن داده‌ها داشته باشید. این کتاب شما را قادر می سازد تا پلتفرم ها و API های جغرافیایی مختلف را امتحان کنید، بنابراین می توانید توانایی های هر یک را با هم مقایسه کنید. تجزیه و تحلیل داده های شطرنجی و برداری یکی دیگر از موضوعات مهم است. تجزیه و تحلیل داده های برداری و شطرنجی هنوز به صورت روزانه انجام می شود و بنابراین باید بخشی از جعبه ابزار هر تحلیلگر جغرافیایی باشد. جدا از تجزیه و تحلیل فضایی، این کتاب به شما یاد می دهد که چگونه یک REST API جغرافیایی ایجاد کنید، داده ها را در فضای ابری پردازش کنید و یک برنامه نقشه برداری وب ایجاد کنید.

اگر به صورت روزانه با پایگاه داده های فضایی تعامل دارید، پایتون شما را تحت پوشش قرار می دهد. با کمی تجربه اسکریپت نویسی، یاد خواهید گرفت که چگونه پایگاه داده هایی مانند PostGIS، SQL Server و Spatialite را مدیریت کنید. جای تعجب نیست که PostGIS قلمرو بیشتری را به دست می آورد و بیشتر در آگهی های شغلی برای تحلیلگران جغرافیایی ذکر می شود.

آینده

در نهایت، چند کلمه آخر در مورد آینده تجزیه و تحلیل جغرافیایی. استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و فناوری بلاک چین در حال حاضر فناوری فضایی را متحول کرده است. انتظار انواع داده‌ها، فرمت‌ها، استانداردها و فن‌آوری‌های همگرای بیشتری را داشته باشید، جایی که مکان‌های جغرافیایی همانطور که می‌دانیم جای خود را خواهند داشت. اخیراً است که فناوری geospatial مورد توجه سایر حوزه ها قرار گرفته است. این کتاب امیدوار است بتواند از پل بین حوزه‌های مختلف عبور کند و نشان دهد که پایتون راهی عالی برای ورود به حوزه جغرافیایی و کشف ابزارهای بسیار عالی آن است.

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.