از مبتدی تا متخصص: راهنمای جامع پایتون برای تحلیل‌های مکانی و توسعه GIS با ابزارهای متن‌باز

دوره آموزش پایتون برای تحلیل‌های مکانی و برنامه‌نویسی GIS

 از مبتدی تا متخصص: راهنمای جامع پایتون برای تحلیل‌های مکانی و توسعه GIS با ابزارهای متن‌باز

---

مقدمه

در دنیای امروز، سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) و تحلیل‌های مکانی به ابزارهای اساسی در بسیاری از رشته‌ها تبدیل شده‌اند، از علوم محیطی و برنامه‌ریزی شهری گرفته تا تحلیل‌های تجاری و بهداشت عمومی. با افزایش چشمگیر حجم و پیچیدگی داده‌های مکانی، توانایی پردازش، تحلیل و بصری‌سازی این داده‌ها به صورت برنامه‌نویسی به یک مهارت حیاتی برای پژوهشگران، تحلیلگران و متخصصان فعال در حوزه اطلاعات مکانی تبدیل شده است.

پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی پیشرو برای تحلیل‌های مکانی ظهور کرده است و اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و ابزارهایی را ارائه می‌دهد که عملیات مکانی پیچیده را برای مبتدیان و متخصصان قابل دسترس می‌سازد. با این حال، مسیر از یک تازه‌کار پایتون تا یک برنامه‌نویس GIS مطمئن می‌تواند دلهره‌آور به نظر برسد، با وجود کتابخانه‌های متعدد برای یادگیری و مفاهیم برای تسلط. این دوره آموزشی، با الهام از رویکردهای عملی و مبتنی بر مثال، این شکاف را پر می‌کند.

شما با مجموعه‌داده‌های واقعی مکانی کار خواهید کرد، مسائل عملی را حل کرده و پروژه‌هایی را می‌سازید که قدرت پایتون را برای تحلیل و بصری‌سازی مکانی نشان می‌دهد. در پایان این دوره، شما اعتماد به نفس و مهارت لازم برای مقابله با چالش‌های برنامه‌نویسی مکانی خود را خواهید داشت.

چکیده

این دوره آموزشی جامع، یک معرفی عملی و دست‌به‌کار به دنیای تحلیل‌های مکانی با استفاده از پایتون و ابزارهای متن‌باز ارائه می‌دهد. این دوره برای تمام سطوح یادگیرندگان طراحی شده است و پیچیدگی‌های سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) را به مراحل واضح و قابل اجرا تقسیم می‌کند. با شروع از مهارت‌های برنامه‌نویسی بنیادی پایتون، شما درک خود را به تدریج ارتقا داده و به تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل‌های مکانی دست خواهید یافت. محتوای دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که با مجموعه‌داده‌های واقعی و تمرین‌های عملی، تعاملی باشد و به شما امکان می‌دهد مهارت‌های خود را بلافاصله به کار ببرید. این دوره شما را در کل فرایند، از دستکاری داده‌های اولیه تا ساخت داشبوردهای تعاملی و برنامه‌های کاربردی مکانی مبتنی بر ابر، با وضوح و اطمینان راهنمایی خواهد کرد.

---

مخاطبین هدف

این دوره برای طیف گسترده‌ای از یادگیرندگانی طراحی شده است که می‌خواهند از قدرت پایتون برای تحلیل و بصری‌سازی مکانی استفاده کنند:

• دانشجویان و پژوهشگران در رشته‌های جغرافیا، علوم محیطی، برنامه‌ریزی شهری، علم داده و رشته‌های مرتبط که نیاز به تحلیل داده‌های مکانی به عنوان بخشی از مطالعات یا پژوهش‌های خود دارند. هیچ تجربه برنامه‌نویسی قبلی فرض نمی‌شود، اگرچه آشنایی اولیه با کامپیوترها و مفاهیم تحلیل داده مفید است.
• متخصصان GIS که در حال حاضر از نرم‌افزار GIS دسکتاپ استفاده می‌کنند و می‌خواهند مجموعه ابزارهای خود را با مهارت‌های برنامه‌نویسی گسترش دهند. اگر با ArcGIS، QGIS یا ابزارهای مشابه کار کرده‌اید و می‌خواهید گردش‌کارها را خودکار کنید یا تحلیل‌هایی را انجام دهید که در نرم‌افزارهای GIS سنتی چالش‌برانگیز هستند، این دوره به شما در این انتقال کمک خواهد کرد.
• دانشمندان و تحلیلگران داده که با داده‌های مبتنی بر مکان کار می‌کنند و می‌خواهند قابلیت‌های تحلیل مکانی را به مهارت‌های خود اضافه کنند. اگر با اصول پایتون راحت هستید اما با مفاهیم مکانی ناآشنا هستید، این دوره شما را با تفکر مکانی و ابزارهایی که نیاز دارید آشنا خواهد کرد.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار علاقه‌مند به ساخت برنامه‌های کاربردی که با داده‌های مکانی کار می‌کنند. چه در حال توسعه برنامه‌های نقشه‌برداری وب، برنامه‌های موبایل با ویژگی‌های مکان‌یابی یا خطوط لوله پردازش داده باشید، این دوره پایه و اساس مورد نیاز شما را فراهم می‌کند.
• خودآموزان و تغییردهندگان شغل که به حوزه رو به رشد علم داده مکانی علاقه‌مند هستند. این دوره هیچ دانش قبلی از برنامه‌نویسی پایتون یا مفاهیم GIS را فرض نمی‌کند و آن را برای مبتدیان با انگیزه قابل دسترس می‌سازد.
• متخصصان در دولت و صنعت که نیاز به گنجاندن تحلیل مکانی در کار خود دارند، مانند برنامه‌ریزان شهری، مشاوران محیط زیست، محققان بازار، هماهنگ‌کنندگان لجستیک یا مقامات بهداشت عمومی.

تنها شرط اصلی، کنجکاوی و تمایل به یادگیری است. در حالی که تجربه برنامه‌نویسی مفید است، ضروری نیست. ما با اصول بنیادی شروع کرده و به صورت سیستمی پیش می‌رویم.

---

چشم‌انداز دوره آموزشی

چشم‌انداز این دوره آموزشی، توانمندسازی نسل جدیدی از متخصصان GIS، تحلیلگران داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار است تا از قدرت کامل پایتون برای حل چالش‌های پیچیده مکانی بهره‌مند شوند. ما با ارائه یک رویکرد ساختاریافته و عملی، هدف داریم که یادگیرندگان را قادر سازیم تا داده‌های مکانی را به صورت برنامه‌نویسی پردازش، تحلیل و بصری‌سازی کنند، و از این طریق، درک عمیق‌تری از پدیده‌های مکانی و کاربردهای آن‌ها در دنیای واقعی به دست آورند. این دوره به دنبال ایجاد یک جامعه از برنامه‌نویسان GIS ماهر است که بتوانند گردش‌کارهای خود را خودکار کنند، تحلیل‌های پیشرفته انجام دهند و راه‌حل‌های نوآورانه مکانی را توسعه دهند.

 

---

اهداف کلی و فرعی

اهداف کلی:

• کسب درک جامع از برنامه‌نویسی پایتون و کاربرد آن در تحلیل‌های مکانی و برنامه‌نویسی GIS. این شامل تسلط بر مفاهیم اصلی پایتون و توانایی استفاده از آن برای حل مسائل مکانی پیچیده است.
• توسعه مهارت‌های لازم برای کار با ابزارهای متن‌باز و کتابخانه‌های پایتون در اکوسیستم GIS. این امکان را فراهم می‌کند که از طیف وسیعی از ابزارهای قدرتمند برای پردازش، تحلیل و بصری‌سازی داده‌های مکانی بهره‌برداری شود.
• قابلیت اتوماسیون گردش‌کارهای GIS و توسعه برنامه‌های کاربردی سفارشی. این هدف بر افزایش کارایی و توانایی انجام تحلیل‌هایی تاکید دارد که با نرم‌افزارهای سنتی دشوار یا غیرممکن است.

اهداف فرعی (بر اساس سرفصل‌ها و اهداف یادگیری هر فصل):

بخش اول: راه‌اندازی نرم‌افزار

• راه‌اندازی محیط توسعه:
  • آشنایی با ابزارهای نرم‌افزاری ضروری برای برنامه‌نویسی GIS، از جمله Miniconda، VS Code و Git.
  • درک مفاهیم مدیریت پایتون Conda و uv و ایجاد محیط‌های مجازی برای پروژه‌های مکانی.
  • نصب و پیکربندی Visual Studio Code برای توسعه پایتون، از جمله نصب افزونه‌های ضروری.
  • استفاده از Git و GitHub برای کنترل نسخه پروژه‌های مکانی و همکاری.
  • بهره‌برداری از پلتفرم‌های محاسبات ابری مانند Google Colab و JupyterLab برای اجرای کدها و تحلیل‌های مکانی.
  • آشنایی با Docker برای محیط‌های توسعه قابل تکرار و قابل حمل.

بخش دوم: اصول برنامه‌نویسی پایتون

• تسلط بر اصول بنیادی پایتون:
  • شناخت متغیرها و انواع داده در پایتون، از جمله رشته‌ها، اعداد و کاراکترهای فرار.
  • درک ساختارهای داده اصلی پایتون مانند تاپل‌ها، لیست‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها و انتخاب مناسب‌ترین ساختار برای داده‌های مکانی.
  • اجرای عملیات پیشرفته بر روی رشته‌ها، شامل ایجاد، دستکاری و قالب‌بندی رشته‌ها برای داده‌های مکانی.
  • استفاده از حلقه‌ها و دستورات شرطی برای کنترل جریان برنامه و تصمیم‌گیری‌های منطقی.
  • تعریف و استفاده از توابع و کلاس‌ها برای ساخت کدهای قابل استفاده مجدد و سازماندهی برنامه‌ها.
  • مدیریت فایل‌ها، شامل خواندن و نوشتن انواع مختلف فایل‌ها و استفاده از مدیریت استثنائات.
  • انجام تحلیل داده با NumPy و Pandas برای کار با داده‌های جدولی و عددی.

بخش سوم: برنامه‌نویسی مکانی با پایتون

• یادگیری اکوسیستم پایتون برای GIS:
  • آشنایی با اکوسیستم پایتون مکانی و درک روابط بین کتابخانه‌های مختلف.
  • تحلیل داده‌های وکتوری با GeoPandas، از جمله ایجاد GeoDataFrames، خواندن و نوشتن داده‌های مکانی، کار با سیستم‌های مختصات، اندازه‌گیری‌های مکانی و بصری‌سازی.
  • کار با داده‌های رستری با Rasterio، شامل خواندن، بصری‌سازی، دسترسی و دستکاری باندها و نوشتن داده‌های رستری.
  • تحلیل داده‌های چندبعدی با Xarray، از جمله مدل داده Xarray، بارگذاری داده‌های اقلیمی، کار با DataArrays و Dataset ها، و بصری‌سازی.
  • تحلیل رستری با Rioxarray برای عملیات مکانی بنیادی، کار با ابعاد فضایی و رزولوشن، و ریاضیات باند.
  • بصری‌سازی تعاملی با Leafmap برای ایجاد نقشه‌های تعاملی، تغییر نقشه‌های پایه، بصری‌سازی داده‌های وکتوری و رستری، و ایجاد نقشه‌های Choropleth.
  • ژئوپرسسینگ با WhiteboxTools برای تحلیل‌های مکانی پیشرفته مانند تحلیل حوضه آبریز و داده‌های LiDAR.
  • نقشه‌برداری سه‌بعدی با MapLibre برای ایجاد نقشه‌های تعاملی سه‌بعدی و افزودن لایه‌ها و کنترل‌ها.
  • پردازش ابری با Earth Engine و Geemap برای استفاده از کاتالوگ داده Earth Engine، کار با داده‌های رستری و وکتوری، و ایجاد انیمیشن‌های Time-lapse.
  • بصری‌سازی داده‌های فراطیفی با HyperCoast برای یافتن، دانلود، خواندن، بصری‌سازی، و ایجاد مکعب‌های تصویری.
  • تحلیل مکانی با کارایی بالا با DuckDB برای استفاده از SQL، ادغام با API پایتون، و کار با هندسه‌ها و روابط مکانی.
  • پردازش داده‌های مکانی با GDAL و OGR برای تبدیل مختصات، تبدیل فرمت، برش و ماسک‌گذاری، تحلیل رستری، و تحلیل زمین.
  • ساخت داشبوردهای تعاملی با Voilà و Solara و آشنایی با Hugging Face Spaces.
  • پردازش توزیع‌شده با Apache Sedona برای تحلیل‌های مکانی در مقیاس بزرگ.

---

سرفصل کامل و جامع دوره آموزشی

این دوره به سه بخش پیشرو تقسیم شده است که شما را از راه‌اندازی نرم‌افزار، از طریق اصول پایتون تا برنامه‌نویسی پیشرفته GIS هدایت می‌کند.

بخش اول: راه‌اندازی نرم‌افزار (Software Setup)

این بخش محیط توسعه شما را با هر آنچه برای برنامه‌نویسی مکانی نیاز دارید، آماده می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که ابزارهای ضروری از جمله Miniconda برای مدیریت بسته، VS Code برای توسعه، Git برای کنترل نسخه، و جایگزین‌های مبتنی بر ابر مانند Google Colab و JupyterLab را نصب و پیکربندی کنید. این بخش تضمین می‌کند که شما قبل از ورود به برنامه‌نویسی، یک پایه و اساس محکم داشته باشید.

فصل 1: مروری بر ابزارهای نرم‌افزاری (Overview of Software Tools)

• 1.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی اهمیت انتخاب ابزارهای نرم‌افزاری مناسب برای برنامه‌نویسی GIS و چگونگی تأثیر آن بر کارایی و بهره‌وری.
• 1.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • در پایان این فصل، شما قادر خواهید بود ابزارهای ضروری نرم‌افزاری را شناسایی کرده و نقش آن‌ها را در گردش‌کار برنامه‌نویسی GIS درک کنید.
• 1.3. ابزارهای نرم‌افزاری ضروری (Essential Software Tools)
  • بررسی ابزارهای کلیدی مانند Python، محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مانند Visual Studio Code، سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git و ابزارهای مدیریت بسته مانند Conda.
  • تبیین نقش هر ابزار در یک محیط توسعه GIS.
• 1.4. یکپارچه‌سازی و گردش‌کار ابزار (Tool Integration and Workflow)
  • نحوه کارکرد این ابزارها با یکدیگر برای ایجاد یک گردش‌کار توسعه یکپارچه.
  • مثال‌هایی از نحوه استفاده از IDE برای نوشتن کد، Git برای مدیریت تغییرات و Conda برای مدیریت وابستگی‌ها.
• 1.5. اجرای مثال‌های کد (Running Code Examples)
  • راهنمایی در مورد چگونگی اجرای مثال‌های کد ارائه شده در طول دوره. این دوره دارای مثال‌های کد قابل دانلود از یک مخزن GitHub است.
• 1.6. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مفاهیم اصلی پوشش داده شده در فصل.

فصل 2: مقدمه‌ای بر مدیریت بسته پایتون (Introduction to Python Package Management)

• 2.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت مدیریت بسته در برنامه‌نویسی پایتون، به ویژه در محیط GIS که به کتابخانه‌های متعددی نیاز دارد.
• 2.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • درک مفاهیم Conda و uv، نصب Conda، ایجاد و مدیریت محیط‌های مجازی و استفاده از دستورات ضروری Conda.
• 2.3. نصب Conda (Miniconda) (Installing Conda (Miniconda))
  • مراحل گام به گام نصب Miniconda به عنوان یک توزیع کوچک از Conda.
  • توضیح مزایای Conda برای مدیریت محیط‌ها و بسته‌های پایتون.
• 2.4. درک مفاهیم Conda (Understanding Conda Concepts)
  • توضیح مفاهیم اصلی Conda مانند محیط (environment)، بسته (package)، کانال (channel) و حل کننده وابستگی (dependency solver).
• 2.5. ایجاد اولین محیط مکانی شما (Creating Your First Geospatial Environment)
  • راهنمایی عملی برای ایجاد یک محیط Conda اختصاصی برای پروژه‌های GIS.
  • مثال‌هایی از نصب کتابخانه‌های رایج GIS در محیط جدید.
• 2.6. عیب‌یابی Conda (Troubleshooting Conda)
  • راهنمایی برای حل مشکلات رایج در هنگام استفاده از Conda.
• 2.7. دستورات ضروری Conda (Essential Conda Commands)
  • لیستی از دستورات پرکاربرد Conda برای ایجاد، فعال‌سازی، غیرفعال‌سازی، حذف محیط‌ها و نصب/به‌روزرسانی بسته‌ها.
• 2.8. معرفی uv: جایگزین سریع (Introducing uv: The Fast Alternative)
  • معرفی uv به عنوان یک ابزار جدید و سریع برای مدیریت بسته پایتون و مقایسه آن با Conda.
• 2.9. بهترین روش‌ها برای مدیریت بسته (Best Practices for Package Management)
  • توصیه‌هایی برای مدیریت بهینه بسته‌ها و محیط‌ها برای جلوگیری از تداخل و اطمینان از قابلیت تکرارپذیری پروژه‌ها.
• 2.10. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مفاهیم مدیریت بسته پایتون.
• 2.11. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای تثبیت مهارت‌های مدیریت بسته.

فصل 3: راه‌اندازی ویژوال استودیو کد (Setting Up Visual Studio Code)

• 3.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Visual Studio Code (VS Code) به عنوان یک IDE محبوب و قدرتمند برای توسعه پایتون.
• 3.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب VS Code، نصب افزونه‌های ضروری، پیکربندی VS Code برای توسعه پایتون و آشنایی با میانبرهای صفحه‌کلید.
• 3.3. نصب ویژوال استودیو کد (Installing Visual Studio Code)
  • مراحل نصب VS Code بر روی سیستم عامل‌های مختلف.
• 3.4. افزونه‌های ضروری برای برنامه‌نویسی پایتون (Essential Extensions for Python Programming)
  • معرفی و توضیح افزونه‌های VS Code که توسعه پایتون و کار با Jupyter Notebooks را بهبود می‌بخشند.
• 3.5. پیکربندی VS Code برای توسعه پایتون (Configure VS Code for Python Development)
  • نحوه پیکربندی VS Code برای استفاده از محیط‌های Conda و فعال‌سازی ویژگی‌هایی مانند تکمیل خودکار کد و اشکال‌زدایی.
• 3.6. میانبرهای صفحه‌کلید ضروری (Essential Keyboard Shortcuts)
  • لیستی از میانبرهای پرکاربرد VS Code برای افزایش سرعت کدنویسی.
• 3.7. منابع و یادگیری بیشتر (References and Further Learning)
  • منابع اضافی برای یادگیری عمیق‌تر VS Code.
• 3.8. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مهم‌ترین نکات مربوط به راه‌اندازی VS Code.
• 3.9. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای راه‌اندازی و پیکربندی VS Code.

فصل 4: کنترل نسخه با Git (Version Control with Git)

• 4.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت کنترل نسخه با Git برای مدیریت پروژه‌های کد و همکاری تیمی.
• 4.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب Git، پیکربندی، درک مفاهیم Git و GitHub، استفاده از دستورات ضروری و یکپارچه‌سازی با VS Code.
• 4.3. راه‌اندازی حساب GitHub (Setting Up GitHub Account)
  • راهنمایی برای ایجاد یک حساب GitHub و اهمیت آن در پروژه‌های متن‌باز و مدیریت کد.
• 4.4. نصب Git (Installing Git)
  • مراحل نصب Git بر روی سیستم.
• 4.5. پیکربندی Git (Configuring Git)
  • تنظیمات اولیه Git مانند نام کاربری و ایمیل.
• 4.6. درک مفاهیم Git (Understanding Git Concepts)
  • توضیح مفاهیم کلیدی Git مانند مخزن (repository)، تعهد (commit)، شاخه (branch) و ادغام (merge).
• 4.7. دستورات ضروری Git (Essential Git Commands)
  • لیستی از دستورات رایج Git برای شروع کار با کنترل نسخه.
• 4.8. استفاده از GitHub (Using GitHub)
  • نحوه استفاده از GitHub برای میزبانی مخازن، همکاری، و مدیریت مسائل (issues) و درخواست‌های ادغام (pull requests).
• 4.9. یکپارچه‌سازی با VS Code (Integration with VS Code)
  • چگونگی استفاده از قابلیت‌های Git داخلی VS Code.
• 4.10. بهترین روش‌ها برای پروژه‌های مکانی (Best Practices for Geospatial Projects)
  • توصیه‌های خاص برای استفاده از Git در پروژه‌هایی که شامل داده‌های مکانی بزرگ می‌شوند.
• 4.11. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از اصول کنترل نسخه با Git و GitHub.
• 4.12. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Git و GitHub.

فصل 5: استفاده از Google Colab (Using Google Colab)

• 5.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Google Colab به عنوان یک محیط Jupyter Notebook مبتنی بر ابر که امکان اجرای کدهای پایتون را بدون نیاز به تنظیمات محلی فراهم می‌کند.
• 5.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • شروع به کار با Colab، تنظیم محیط مکانی، استفاده از ویژگی‌های ضروری و اجرای مثال‌های کد.
• 5.3. شروع به کار با Google Colab (Getting Started with Google Colab)
  • مراحل دسترسی و ایجاد یک نوت‌بوک جدید در Colab.
• 5.4. راه‌اندازی محیط مکانی شما (Setting Up Your Geospatial Environment)
  • نحوه نصب کتابخانه‌های GIS مانند GeoPandas در محیط Colab.
• 5.5. ویژگی‌های ضروری Colab (Essential Colab Features)
  • بررسی ویژگی‌هایی مانند ذخیره‌سازی ابری، دسترسی به GPU و همکاری.
• 5.6. اجرای مثال‌های کد در Colab (Run Code Examples in Colab)
  • راهنمایی برای اجرای کدهای پایتون و نمایش نتایج در محیط Colab.
• 5.7. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مزایای استفاده از Colab برای برنامه‌نویسی GIS.
• 5.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Colab.

فصل 6: کار با JupyterLab (Working with JupyterLab)

• 6.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی JupyterLab به عنوان یک محیط توسعه تعاملی برای نوت‌بوک‌های Jupyter.
• 6.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب و راه‌اندازی JupyterLab، شروع به کار با آن، استفاده از میانبرهای صفحه‌کلید و اجرای مثال‌های کد.
• 6.3. نصب و راه‌اندازی JupyterLab (Installing and Setting Up JupyterLab)
  • مراحل نصب JupyterLab و چگونگی اجرای آن از طریق Conda.
• 6.4. شروع به کار با JupyterLab (Getting Started with JupyterLab)
  • آشنایی با رابط کاربری، مدیریت فایل‌ها و اجرای کدها در نوت‌بوک‌ها.
• 6.5. میانبرهای صفحه‌کلید ضروری (Essential Keyboard Shortcuts)
  • لیستی از میانبرهای پرکاربرد برای کارایی بیشتر در JupyterLab.
• 6.6. اجرای مثال‌های کد در MyBinder (Running Code Examples on MyBinder)
  • نحوه استفاده از MyBinder برای اجرای نوت‌بوک‌های Jupyter بدون نیاز به نصب محلی.
• 6.7. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مزایای استفاده از JupyterLab برای تحلیل‌های تعاملی.
• 6.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با JupyterLab.

فصل 7: استفاده از Docker (Using Docker)

• 7.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Docker و کانتینری‌سازی به عنوان ابزاری برای ایجاد محیط‌های توسعه ایزوله و قابل تکرار.
• 7.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب Docker Desktop، درک مفاهیم اساسی Docker، اجرای مثال‌های کد و استفاده از دستورات رایج Docker.
• 7.3. نصب Docker Desktop (Installing Docker Desktop)
  • مراحل نصب Docker Desktop بر روی سیستم عامل‌های مختلف.
• 7.4. مفاهیم پایه (Basic Concepts)
  • توضیح مفاهیم Docker مانند ایمیج (image)، کانتینر (container)، Dockerfile و داکربیت (Docker Hub).
• 7.5. اجرای مثال‌های کد در Docker (Running Code Examples in Docker)
  • نحوه ایجاد و اجرای کانتینرهای Docker برای محیط‌های برنامه‌نویسی GIS.
• 7.6. دستورات رایج Docker (Common Docker Commands)
  • لیستی از دستورات اساسی Docker برای مدیریت کانتینرها و ایمیج‌ها.
• 7.7. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مزایای Docker برای توزیع و تکرارپذیری پروژه‌های GIS.
• 7.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Docker.

بخش دوم: اصول برنامه‌نویسی پایتون (Python Programming Fundamentals)

این بخش به شما کمک می‌کند تا با اصول اساسی برنامه‌نویسی پایتون آشنا شوید و پایه‌ای محکم برای کاربردهای GIS بسازید.

فصل 8: متغیرها و انواع داده (Variables and Data Types)

• 8.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت متغیرها و انواع داده در برنامه‌نویسی و نحوه ذخیره‌سازی و دستکاری اطلاعات.
• 8.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • درک متغیرها، انواع داده، قواعد نام‌گذاری متغیرها، کاراکترهای فرار، نظرات و عملیات رشته‌ای پایه.
• 8.3. متغیرها در پایتون (Variables in Python)
  • توضیح مفهوم متغیرها به عنوان مکان‌هایی برای ذخیره داده‌ها.
  • نحوه تعریف و تخصیص مقادیر به متغیرها.
• 8.4. نام‌گذاری متغیرها (Naming Variables)
  • قوانین و بهترین روش‌ها برای نام‌گذاری متغیرها برای خوانایی کد.
• 8.5. انواع داده (Data Types)
  • معرفی انواع داده اصلی پایتون: اعداد صحیح (integers), اعداد اعشاری (floats), بوليَن (Booleans), و رشته‌ها (strings).
  • مثال‌هایی از هر نوع و نحوه استفاده از آن‌ها.
• 8.6. کاراکترهای فرار (Escape Characters)
  • توضیح کاراکترهای فرار و کاربرد آن‌ها در رشته‌ها.
• 8.7. نظرات در پایتون (Comments in Python)
  • اهمیت نظرات برای مستندسازی کد و نحوه استفاده از آن‌ها.
• 8.8. کار با متغیرها و انواع داده (Working with Variables and Data Types)
  • تمرینات عملی برای کار با انواع مختلف متغیرها و انواع داده.
• 8.9. عملیات رشته‌ای پایه (Basic String Operations)
  • معرفی عملیات‌های اساسی روی رشته‌ها مانند الحاق (concatenation), برش (slicing) و ایندکس‌گذاری (indexing).
• 8.10. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مفاهیم اصلی متغیرها و انواع داده.
• 8.11. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای تقویت درک متغیرها و انواع داده.

فصل 9: ساختارهای داده پایتون (Python Data Structures)

• 9.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی ساختارهای داده به عنوان ابزارهایی برای سازماندهی و ذخیره داده‌ها به شیوه‌های کارآمد.
• 9.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • درک تاپل‌ها، لیست‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها، و انتخاب ساختار داده مناسب برای نیازهای مختلف.
• 9.3. تاپل‌ها (Tuples)
  • تعریف تاپل‌ها به عنوان ساختارهای داده تغییرناپذیر و مرتب.
  • مثال‌ها و عملیات‌های رایج روی تاپل‌ها.
• 9.4. لیست‌ها (Lists)
  • تعریف لیست‌ها به عنوان ساختارهای داده قابل تغییر و مرتب.
  • عملیات‌های پرکاربرد روی لیست‌ها مانند افزودن، حذف، ایندکس‌گذاری و برش.
  • لیست‌های تو در تو (Nested Lists).
• 9.5. مجموعه‌ها (Sets)
  • تعریف مجموعه‌ها به عنوان ساختارهای داده نامرتب و بدون تکرار.
  • عملیات‌های مجموعه مانند اجتماع، اشتراک و تفاوت.
  • مجموعه‌های منجمد (Frozen Sets).
• 9.6. دیکشنری‌ها (Dictionaries)
  • تعریف دیکشنری‌ها به عنوان مجموعه‌ای از جفت‌های کلید-مقدار (key-value pairs).
  • عملیات‌های رایج روی دیکشنری‌ها.
  • دیکشنری‌های تو در تو (Nested Dictionaries).
• 9.7. راهنمای انتخاب ساختار داده (Data Structure Selection Guide)
  • راهنمایی برای انتخاب بهترین ساختار داده بر اساس نیازهای خاص.
• 9.8. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از ساختارهای داده پایتون.
• 9.9. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با انواع ساختارهای داده.

فصل 10: عملیات رشته‌ای (String Operations)

• 10.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت دستکاری رشته‌ها در پردازش داده‌های متنی در GIS.
• 10.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • ایجاد و دستکاری رشته‌ها، استفاده از متدهای رشته‌ای برای داده‌های مکانی و قالب‌بندی رشته‌ها.
• 10.3. ایجاد و دستکاری رشته‌ها (Creating and Manipulating Strings)
  • نحوه ایجاد رشته‌ها با نقل قول‌های تکی یا دوتایی.
  • عملیات پایه مانند برش و ایندکس‌گذاری.
• 10.4. متدهای رشته‌ای برای داده‌های مکانی (String Methods for Geospatial Data)
  • معرفی متدهای رشته‌ای پرکاربرد مانند split(), join(), replace(), strip() و کاربرد آن‌ها در داده‌های GIS.
• 10.5. قالب‌بندی رشته (String Formatting)
  • تکنیک‌های قالب‌بندی رشته برای ایجاد خروجی‌های خوانا و سفارشی، از جمله f-strings.
• 10.6. راهنمای تصمیم‌گیری عملیات رشته (String Operation Decision Guide)
  • راهنمایی برای انتخاب بهترین متد یا رویکرد برای عملیات‌های خاص رشته‌ای.
• 10.7. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مفاهیم اصلی عملیات رشته‌ای.
• 10.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای دستکاری و قالب‌بندی رشته‌ها.

فصل 11: حلقه‌ها و دستورات شرطی (Loops and Conditional Statements)

• 11.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی حلقه‌ها و دستورات شرطی به عنوان ابزارهایی برای کنترل جریان برنامه و اجرای منطق.
• 11.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • درک حلقه‌های for و while، دستورات کنترل جریان (break, continue, pass) و ترکیب آن‌ها با دستورات شرطی.
• 11.3. حلقه‌های For (For Loops)
  • نحوه استفاده از حلقه‌های for برای تکرار بر روی توالی‌ها (مانند لیست‌ها و رشته‌ها).
  • مثال‌هایی از کاربرد حلقه‌های for در داده‌های GIS.
• 11.4. حلقه‌های While (While Loops)
  • نحوه استفاده از حلقه‌های while برای اجرای کد تا زمانی که یک شرط خاص برقرار باشد.
• 11.5. دستورات کنترل: تصمیم‌گیری در کد شما (Control Statements: Making Decisions in Your Code)
  • معرفی دستورات if, elif, و else برای اجرای بلوک‌های کد بر اساس شرایط.
  • توضیح break, continue, و pass در حلقه‌ها.
• 11.6. ترکیب حلقه‌ها و دستورات کنترل (Combining Loops and Control Statements)
  • مثال‌هایی از نحوه ترکیب حلقه‌ها و دستورات شرطی برای منطق‌های پیچیده‌تر.
• 11.7. راهنمای تصمیم‌گیری حلقه و دستور کنترل (Loop and Control Statement Decision Guide)
  • راهنمایی برای انتخاب بهترین نوع حلقه و دستور شرطی برای مسائل مختلف.
• 11.8. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از نحوه کنترل جریان برنامه.
• 11.9. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با حلقه‌ها و دستورات شرطی.

فصل 12: توابع و کلاس‌ها (Functions and Classes)

• 12.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت توابع برای ایجاد کدهای قابل استفاده مجدد و کلاس‌ها برای سازماندهی داده‌ها و رفتارها.
• 12.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • ساخت توابع، درک کلاس‌ها و اشیا، ترکیب توابع و کلاس‌ها و اصول طراحی.
• 12.3. توابع: ساخت بلوک‌های کد قابل استفاده مجدد (Functions: Building Reusable Code Blocks)
  • نحوه تعریف توابع، ارسال پارامترها و بازگرداندن مقادیر.
  • توضیح محدوده متغیرها (Variable Scope) و Docstrings.
  • معرفی توابع lambda.
• 12.4. کلاس‌ها: سازماندهی داده‌ها و رفتار با هم (Classes: Organizing Data and Behavior Together)
  • مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP).
  • تعریف کلاس‌ها و ایجاد اشیا.
  • توضیح ویژگی‌های کلاس و نمونه (Class and Instance Attributes) و متدهای کلاس و نمونه (Class and Instance Methods).
  • مفاهیم وراثت (Inheritance) و چندشکلی (Polymorphism).
• 12.5. ترکیب توابع و کلاس‌ها (Combining Functions and Classes)
  • مثال‌هایی از نحوه همکاری توابع و کلاس‌ها در طراحی برنامه‌ها.
• 12.6. دستورالعمل‌های طراحی تابع و کلاس (Function and Class Design Guidelines)
  • بهترین روش‌ها برای طراحی توابع و کلاس‌های خوانا و کارآمد.
• 12.7. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از مفاهیم توابع و کلاس‌ها.
• 12.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای ساخت توابع و کار با کلاس‌ها.

فصل 13: کار با فایل‌ها (Working with Files)

• 13.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت خواندن و نوشتن فایل‌ها برای تعامل با داده‌های ذخیره شده.
• 13.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • ایجاد، خواندن و نوشتن فایل‌ها، کار با فرمت‌های مختلف فایل و مدیریت استثنائات.
• 13.3. ایجاد یک فایل نمونه (Creating a Sample File)
  • نحوه ایجاد فایل‌های متنی ساده.
• 13.4. خواندن و نوشتن فایل‌ها (Reading and Writing Files)
  • متدهای مختلف برای خواندن محتوای فایل‌ها و نوشتن داده‌ها به فایل‌ها.
• 13.5. مدیریت استثنائات (Exception Handling)
  • مفهوم استثنائات و نحوه استفاده از بلوک‌های try-except برای مدیریت خطاها.
• 13.6. ترکیب مدیریت فایل و مدیریت استثنائات (Combining File Handling and Exception Handling)
  • مثال‌هایی از کاربرد مدیریت استثنائات در عملیات فایل برای ساخت برنامه‌های قوی‌تر.
• 13.7. کار با فرمت‌های مختلف فایل (Working with Different File Formats)
  • مقدمه‌ای بر کار با فرمت‌های رایج مانند CSV و JSON در پایتون.
• 13.8. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از اصول کار با فایل‌ها.
• 13.9. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای خواندن، نوشتن و مدیریت فایل‌ها.

فصل 14: تحلیل داده با NumPy و Pandas (Data Analysis with NumPy and Pandas)

• 14.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی NumPy و Pandas به عنوان کتابخانه‌های اساسی برای تحلیل داده در پایتون.
• 14.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • آشنایی با NumPy برای عملیات عددی و Pandas برای داده‌های جدولی و ترکیب آن‌ها.
• 14.3. مقدمه‌ای بر NumPy (Introduction to NumPy)
  • بررسی آرایه‌های NumPy و عملیات‌های برداری.
  • کاربرد NumPy در محاسبات علمی و داده‌های عددی بزرگ.
• 14.4. مقدمه‌ای بر Pandas (Introduction to Pandas)
  • معرفی ساختارهای داده Pandas: Series و DataFrame.
  • عملیات‌های اساسی روی DataFrame ها مانند انتخاب داده، فیلتر کردن و گروه‌بندی.
  • توانایی Pandas در خواندن انواع مختلف فرمت‌های داده مانند CSV, Excel, JSON.
• 14.5. ترکیب NumPy و Pandas (Combining NumPy and Pandas)
  • مثال‌هایی از نحوه استفاده از NumPy در کنار Pandas برای تحلیل‌های پیچیده‌تر.
• 14.6. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های NumPy و Pandas در تحلیل داده.
• 14.7. مطالعه بیشتر (Further Reading)
  • منابع برای مطالعه عمیق‌تر NumPy و Pandas.
• 14.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای تحلیل داده با NumPy و Pandas.

بخش سوم: برنامه‌نویسی مکانی با پایتون (Geospatial Programming with Python)

این بخش شما را در اکوسیستم پایتون مکانی راهنمایی می‌کند و به شما می‌آموزد که از کتابخانه‌های متخصص برای انواع وظایف GIS استفاده کنید.

فصل 15: مقدمه‌ای بر پایتون مکانی (Introduction to Geospatial Python)

• 15.1. مقدمه (Introduction)
  • اهمیت پایتون در تحلیل‌های مکانی و نقش آن در اکوسیستم GIS.
• 15.2. اکوسیستم پایتون مکانی (The Geospatial Python Ecosystem)
  • مروری بر کتابخانه‌های کلیدی مانند GeoPandas، Rasterio، Xarray، Leafmap، WhiteboxTools، GDAL و OGR و نقش آن‌ها.
• 15.3. درک روابط کتابخانه‌ای (Understanding Library Relationships)
  • توضیح وابستگی‌ها و تعاملات بین کتابخانه‌های مختلف (مانند GeoPandas بر پایه Pandas و Shapely).
• 15.4. راه‌اندازی محیط شما (Setting Up Your Environment)
  • یادآوری مراحل تنظیم محیط Conda برای کتابخانه‌های GIS.
• 15.5. تأیید و اولین گام‌ها (Verification and First Steps)
  • نحوه تأیید نصب صحیح کتابخانه‌ها و اجرای کدهای ساده.
• 15.6. مسیر یادگیری و مرور فصل (Learning Path and Chapter Overview)
  • راهنمایی در مورد چگونگی پیشرفت در بخش سوم و ارتباط فصول.
• 15.7. مفاهیم کلیدی برای به خاطر سپردن (Key Concepts to Remember)
  • خلاصه‌ای از مهم‌ترین مفاهیم مقدماتی GIS با پایتون.
• 15.8. دریافت کمک و منابع (Getting Help and Resources)
  • منابع آنلاین برای عیب‌یابی و یادگیری بیشتر.
• 15.9. گام‌های بعدی (Next Steps)
  • توصیه‌هایی برای ادامه یادگیری و پروژه‌های آینده.
• 15.10. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای شروع برنامه‌نویسی GIS با پایتون.

فصل 16: تحلیل داده‌های وکتوری با GeoPandas (Vector Data Analysis with GeoPandas)

• 16.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی GeoPandas به عنوان کتابخانه اصلی برای کار با داده‌های وکتوری در پایتون.
• 16.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • آشنایی با مفاهیم اصلی GeoPandas، ایجاد GeoDataFrames، خواندن/نوشتن داده‌ها، کار با CRS، تحلیل‌های مکانی و بصری‌سازی.
• 16.3. مفاهیم اصلی (Core Concepts)
  • توضیح GeoSeries و GeoDataFrame به عنوان ساختارهای داده اصلی در GeoPandas.
  • ارتباط با Pandas DataFrame.
• 16.4. نصب GeoPandas (Installing GeoPandas)
  • مراحل نصب GeoPandas در محیط Conda.
• 16.5. ایجاد GeoDataFrames (Creating GeoDataFrames)
  • نحوه ایجاد GeoDataFrames از داده‌های جدولی (مانند Pandas DataFrames) با استفاده از مختصات.
• 16.6. خواندن و نوشتن داده‌های مکانی (Reading and Writing Geospatial Data)
  • نحوه خواندن فرمت‌های رایج داده‌های وکتوری مانند Shapefile، GeoJSON، GeoPackage و GeoParquet با استفاده از تابع read_file().
  • نحوه ذخیره GeoDataFrames به فرمت‌های مختلف با استفاده از تابع to_file().
  • اتصال به پایگاه داده PostGIS و DuckDB برای داده‌های مکانی.
• 16.7. پروژه‌ها و سیستم‌های مرجع مختصات (CRS) (Projections and Coordinate Reference Systems (CRS))
  • اهمیت CRS در داده‌های مکانی.
  • نحوه تعیین و تغییر CRS در GeoPandas با استفاده از set_crs() و to_crs().
• 16.8. اندازه‌گیری‌ها و تحلیل مکانی (Spatial Measurements and Analysis)
  • محاسبه مساحت (area), طول (length), محیط (boundary), و سایر اندازه‌گیری‌های هندسی.
  • ایجاد بافر (buffer) و centroids.
• 16.9. بصری‌سازی داده‌های مکانی (Visualizing Geospatial Data)
  • ایجاد نقشه‌های استاتیک با استفاده از متد plot() GeoPandas و Matplotlib.
  • ایجاد نقشه‌های تعاملی با explore() و Leafmap.
  • نقشه‌های Choropleth.
• 16.10. عملیات‌های هندسی پیشرفته (Advanced Geometric Operations)
  • استفاده از عملیات‌های هندسی مانند unary_union, convex_hull, simplify و envelope.
• 16.11. روابط و پرس‌وجوهای مکانی (Spatial Relationships and Queries)
  • بررسی روابط مکانی مانند intersects(), contains(), within(), overlaps(), crosses() و touches().
  • انجام پیوندهای مکانی (Spatial Joins) برای ترکیب داده‌ها بر اساس روابط هندسی.
• 16.12. بهترین روش‌ها و ملاحظات عملکرد (Best Practices and Performance Considerations)
  • نکاتی برای بهینه‌سازی عملکرد GeoPandas، از جمله استفاده از Spatial Index.
• 16.13. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های GeoPandas برای تحلیل داده‌های وکتوری.
• 16.14. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با GeoPandas.

فصل 17: کار با داده‌های رستری با Rasterio (Working with Raster Data Using Rasterio)

• 17.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Rasterio به عنوان کتابخانه اصلی برای کار با داده‌های رستری در پایتون.
• 17.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب Rasterio، خواندن/نوشتن داده‌های رستری، بصری‌سازی، دسترسی/دستکاری باندها و برش داده‌ها.
• 17.3. نصب Rasterio (Installing Rasterio)
  • مراحل نصب Rasterio در محیط Conda.
• 17.4. خواندن داده‌های رستری (Reading Raster Data)
  • نحوه باز کردن و خواندن اطلاعات از فایل‌های رستری (مانند GeoTIFF).
  • دسترسی به متادیتای رستری مانند CRS، تبدیل affine و ابعاد.
• 17.5. بصری‌سازی داده‌های رستری (Visualizing Raster Data)
  • ایجاد نقشه‌های استاتیک از داده‌های رستری با استفاده از Matplotlib.
  • تنظیم Color Maps و محدوده مقادیر.
• 17.6. دسترسی و دستکاری باندهای رستری (Accessing and Manipulating Raster Bands)
  • نحوه کار با باندهای مختلف در داده‌های رستری چند باندی.
  • انجام عملیات پایه روی مقادیر پیکسل.
• 17.7. نوشتن داده‌های رستری (Writing Raster Data)
  • نحوه ذخیره داده‌های رستری پردازش شده به فرمت‌های جدید.
• 17.8. برش داده‌های رستری (Clipping Raster Data)
  • تکنیک‌های برش داده‌های رستری با استفاده از اشکال وکتوری.
• 17.9. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های Rasterio برای پردازش داده‌های رستری.
• 17.10. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Rasterio.

فصل 18: تحلیل داده‌های چندبعدی با Xarray (Multi-dimensional Data Analysis with Xarray)

• 18.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Xarray به عنوان کتابخانه‌ای قدرتمند برای کار با داده‌های چندبعدی (مانند داده‌های آب و هوا یا اقلیمی).
• 18.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • درک مدل داده Xarray، بارگذاری و کاوش داده‌های اقلیمی، کار با DataArrays و Dataset ها، انتخاب/ایندکس‌گذاری، عملیات‌ها و بصری‌سازی.
• 18.3. درک مدل داده Xarray (Understanding Xarray’s Data Model)
  • توضیح DataArray و Dataset به عنوان ساختارهای داده اصلی Xarray.
• 18.4. راه‌اندازی محیط شما (Setting Up Your Environment)
  • مراحل نصب Xarray و وابستگی‌های آن.
• 18.5. بارگذاری و کاوش داده‌های اقلیمی واقعی (Loading and Exploring Real Climate Data)
  • نحوه بارگذاری داده‌های علمی در فرمت‌های رایج (مانند NetCDF).
• 18.6. کار با DataArrays (Working with DataArrays)
  • عملیات‌های اساسی روی DataArrays مانند انتخاب، برش و محاسبات.
• 18.7. انتخاب و ایندکس‌گذاری بصری داده‌ها (Intuitive Data Selection and Indexing)
  • تکنیک‌های پیشرفته برای انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها بر اساس برچسب‌ها (labels) و ابعاد (dimensions).
• 18.8. انجام عملیات بر روی داده‌های چندبعدی (Performing Operations on Multi-Dimensional Data)
  • اجرای عملیات‌های ریاضی و آماری در امتداد ابعاد مختلف.
• 18.9. بصری‌سازی داده با Xarray (Data Visualization with Xarray)
  • ایجاد نمودارها و نقشه‌ها از داده‌های Xarray.
• 18.10. کار با Dataset ها: متغیرهای متعدد (Working with Datasets: Multiple Variables)
  • نحوه مدیریت و تحلیل چندین متغیر در یک Dataset.
• 18.11. قدرت عملیات مبتنی بر برچسب (The Power of Label-Based Operations)
  • توضیح مزایای عملیات مبتنی بر برچسب در Xarray.
• 18.12. تکنیک‌های ایندکس‌گذاری پیشرفته (Advanced Indexing Techniques)
  • مروری بر ایندکس‌گذاری پیچیده‌تر برای انتخاب زیرمجموعه‌های دقیق از داده‌ها.
• 18.13. عملیات محاسباتی سطح بالا (High-Level Computational Operations)
  • استفاده از Xarray برای تحلیل‌های محاسباتی پیچیده.
• 18.14. ورودی و خروجی داده (Data Input and Output)
  • نحوه خواندن و نوشتن داده‌های Xarray به فرمت‌های مختلف.
• 18.15. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های Xarray برای داده‌های چندبعدی.
• 18.16. مطالعه بیشتر (Further Reading)
  • منابع اضافی برای یادگیری عمیق‌تر Xarray.
• 18.17. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای تحلیل داده با Xarray.

فصل 19: تحلیل رستری با Rioxarray (Raster Analysis with Rioxarray)

• 19.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Rioxarray به عنوان افزونه‌ای برای Xarray که قابلیت‌های مکانی را برای داده‌های رستری فراهم می‌کند.
• 19.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • راه‌اندازی محیط Rioxarray، بارگذاری و کاوش داده‌های رستری ژئورفرنس شده، عملیات‌های مکانی بنیادی و بصری‌سازی.
• 19.3. راه‌اندازی محیط Rioxarray شما (Setting Up Your Rioxarray Environment)
  • مراحل نصب Rioxarray.
• 19.4. بارگذاری و کاوش داده‌های رستری ژئورفرنس شده (Loading and Exploring Georeferenced Raster Data)
  • نحوه خواندن داده‌های رستری با Rioxarray و دسترسی به اطلاعات ژئورفرنسینگ آن‌ها.
• 19.5. عملیات‌های مکانی بنیادی (Fundamental Geospatial Operations)
  • برش (clipping)، بازتاب (reprojecting) و سایر عملیات‌های اساسی روی داده‌های رستری.
• 19.6. کار با ابعاد فضایی و رزولوشن (Working with Spatial Dimensions and Resolution)
  • نحوه تغییر ابعاد و رزولوشن داده‌های رستری.
• 19.7. بصری‌سازی داده‌های رستری مکانی (Visualizing Geospatial Raster Data)
  • ایجاد نمودارها و نقشه‌ها از داده‌های رستری با استفاده از Rioxarray و Matplotlib.
• 19.8. ذخیره‌سازی داده و مدیریت فایل (Data Storage and File Management)
  • نحوه ذخیره داده‌های رستری پردازش شده به فرمت‌های مختلف.
• 19.9. مقایسه‌های سیستم مختصات (Coordinate System Comparisons)
  • توضیح تأثیر سیستم‌های مختصات بر تحلیل‌های رستری.
• 19.10. مقدمه‌ای بر ریاضیات باند (Introduction to Band Math)
  • انجام عملیات ریاضی روی باندهای رستری برای ایجاد شاخص‌ها (مانند NDVI).
• 19.11. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های Rioxarray برای تحلیل رستری.
• 19.12. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Rioxarray.

فصل 20: بصری‌سازی تعاملی با Leafmap (Interactive Visualization with Leafmap)

• 20.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Leafmap به عنوان یک پکیج قدرتمند پایتون برای نقشه‌برداری تعاملی و تحلیل مکانی.
• 20.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب و راه‌اندازی Leafmap، ایجاد نقشه‌های تعاملی، تغییر نقشه‌های پایه، بصری‌سازی داده‌های وکتوری و رستری.
• 20.3. نصب و راه‌اندازی Leafmap (Installing and Setting Up Leafmap)
  • مراحل نصب Leafmap در محیط Conda.
• 20.4. ایجاد نقشه‌های تعاملی (Creating Interactive Maps)
  • نحوه ایجاد نقشه‌های پایه با Leafmap و افزودن کنترل‌ها.
• 20.5. تغییر نقشه‌های پایه (Changing Basemaps)
  • دسترسی به مجموعه‌ای از نقشه‌های پایه مانند OpenStreetMap و Google Maps.
• 20.6. بصری‌سازی داده‌های وکتوری (Visualizing Vector Data)
  • نحوه افزودن GeoDataFrames به نقشه‌های Leafmap.
• 20.7. ایجاد نقشه‌های Choropleth (Creating Choropleth Maps)
  • نحوه ایجاد نقشه‌های Choropleth برای نمایش داده‌های آماری بر اساس مناطق.
• 20.8. بصری‌سازی داده‌های GeoParquet (Visualizing GeoParquet Data)
  • نحوه بارگذاری و نمایش داده‌های GeoParquet.
• 20.9. بصری‌سازی PMTiles (Visualizing PMTiles)
  • معرفی PMTiles و نحوه بصری‌سازی آن‌ها در Leafmap.
• 20.10. بصری‌سازی داده‌های رستری (Visualizing Raster Data)
  • نحوه افزودن داده‌های رستری و Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) به نقشه‌ها.
• 20.11. دسترسی و بصری‌سازی داده‌های باز Maxar (Accessing and Visualizing Maxar Open Data)
  • مثال‌هایی از دسترسی و بصری‌سازی داده‌های ماهواره‌ای.
• 20.12. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های Leafmap برای نقشه‌برداری تعاملی.
• 20.13. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Leafmap.

فصل 21: ژئوپرسسینگ با WhiteboxTools (Geoprocessing with WhiteboxTools)

• 21.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی WhiteboxTools به عنوان یک چارچوب تحلیل مکانی قدرتمند برای ژئوپرسسینگ.
• 21.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب WhiteboxTools و انجام تحلیل‌های مکانی پیشرفته.
• 21.3. چرا Whitebox؟ (Why Whitebox?)
  • مزایای WhiteboxTools، از جمله کارایی بالا، بیش از 400 ابزار ژئوپرسسینگ، و پشتیبانی از پایتون.
• 21.4. منابع مفید برای Whitebox (Useful Resources for Whitebox)
  • مستندات و انجمن‌های WhiteboxTools.
• 21.5. نصب Whitebox (Installing Whitebox)
  • مراحل نصب و پیکربندی WhiteboxTools در محیط پایتون.
• 21.6. تحلیل حوضه آبریز (Watershed Analysis)
  • انجام تحلیل‌های هیدرولوژیکی مانند پر کردن گودال‌ها (filling pits)، محاسبه جهت جریان (flow direction) و تجمع جریان (flow accumulation).
  • استخراج حوضه‌های آبریز.
• 21.7. تحلیل داده‌های LiDAR (LiDAR Data Analysis)
  • مقدمه‌ای بر کار با داده‌های LiDAR و انجام عملیات‌هایی مانند ایجاد مدل‌های رقومی زمین (DTM).
• 21.8. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های WhiteboxTools برای ژئوپرسسینگ پیشرفته.
• 21.9. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با WhiteboxTools.

فصل 22: نقشه‌برداری سه‌بعدی با MapLibre (3D Mapping with MapLibre)

• 22.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی MapLibre به عنوان یک کتابخانه برای ایجاد نقشه‌های وب تعاملی و سه‌بعدی.
• 22.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب و راه‌اندازی MapLibre، ایجاد نقشه‌های تعاملی، افزودن کنترل‌ها و لایه‌ها، و بصری‌سازی سه‌بعدی.
• 22.3. منابع مفید (Useful Resources)
  • مستندات و مثال‌های MapLibre.
• 22.4. نصب و راه‌اندازی (Installation and Setup)
  • مراحل نصب MapLibre در محیط پایتون.
• 22.5. ایجاد نقشه‌های تعاملی (Creating Interactive Maps)
  • نحوه ایجاد نقشه‌های پایه با MapLibre.
• 22.6. افزودن کنترل‌های نقشه (Adding Map Controls)
  • افزودن کنترل‌هایی مانند بزرگنمایی/کوچکنمایی، مقیاس و ناوبری.
• 22.7. افزودن لایه‌ها (Adding Layers)
  • نحوه افزودن لایه‌های مختلف داده به نقشه.
• 22.8. استفاده از MapTiler (Using MapTiler)
  • معرفی MapTiler برای دسترسی به نقشه‌های پایه و داده‌های سه‌بعدی.
• 22.9. نقشه‌برداری سه‌بعدی (3D Mapping)
  • تکنیک‌های ایجاد نقشه‌های سه‌بعدی، شامل اکستروژن (extrusion) ویژگی‌ها و نمایش مدل‌های ارتفاعی.
• 22.10. بصری‌سازی داده‌های وکتوری (Visualizing Vector Data)
  • نحوه نمایش داده‌های وکتوری در نقشه‌های سه‌بعدی.
• 22.11. بصری‌سازی داده‌های رستری (Visualizing Raster Data)
  • نحوه نمایش داده‌های رستری در نقشه‌های سه‌بعدی.
• 22.12. افزودن مؤلفه‌های سفارشی (Adding Custom Components)
  • نحوه گسترش قابلیت‌های MapLibre با مؤلفه‌های سفارشی.
• 22.13. بصری‌سازی PMTiles (Visualizing PMTiles)
  • نحوه نمایش داده‌های PMTiles در نقشه‌های MapLibre.
• 22.14. افزودن لایه‌های DeckGL (Adding DeckGL Layers)
  • ادغام لایه‌های DeckGL برای بصری‌سازی داده‌های بزرگ.
• 22.15. خروجی به HTML (Exporting to HTML)
  • نحوه ذخیره نقشه‌های تعاملی به عنوان فایل‌های HTML مستقل.
• 22.16. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های MapLibre برای نقشه‌برداری سه‌بعدی.
• 22.17. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با MapLibre.

فصل 23: محاسبات ابری با Earth Engine و Geemap (Cloud Computing with Earth Engine and Geemap)

• 23.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Google Earth Engine (GEE) به عنوان یک پلتفرم محاسبات ابری برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای.
• 23.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • آشنایی با GEE و Geemap، کاوش کاتالوگ داده GEE، کار با انواع داده‌ها و پردازش داده‌های رستری و وکتوری.
• 23.3. مقدمه‌ای بر Google Earth Engine (Introduction to Google Earth Engine)
  • مفاهیم اصلی GEE، از جمله پردازش در مقیاس بزرگ و دسترسی به آرشیوهای داده.
• 23.4. مقدمه‌ای بر نقشه‌های تعاملی و ابزارها (Introduction to Interactive Maps and Tools)
  • معرفی Geemap به عنوان یک پکیج پایتون برای تسهیل تعامل با GEE.
• 23.5. کاتالوگ داده Earth Engine (The Earth Engine Data Catalog)
  • کاوش داده‌های موجود در کاتالوگ GEE، از جمله تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های اقلیمی.
• 23.6. انواع داده Earth Engine (Earth Engine Data Types)
  • توضیح انواع داده GEE مانند Image, ImageCollection, Feature و FeatureCollection.
• 23.7. داده‌های رستری Earth Engine (Earth Engine Raster Data)
  • نحوه کار با داده‌های رستری در GEE، از جمله فیلتر کردن و انتخاب باندها.
• 23.8. داده‌های وکتوری Earth Engine (Earth Engine Vector Data)
  • نحوه کار با داده‌های وکتوری در GEE.
• 23.9. ابزارهای بیشتر برای بصری‌سازی داده‌های Earth Engine (More Tools for Visualizing Earth Engine Data)
  • تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته برای داده‌های GEE با استفاده از Geemap.
• 23.10. پردازش داده‌های وکتوری (Vector Data Processing)
  • انجام عملیات ژئوپرسسینگ بر روی داده‌های وکتوری در GEE.
• 23.11. پردازش داده‌های رستری (Raster Data Processing)
  • انجام تحلیل‌های رستری مانند محاسبه شاخص‌ها و طبقه‌بندی.
• 23.12. خروجی داده‌های Earth Engine (Exporting Earth Engine Data)
  • نحوه خروجی داده‌های پردازش شده از GEE.
• 23.13. ایجاد انیمیشن‌های Time-lapse (Creating Timelapse Animations)
  • تکنیک‌های ایجاد انیمیشن‌های Time-lapse از سری‌های زمانی تصاویر ماهواره‌ای.
• 23.14. ترسیم نمودارهای داده Earth Engine (Charting Earth Engine Data)
  • ایجاد نمودارها از داده‌های GEE.
• 23.15. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قدرت GEE و Geemap برای تحلیل‌های مکانی در مقیاس بزرگ.
• 23.16. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با GEE و Geemap.

فصل 24: بصری‌سازی داده‌های فراطیفی با HyperCoast (Hyperspectral Data Visualization with HyperCoast)

• 24.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی داده‌های فراطیفی و اهمیت آن‌ها در سنجش از دور.
• 24.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • راه‌اندازی محیط، یافتن، دانلود، خواندن، بصری‌سازی، ایجاد مکعب‌های تصویری و برش/آستانه‌گذاری تعاملی داده‌های فراطیفی.
• 24.3. راه‌اندازی محیط (Environment Setup)
  • مراحل نصب کتابخانه‌های لازم برای HyperCoast.
• 24.4. یافتن داده‌های فراطیفی (Finding Hyperspectral Data)
  • منابع و روش‌های یافتن مجموعه‌داده‌های فراطیفی.
• 24.5. دانلود داده‌های فراطیفی (Downloading Hyperspectral Data)
  • نحوه دانلود داده‌های فراطیفی.
• 24.6. خواندن داده‌های فراطیفی (Reading Hyperspectral Data)
  • نحوه بارگذاری داده‌های فراطیفی به پایتون.
• 24.7. بصری‌سازی داده‌های فراطیفی (Visualizing Hyperspectral Data)
  • تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های فراطیفی، از جمله باندهای مجزا و ترکیب‌های رنگی.
• 24.8. ایجاد مکعب‌های تصویری (Creating Image Cubes)
  • مفهوم مکعب‌های تصویری و نحوه ساخت آن‌ها.
• 24.9. برش تعاملی (Interactive Slicing)
  • نحوه انجام برش‌های تعاملی در مکعب‌های تصویری برای کاوش طیف‌های مختلف.
• 24.10. آستانه‌گذاری تعاملی (Interactive Thresholding)
  • تکنیک‌های آستانه‌گذاری تعاملی برای شناسایی ویژگی‌های خاص در داده‌های فراطیفی.
• 24.11. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قابلیت‌های HyperCoast برای بصری‌سازی داده‌های فراطیفی.
• 24.12. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با HyperCoast.

فصل 25: تحلیل‌های مکانی با کارایی بالا با DuckDB (High-Performance Geospatial Analytics with DuckDB)

• 25.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی DuckDB به عنوان یک پایگاه داده تحلیلی درون حافظه‌ای (in-memory) برای تحلیل‌های مکانی با کارایی بالا.
• 25.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب و راه‌اندازی DuckDB، استفاده از SQL برای تحلیل مکانی، ادغام با پایتون، واردات/صادرات داده و کار با هندسه‌ها.
• 25.3. نصب و راه‌اندازی (Installation and Setup)
  • مراحل نصب DuckDB و افزونه‌های مکانی آن.
• 25.4. اصول SQL برای تحلیل مکانی (SQL Basics for Spatial Analysis)
  • مروری بر دستورات SQL ضروری و توابع مکانی برای پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها.
• 25.5. یکپارچه‌سازی API پایتون (Python API Integration)
  • نحوه استفاده از DuckDB از طریق API پایتون و تعامل با Pandas DataFrames.
• 25.6. واردات داده (Data Import)
  • نحوه وارد کردن داده‌های مکانی از فرمت‌های مختلف به DuckDB.
• 25.7. صادرات داده (Data Export)
  • نحوه ذخیره نتایج تحلیل به فرمت‌های مختلف فایل.
• 25.8. کار با هندسه‌ها (Working with Geometries)
  • عملیات‌های هندسی مانند ایجاد نقاط، خطوط و چندضلعی‌ها.
• 25.9. روابط مکانی (Spatial Relationships)
  • بررسی روابط مکانی با استفاده از توابع DuckDB.
• 25.10. پیوندهای مکانی (Spatial Joins)
  • انجام پیوندهای مکانی پیچیده برای ترکیب مجموعه‌داده‌ها.
• 25.11. تحلیل داده‌های در مقیاس بزرگ (Large-Scale Data Analysis)
  • ملاحظات عملکردی برای کار با مجموعه‌داده‌های مکانی بزرگ.
• 25.12. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قدرت DuckDB برای تحلیل‌های مکانی با کارایی بالا.
• 25.13. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با DuckDB.

فصل 26: پردازش داده‌های مکانی با GDAL و OGR (Geospatial Data Processing with GDAL and OGR)

• 26.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی GDAL و OGR به عنوان کتابخانه‌های بنیادی برای پردازش داده‌های رستری و وکتوری.
• 26.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب و راه‌اندازی GDAL/OGR، درک داده‌ها، تبدیل مختصات، تبدیل فرمت، برش/ماسک‌گذاری و تحلیل رستری/وکتوری.
• 26.3. نصب و راه‌اندازی (Installation and Setup)
  • مراحل نصب GDAL/OGR.
• 26.4. مجموعه‌داده‌های نمونه (Sample Datasets)
  • استفاده از مجموعه‌داده‌های نمونه برای تمرین عملیات‌ها.
• 26.5. درک داده‌های شما (Understanding Your Data)
  • نحوه بازرسی متادیتای داده‌های مکانی با GDAL/OGR.
• 26.6. تبدیل مختصات (Coordinate Transformation)
  • تبدیل CRS برای داده‌های رستری و وکتوری.
• 26.7. تبدیل فرمت (Format Conversion)
  • نحوه تبدیل بین فرمت‌های مختلف داده‌های مکانی.
• 26.8. برش و ماسک‌گذاری (Clipping and Masking)
  • برش داده‌های رستری و وکتوری به یک منطقه خاص.
• 26.9. تحلیل‌ها و محاسبات رستری (Raster Analysis and Calculations)
  • انجام عملیات‌های ریاضی و آماری روی داده‌های رستری.
• 26.10. تبدیل بین رستر و وکتور (Converting Between Raster and Vector)
  • تکنیک‌های تبدیل داده‌ها بین فرمت‌های رستری و وکتوری.
• 26.11. پردازش هندسه (Geometry Processing)
  • عملیات‌های هندسی پیشرفته روی داده‌های وکتوری.
• 26.12. مدیریت فیلدها و لایه‌ها (Managing Fields and Layers)
  • نحوه دسترسی و تغییر فیلدها و لایه‌ها در داده‌های وکتوری.
• 26.13. Tile گذاری و مدیریت داده (Tiling and Data Management)
  • استراتژی‌های تقسیم داده‌های بزرگ به کاشی‌ها (tiles) برای مدیریت کارآمد.
• 26.14. پردازش پیشرفته رستر (Advanced Raster Processing)
  • عملیات‌های رستری پیچیده‌تر مانند موزاییک‌سازی (mosaicking) و resampling.
• 26.15. تحلیل زمین (Terrain Analysis)
  • محاسبه شیب (slope)، جهت (aspect) و سایه‌روشن (hillshade) از مدل‌های ارتفاعی.
• 26.16. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قدرت GDAL و OGR برای پردازش داده‌های مکانی.
• 26.17. منابع و مطالعه بیشتر (References and Further Reading)
  • منابع اضافی برای یادگیری عمیق‌تر GDAL و OGR.
• 26.18. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با GDAL و OGR.

فصل 27: ساخت داشبوردهای تعاملی با Voilà و Solara (Building Interactive Dashboards with Voilà and Solara)

• 27.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Voilà و Solara به عنوان ابزارهایی برای تبدیل نوت‌بوک‌های Jupyter به برنامه‌های وب تعاملی.
• 27.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب Voilà و Solara، معرفی Hugging Face Spaces، ایجاد برنامه‌های Voilà و Solara.
• 27.3. نصب Voilà و Solara (Installing Voilà and Solara)
  • مراحل نصب Voilà و Solara.
• 27.4. مقدمه‌ای بر Hugging Face Spaces (Introduction to Hugging Face Spaces)
  • معرفی Hugging Face Spaces به عنوان یک پلتفرم برای میزبانی برنامه‌های کاربردی وب.
• 27.5. ایجاد یک برنامه پایه Voilà (Creating a Basic Voilà Application)
  • نحوه تبدیل یک نوت‌بوک Jupyter به یک برنامه وب تعاملی با Voilà.
• 27.6. ایجاد یک برنامه وب پیشرفته با Solara (Creating an Advanced Web Application with Solara)
  • ساخت داشبوردهای پیچیده‌تر با استفاده از Solara و مؤلفه‌های آن.
• 27.7. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از نحوه ساخت داشبوردهای تعاملی برای نمایش تحلیل‌های GIS.
• 27.8. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای ساخت برنامه‌های وب با Voilà و Solara.

فصل 28: محاسبات توزیع‌شده با Apache Sedona (Distributed Computing with Apache Sedona)

• 28.1. مقدمه (Introduction)
  • معرفی Apache Sedona به عنوان یک چارچوب برای تحلیل‌های مکانی توزیع‌شده و در مقیاس بزرگ.
• 28.2. اهداف یادگیری (Learning Objectives)
  • نصب و راه‌اندازی Apache Sedona، درک مفاهیم اصلی، عملیات‌ها، پیوندهای مکانی، تحلیل‌های پیشرفته و کار با داده‌های رستری و وکتوری.
• 28.3. نصب و راه‌اندازی Apache Sedona (Installing and Setting Up Apache Sedona)
  • مراحل نصب و پیکربندی Apache Sedona.
• 28.4. دانلود داده‌های نمونه (Downloading Sample Data)
  • نحوه دریافت داده‌های نمونه برای تمرین.
• 28.5. مفاهیم اصلی و ساختارهای داده (Core Concepts and Data Structures)
  • توضیح مفاهیم اساسی Apache Sedona.
• 28.6. عملیات‌ها و توابع مکانی (Spatial Operations and Functions)
  • انجام عملیات‌های مکانی پایه با Apache Sedona.
• 28.7. پیوندهای مکانی و ایندکس‌گذاری (Spatial Joins and Indexing)
  • نحوه انجام پیوندهای مکانی کارآمد در مقیاس بزرگ.
• 28.8. تحلیل مکانی پیشرفته (Advanced Spatial Analysis)
  • انجام تحلیل‌های مکانی پیچیده‌تر با Apache Sedona.
• 28.9. خواندن داده‌های وکتوری (Reading Vector Data)
  • نحوه بارگذاری داده‌های وکتوری از فرمت‌های مختلف.
• 28.10. بصری‌سازی داده‌های وکتوری (Visualizing Vector Data)
  • نحوه نمایش داده‌های وکتوری پردازش شده.
• 28.11. نوشتن داده‌های وکتوری (Writing Vector Data)
  • نحوه ذخیره داده‌های وکتوری.
• 28.12. خواندن داده‌های رستری (Reading Raster Data)
  • نحوه بارگذاری داده‌های رستری.
• 28.13. بصری‌سازی داده‌های رستری (Visualizing Raster Data)
  • نحوه نمایش داده‌های رستری.
• 28.14. جبر نقشه رستری (Raster Map Algebra)
  • انجام عملیات جبر نقشه روی داده‌های رستری.
• 28.15. آمار منطقه‌ای رستر (Raster Zonal Statistics)
  • محاسبه آمار منطقه‌ای بر روی داده‌های رستری.
• 28.16. نوشتن داده‌های رستری (Writing Raster Data)
  • نحوه ذخیره داده‌های رستری.
• 28.17. یکپارچه‌سازی با GeoPandas (Integration with GeoPandas)
  • نحوه استفاده از Apache Sedona در کنار GeoPandas.
• 28.18. موارد استفاده واقعی (Real-World Use Cases)
  • مثال‌هایی از کاربردهای Apache Sedona در سناریوهای واقعی.
• 28.19. نکات کلیدی (Key Takeaways)
  • خلاصه‌ای از قدرت Apache Sedona برای تحلیل‌های مکانی توزیع‌شده.
• 28.20. منابع و مطالعه بیشتر (References and Further Reading)
  • منابع اضافی برای یادگیری عمیق‌تر Apache Sedona.
• 28.21. تمرینات (Exercises)
  • تمرین‌های عملی برای کار با Apache Sedona.

---

در پایان دوره آموزشی انتظار می‌رود که:

در پایان این دوره، شما اعتماد به نفس و مهارت لازم برای مقابله با چالش‌های برنامه‌نویسی مکانی خود را خواهید داشت. به طور خاص، انتظار می‌رود که شما بتوانید:

• محیط توسعه خود را به صورت حرفه‌ای راه‌اندازی و مدیریت کنید، از جمله استفاده از Conda برای مدیریت بسته، VS Code برای کدنویسی، Git برای کنترل نسخه، و محیط‌های ابری مانند Google Colab و JupyterLab برای انعطاف‌پذیری.
• بر روی اصول برنامه‌نویسی پایتون تسلط یابید، شامل متغیرها، انواع داده، ساختارهای داده (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها، مجموعه‌ها)، عملیات رشته‌ای، حلقه‌ها، دستورات شرطی، توابع و کلاس‌ها.
• فایل‌ها را به صورت کارآمد بخوانید، بنویسید و مدیریت کنید و از تکنیک‌های مدیریت استثنائات برای نوشتن کدهای قوی‌تر استفاده کنید.
• داده‌های جدولی و عددی را با استفاده از NumPy و Pandas تحلیل کنید و از این کتابخانه‌ها به عنوان پایه‌ای برای تحلیل‌های مکانی بهره ببرید.
• داده‌های وکتوری را با GeoPandas پردازش، تحلیل و بصری‌سازی کنید، از جمله کار با CRS، انجام اندازه‌گیری‌های مکانی، و اجرای پیوندهای مکانی.
• داده‌های رستری را با Rasterio و Rioxarray مدیریت و تحلیل کنید، شامل خواندن، نوشتن، دستکاری باندها و انجام عملیات‌های رستری پیشرفته.
• با داده‌های چندبعدی با Xarray کار کنید و قابلیت‌های آن را برای تحلیل داده‌های علمی پیچیده به کار ببندید.
• نقشه‌های تعاملی و سه‌بعدی ایجاد کنید و داده‌های مکانی را به صورت جذاب و موثر با Leafmap و MapLibre بصری‌سازی کنید.
• عملیات‌های ژئوپرسسینگ پیشرفته را با WhiteboxTools انجام دهید و داده‌های LiDAR را تحلیل کنید.
• قابلیت‌های محاسبات ابری Google Earth Engine را با Geemap به کار ببندید برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای در مقیاس بزرگ.
• داده‌های فراطیفی را با HyperCoast بصری‌سازی کنید و تکنیک‌های خاص این نوع داده‌ها را اعمال کنید.
• تحلیل‌های مکانی با کارایی بالا را با DuckDB انجام دهید و از قدرت SQL برای پردازش داده‌های بزرگ بهره‌مند شوید.
• پردازش داده‌های مکانی را در سطح پایین‌تر با GDAL و OGR انجام دهید و عملیات‌هایی مانند تبدیل مختصات و فرمت را اجرا کنید.
• داشبوردهای تعاملی و برنامه‌های کاربردی وب را با Voilà و Solara بسازید تا نتایج تحلیل‌های خود را به اشتراک بگذارید.
• تحلیل‌های مکانی توزیع‌شده را با Apache Sedona انجام دهید برای کار با مجموعه‌داده‌های فوق‌بزرگ.

---

مدرس دوره آموزشی

دکتر سعید جوی‌زاده کوچ پژوهشی با بیش از 25 سال سابقه

شماره تماس: 09120438874 وب‌سایت: www.gisland.org پست الکترونیک: saeedjavizadeh@gmail.com

---

برنامه نویسی GIS با پایتون: راهنمای جامع ابزارهای متن باز مکانی و تجزیه و تحلیل داده‌های جغرافیایی

چکیده

این فصل به عنوان یک راهنمای جامع و عملی برای برنامه‌نویسی سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای متن باز مکانی عمل می‌کند. هدف اصلی آن توانمندسازی خوانندگان برای انجام تجزیه و تحلیل‌های مکانی پیشرفته و ایجاد راه‌حل‌های سفارشی برای چالش‌های داده‌های جغرافیایی است. این فصل به دقت زیرساخت‌های نرم‌افزاری ضروری، از جمله مدیریت بسته‌های پایتون و محیط‌های توسعه، را پوشش می‌دهد و سپس به اصول اساسی برنامه‌نویسی پایتون می‌پردازد. بخش عمده‌ای از فصل به برنامه‌نویسی مکانی با پایتون اختصاص دارد، که شامل کار با داده‌های وکتوری و رستری، تجزیه و تحلیل داده‌های چندبعدی، تجسم تعاملی و محاسبات ابری است. همچنین، موضوعات پیشرفته‌ای مانند تجزیه و تحلیل عملکرد بالا، پردازش داده‌های مکانی در مقیاس بزرگ و ساخت داشبوردهای تعاملی نیز بررسی می‌شود. با تمرکز بر ابزارهای متن باز و رویکردی عملی، این فصل برای هر کسی که به دنبال تسلط بر برنامه‌نویسی GIS با پایتون است، یک منبع ارزشمند محسوب می‌شود.

مقدمه

در دنیای امروز، که داده‌های مکانی نقش فزاینده‌ای در فهم و حل مسائل پیچیده ایفا می‌کنند، توانایی تعامل و دستکاری این داده‌ها از طریق برنامه‌نویسی ضروری است. زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل قابلیت‌های بالای خود در علم داده و سهولت استفاده، به گزینه‌ای بی‌نظیر برای برنامه‌نویسی GIS تبدیل شده است. این فصل از کتاب با هدف ارائه یک راهنمای عملی و جامع برای برنامه‌نویسی GIS با پایتون تدوین شده است. در این راستا، ما بر ابزارهای متن باز مکانی تأکید می‌کنیم که به شما امکان می‌دهند بدون وابستگی به نرم‌افزارهای تجاری گران‌قیمت، تجزیه و تحلیل‌های پیچیده و تجسم‌های داده‌ای جذاب ایجاد کنید.

این فصل برای مخاطبان متنوعی طراحی شده است: از مبتدیان که تازه وارد دنیای برنامه‌نویسی و GIS شده‌اند تا حرفه‌ای‌های باتجربه که به دنبال عمیق‌تر شدن در پایتون برای کاربردهای مکانی هستند. برای استفاده حداکثری از این فصل، توصیه می‌شود که کد مثال‌ها را دانلود کرده و همراه با توضیحات، تمرینات را نیز انجام دهید. همچنین، آموزش‌های ویدیویی مکمل و منابع آنلاین دیگر نیز می‌توانند در مسیر یادگیری شما بسیار سودمند باشند.

محتوای این فصل به سه بخش اصلی تقسیم می‌شود:

1. راه‌اندازی نرم‌افزار (Software Setup): این بخش به معرفی و راه‌اندازی ابزارهای نرم‌افزاری حیاتی برای برنامه‌نویسی GIS با پایتون می‌پردازد. این شامل مدیریت بسته‌های پایتون با ابزارهایی مانند کندا (Conda) و uv، تنظیم ویرایشگر کد ویژوال استودیو کد (VS Code)، استفاده از سیستم کنترل نسخه گیت (Git) و گیت‌هاب (GitHub)، و آشنایی با محیط‌های محاسباتی مبتنی بر وب مانند گوگل کولب (Google Colab) و ژوپیتر لب (JupyterLab)، و همچنین استفاده از داکر (Docker) برای مدیریت محیط‌های توسعه است.
2. اصول برنامه‌نویسی پایتون (Python Programming Fundamentals): این بخش مفاهیم بنیادی برنامه‌نویسی پایتون را پوشش می‌دهد که برای کار با داده‌های مکانی ضروری هستند. از جمله این مفاهیم می‌توان به متغیرها و انواع داده‌ها، ساختارهای داده‌ای پایتون مانند تاپل‌ها، لیست‌ها، مجموعه‌ها و دیکشنری‌ها، عملیات روی رشته‌ها، حلقه‌ها و دستورات شرطی، توابع و کلاس‌ها، و کار با فایل‌ها اشاره کرد. همچنین، مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده‌ها با کتابخانه‌های قدرتمند NumPy و Pandas ارائه می‌شود که ستون فقرات بسیاری از عملیات‌های مکانی در پایتون را تشکیل می‌دهند.
3. برنامه‌نویسی مکانی با پایتون (Geospatial Programming with Python): این بخش به صورت عمیق به اکوسیستم پایتون برای GIS می‌پردازد. مباحثی نظیر تجزیه و تحلیل داده‌های وکتوری با GeoPandas، کار با داده‌های رستری با Rasterio، تجزیه و تحلیل داده‌های چندبعدی با Xarray و Rioxarray، تجسم تعاملی با Leafmap و MapLibre، ژئوپراسسینگ با WhiteboxTools، محاسبات ابری با Earth Engine و Geemap، تجسم داده‌های فراطیفی با HyperCoast، تجزیه و تحلیل مکانی با عملکرد بالا با DuckDB، و پردازش داده‌های مکانی با GDAL و OGR پوشش داده می‌شود. همچنین، ساخت داشبوردهای تعاملی با Voilà و Solara و محاسبات توزیع‌شده با Apache Sedona نیز مورد بحث قرار می‌گیرد.

این فصل به شما کمک می‌کند تا نه تنها مفاهیم تئوری را درک کنید، بلکه مهارت‌های عملی لازم برای استفاده از پایتون در پروژه‌های GIS واقعی را نیز کسب کنید. آماده باشید تا یک سفر هیجان‌انگیز را در دنیای برنامه‌نویسی مکانی آغاز کنید!

بخش اول: راه‌اندازی و زیرساخت نرم‌افزار برای برنامه‌نویسی GIS با پایتون

در این بخش، ما بر روی پایه‌گذاری قوی برای برنامه‌نویسی GIS با پایتون تمرکز خواهیم کرد. انتخاب و پیکربندی صحیح ابزارهای نرم‌افزاری، کلید یک جریان کاری کارآمد و بدون دردسر است. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه محیط توسعه خود را راه‌اندازی کنید، بسته‌های پایتون را مدیریت کنید، و از ابزارهای کنترل نسخه برای پروژه‌های خود استفاده کنید.

۱.۱. مروری بر ابزارهای نرم‌افزاری ضروری

برنامه‌نویسی GIS با پایتون نیازمند مجموعه‌ای از ابزارهای خاص است که به شما امکان می‌دهد کد بنویسید، بسته‌ها را مدیریت کنید، و داده‌های مکانی را تجزیه و تحلیل و تجسم کنید. این ابزارها اغلب با یکدیگر همکاری می‌کنند تا یک اکوسیستم قدرتمند را برای توسعه‌دهندگان فراهم آورند. در این فصل، ما بر ابزارهایی تمرکز می‌کنیم که به طور گسترده در جامعه GIS متن باز پذیرفته شده‌اند و قابلیت‌های قدرتمندی را ارائه می‌دهند. درک نقش هر ابزار و نحوه ادغام آن‌ها برای ایجاد یک جریان کاری منسجم، از اهداف اصلی یادگیری در این بخش است.

۱.۲. مدیریت بسته‌های پایتون: Conda و uv

مدیریت بسته‌ها در پایتون، به ویژه در محیط‌های توسعه GIS که اغلب شامل کتابخانه‌های پیچیده با وابستگی‌های زیاد هستند، بسیار حیاتی است. کندا (Conda)، که غالباً از طریق مینی‌کندا (Miniconda) نصب می‌شود، یک سیستم مدیریت بسته و محیط است که امکان نصب، اجرا، و به‌روزرسانی بسته‌ها و وابستگی‌های آن‌ها را فراهم می‌کند. کندا فراتر از پایتون عمل کرده و می‌تواند بسته‌های زبان‌های مختلف و کتابخانه‌های سیستمی را نیز مدیریت کند، که این امر آن را برای محیط‌های GIS که نیازمند کتابخانه‌های C/C++ مانند GDAL/OGR هستند، بسیار مناسب می‌سازد.

برای شروع، نصب مینی‌کندا اولین گام است. پس از نصب، درک مفاهیم کلیدی کندا، مانند محیط‌ها (environments) و کانال‌ها (channels)، ضروری است. یک محیط کندا یک پوشه مجزا شامل مجموعه‌ای از بسته‌ها و وابستگی‌های آن‌ها است که به شما امکان می‌دهد پروژه‌های مختلف را با نسخه‌های متفاوت کتابخانه‌ها، بدون ایجاد تداخل با یکدیگر، مدیریت کنید. این امر به ویژه برای جلوگیری از «تضاد وابستگی‌ها» که می‌تواند در پروژه‌های پایتون مشکل‌ساز باشد، مفید است. می‌توانید اولین محیط مکانی خود را با نصب کتابخانه‌های GIS مانند GeoPandas و Rasterio در آن ایجاد کنید. همچنین، شناخت دستورات ضروری کندا برای فعال‌سازی، غیرفعال‌سازی، نصب و حذف بسته‌ها، و مدیریت محیط‌ها، بخش مهمی از این فرآیند است.

در کنار کندا، uv به عنوان یک جایگزین سریع برای مدیریت بسته‌ها معرفی می‌شود. استفاده از بهترین روش‌ها برای مدیریت بسته‌ها، مانند ایجاد محیط‌های اختصاصی برای هر پروژه و استفاده از فایل‌های نیازمندی‌ها (requirements files) برای بازتولیدپذیری، می‌تواند کارایی توسعه شما را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.

۱.۳. راه‌اندازی ویژوال استودیو کد (VS Code) برای برنامه‌نویسی GIS

ویژوال استودیو کد (Visual Studio Code – VS Code) یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) رایگان، سبک و قدرتمند است که پشتیبانی عالی برای برنامه‌نویسی پایتون و به خصوص برای کار با ژوپیتر نوت‌بوک‌ها (Jupyter Notebooks) و محیط‌های مجازی پایتون ارائه می‌دهد. نصب VS Code نسبتاً ساده است و پس از آن، نصب افزونه‌های ضروری برای برنامه‌نویسی پایتون، مانند افزونه رسمی پایتون از مایکروسافت، به شدت توصیه می‌شود. این افزونه‌ها قابلیت‌هایی مانند برجسته‌سازی نحوی، تکمیل خودکار کد، اشکال‌زدایی، و فرمت‌بندی کد را فراهم می‌کنند که بهره‌وری شما را افزایش می‌دهند.

پیکربندی VS Code برای توسعه پایتون شامل انتخاب مفسر پایتون صحیح (مانند محیط کندای که قبلاً ایجاد کرده‌اید) و تنظیم مسیرهای مربوط به بسته‌های نصب شده است. آشنایی با میانبرهای صفحه کلید ضروری در VS Code می‌تواند سرعت کدنویسی و پیمایش شما را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد. VS Code یک ابزار بسیار جامع است که کار با آن را برای انواع پروژه‌های پایتون و نه فقط GIS آسان می‌کند.

۱.۴. کنترل نسخه با Git و GitHub

کنترل نسخه (Version Control) ابزاری حیاتی برای توسعه نرم‌افزار، به ویژه در پروژه‌های تیمی یا زمانی که نیاز به ردیابی تغییرات در کد خود دارید، محسوب می‌شود. گیت (Git) یک سیستم کنترل نسخه توزیع‌شده است که به شما امکان می‌دهد تاریخچه تغییرات پروژه خود را مدیریت کنید. گیت‌هاب (GitHub) یک پلتفرم مبتنی بر وب است که مخازن گیت را میزبانی می‌کند و امکان همکاری، به اشتراک‌گذاری کد، و مدیریت پروژه‌های متن باز را فراهم می‌آورد.

راه‌اندازی حساب گیت‌هاب، نصب گیت بر روی سیستم شما، و پیکربندی اولیه گیت (مانند تنظیم نام کاربری و ایمیل) گام‌های اولیه برای شروع استفاده از این ابزارها هستند. درک مفاهیم کلیدی گیت مانند مخزن (repository)، کامیت (commit)، برنچ (branch)، و مرج (merge) برای استفاده مؤثر از آن ضروری است. دستورات ضروری گیت مانند git clone, git add, git commit, git push, و git pull به شما کمک می‌کنند تا تغییرات کد خود را مدیریت و همگام‌سازی کنید. گیت‌هاب همچنین با VS Code یکپارچه‌سازی شده است که انجام عملیات‌های گیت را مستقیماً از محیط توسعه آسان‌تر می‌کند. برای پروژه‌های مکانی، بهترین روش‌ها شامل ذخیره داده‌های بزرگ به صورت جداگانه (به جای ذخیره مستقیم در مخزن گیت)، استفاده از .gitignore برای نادیده گرفتن فایل‌های موقت، و کامیت‌های منظم با پیام‌های واضح است.

۱.۵. استفاده از Google Colab، JupyterLab و Docker

علاوه بر محیط توسعه محلی، ابزارهای مبتنی بر ابر و کانتینری نیز برای برنامه‌نویسی GIS با پایتون بسیار مفید هستند:

۱.۵.۱. Google Colab

گوگل کولب (Google Colab) یک محیط ژوپیتر نوت‌بوک رایگان مبتنی بر ابر است که امکان اجرای کد پایتون را فراهم می‌کند. این ابزار به ویژه برای یادگیری، آزمایش کد، و انجام تحلیل‌هایی که نیاز به منابع محاسباتی بالا (مانند GPU) دارند، مفید است، زیرا این منابع را به صورت رایگان (با محدودیت‌هایی) ارائه می‌دهد. می‌توانید به راحتی محیط مکانی خود را در Colab راه‌اندازی کنید و مثال‌های کد را مستقیماً در مرورگر خود اجرا کنید. Colab برای پردازش داده‌های سنجش از دور و تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی از داده‌های ماهواره‌ای مانند Sentinel-2 و Landsat 8 استفاده شده است. این ابزار می‌تواند برای تجسم تصاویر سه‌باندی و اعمال ماسک‌های ابری به داده‌های ماهواره‌ای نیز به کار رود.

۱.۵.۲. JupyterLab

ژوپیتر لب (JupyterLab) یک محیط توسعه تعاملی مبتنی بر وب برای نوت‌بوک‌های ژوپیتر است که امکان کار با کد، داده‌ها، و تجسم‌ها را در یک رابط کاربری انعطاف‌پذیر فراهم می‌کند. نصب و راه‌اندازی JupyterLab نسبتاً آسان است و می‌توانید با آن شروع به کار کنید و مثال‌های کد را مستقیماً اجرا کنید. مانند VS Code، JupyterLab نیز از میانبرهای صفحه کلید برای بهبود تجربه کاربری پشتیبانی می‌کند. قابلیت اجرای نوت‌بوک‌ها در پلتفرم‌هایی مانند MyBinder نیز ارائه شده است که امکان اشتراک‌گذاری و بازتولیدپذیری محیط‌های کد را بدون نیاز به نصب محلی فراهم می‌کند.

۱.۵.۳. Docker

داکر (Docker) یک پلتفرم کانتینرسازی است که به شما امکان می‌دهد برنامه‌ها و وابستگی‌های آن‌ها را در کانتینرهای مستقل و قابل حمل بسته‌بندی کنید. این امر مشکلات مربوط به “ماشین من کار می‌کند” را از بین می‌برد، زیرا هر کانتینر شامل همه چیزهایی است که یک برنامه برای اجرا نیاز دارد. نصب داکر دسکتاپ (Docker Desktop) گام اول است. درک مفاهیم اساسی داکر مانند ایمیج‌ها (images) و کانتینرها (containers) برای استفاده مؤثر از آن ضروری است. با داکر، می‌توانید محیط‌های توسعه GIS را به صورت ایزوله و بازتولیدپذیر ایجاد کنید و مثال‌های کد را درون کانتینرها اجرا کنید. دستورات رایج داکر برای ساخت، اجرا، توقف و حذف کانتینرها به شما کمک می‌کند تا جریان کاری خود را مدیریت کنید.

این ابزارها (Colab, JupyterLab, Docker) با ارائه محیط‌های منعطف و قابل حمل، به توسعه‌دهندگان GIS کمک می‌کنند تا بر مشکلات سازگاری محیط غلبه کرده و همکاری را در پروژه‌های مکانی بهبود بخشند.

بخش دوم: اصول برنامه‌نویسی پایتون برای کاربردهای GIS

پس از راه‌اندازی محیط توسعه، نوبت به آشنایی با اصول بنیادی زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌رسد. این اصول، سنگ بنای هر برنامه پیچیده‌ای هستند و درک عمیق آن‌ها برای برنامه‌نویسی GIS بسیار ضروری است. این بخش به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های پایتون خود را تقویت کرده و برای کار با داده‌های مکانی آماده شوید.

۲.۱. متغیرها و انواع داده‌ها

در پایتون، متغیرها (Variables) به عنوان محفظه‌ای برای ذخیره مقادیر استفاده می‌شوند. در برنامه‌نویسی GIS، متغیرها می‌توانند برای نگهداری انواع مختلفی از اطلاعات جغرافیایی مانند مختصات (عرض جغرافیایی، طول جغرافیایی)، نام عوارض، جمعیت، مساحت، یا هر ویژگی توصیفی دیگری به کار روند. نام‌گذاری متغیرها باید خوانا و توصیفی باشد تا کد شما قابل فهم‌تر شود.

پایتون از انواع داده‌های مختلفی پشتیبانی می‌کند که هر کدام برای نگهداری نوع خاصی از اطلاعات بهینه شده‌اند. برخی از انواع داده‌های اساسی عبارتند از:

• اعداد صحیح (Integers): برای مقادیر عددی کامل مانند تعداد خانه‌ها در یک منطقه.
• اعداد اعشاری (Floats): برای مقادیر اعشاری مانند مساحت یک پارک یا مختصات جغرافیایی.
• بولی (Boolean): برای مقادیر درست/غلط (True/False) که در عملیات‌های شرطی و منطقی (مانند بررسی اینکه آیا یک نقطه درون یک منطقه قرار دارد یا خیر) بسیار مفید هستند.
• رشته‌ها (Strings): برای نگهداری متن، مانند نام شهرها، آدرس‌ها، یا نام لایه‌ها.

کار با متغیرها و انواع داده‌ها شامل اختصاص مقادیر، انجام عملیات ریاضی و منطقی، و تبدیل بین انواع داده‌ها است. کاراکترهای گریز (Escape Characters) در رشته‌ها برای نمایش کاراکترهای خاص (مانند نقل قول درون یک رشته) استفاده می‌شوند. کامنت‌ها (Comments) بخش‌های غیرقابل اجرای کد هستند که برای توضیح و مستندسازی کد به کار می‌روند و خوانایی کد را به شدت افزایش می‌دهند. عملیات‌های اساسی روی رشته‌ها مانند الحاق (concatenation)، برش (slicing)، و فرمت‌بندی (formatting) نیز برای کار با داده‌های توصیفی مکانی بسیار کاربردی هستند.

۲.۲. ساختارهای داده‌ای پایتون

پایتون چندین ساختار داده‌ای داخلی برای سازماندهی و ذخیره مجموعه‌ای از داده‌ها ارائه می‌دهد که هر کدام ویژگی‌های منحصر به فردی دارند. در GIS، این ساختارها برای مدیریت مجموعه مختصات، ویژگی‌های عوارض، یا نتایج تحلیل‌های مکانی به کار می‌روند.

• تاپل‌ها (Tuples): توالی‌های مرتب و تغییرناپذیر از عناصر هستند. به عنوان مثال، می‌توانید از یک تاپل برای ذخیره مختصات (طول، عرض) یک نقطه استفاده کنید که نیازی به تغییر ندارد.
• لیست‌ها (Lists): توالی‌های مرتب و قابل تغییر از عناصر هستند. لیست‌ها بسیار انعطاف‌پذیرند و می‌توانید عناصر را به آن‌ها اضافه، حذف یا تغییر دهید. در GIS، لیست‌ها می‌توانند برای نگهداری مجموعه‌ای از عوارض، لایه‌های مکانی، یا نتایج یک پردازش گروهی استفاده شوند. به عنوان مثال، لیستی از GeoDataFrameها برای عملیات بر روی چندین لایه وکتوری.
• مجموعه‌ها (Sets): مجموعه‌هایی نامرتب از عناصر منحصربه‌فرد هستند. از مجموعه‌ها می‌توان برای یافتن عناصر مشترک یا متمایز بین دو مجموعه داده (مانند مجموعه‌ای از کد پستی‌ها) یا حذف موارد تکراری استفاده کرد.
• دیکشنری‌ها (Dictionaries): مجموعه‌هایی نامرتب از جفت‌های کلید-مقدار هستند. دیکشنری‌ها برای ذخیره داده‌هایی که نیاز به دسترسی سریع بر اساس یک کلید منحصربه‌فرد دارند، ایده‌آل هستند. در GIS، دیکشنری‌ها می‌توانند برای ذخیره ویژگی‌های توصیفی یک عارضه (مانند {'نام شهر': 'تهران', 'جمعیت': 10000000}) یا برای ساخت GeoDataFrameها از ابتدا استفاده شوند.

انتخاب ساختار داده‌ای مناسب بستگی به نیازهای خاص برنامه و ویژگی‌های داده دارد. مثلاً، اگر نیاز به تغییر مکرر عناصر دارید، لیست‌ها مناسب‌ترند؛ در حالی که برای جستجوی سریع بر اساس کلید، دیکشنری‌ها بهترین گزینه هستند.

۲.۳. عملیات روی رشته‌ها

رشته‌ها (Strings) در پایتون برای کار با داده‌های متنی استفاده می‌شوند. در GIS، رشته‌ها می‌توانند شامل نام مکان‌ها، آدرس‌ها، توضیحات عوارض جغرافیایی، یا مسیر فایل‌ها باشند. پایتون مجموعه‌ای غنی از توابع و متدها برای ایجاد و دستکاری رشته‌ها ارائه می‌دهد.

برخی از عملیات‌های رایج روی رشته‌ها عبارتند از:

• ایجاد رشته‌ها: رشته‌ها را می‌توان با استفاده از نقل قول‌های تکی، دوتایی یا سه‌تایی تعریف کرد.
• برش و ایندکس‌گذاری (Indexing and Slicing): دسترسی به کاراکترهای خاص یا زیررشته‌ها از طریق ایندکس‌گذاری و برش انجام می‌شود.
• متدهای رشته (String Methods): پایتون متدهای داخلی زیادی برای انجام عملیات‌های رایج مانند تغییر حروف (بزرگ/کوچک کردن)، یافتن زیررشته‌ها، جایگزینی کاراکترها، یا تقسیم رشته‌ها بر اساس جداکننده ارائه می‌دهد. این متدها به ویژه برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های متنی مکانی مفید هستند.
• فرمت‌بندی رشته‌ها (String Formatting): برای ایجاد رشته‌های پویا با جایگذاری متغیرها در آن‌ها استفاده می‌شود. این قابلیت در تولید گزارش‌ها یا برچسب‌گذاری نقشه‌ها بسیار کاربردی است.

یک راهنمای تصمیم‌گیری برای انتخاب عملیات رشته‌ای مناسب می‌تواند به کاربران در بهینه‌سازی کدهایشان کمک کند.

۲.۴. حلقه‌ها و دستورات شرطی

حلقه‌ها (Loops) و دستورات شرطی (Conditional Statements) ابزارهای اساسی در برنامه‌نویسی هستند که به شما امکان می‌دهند جریان اجرای کد را کنترل کنید. در برنامه‌نویسی GIS، این ابزارها برای خودکارسازی وظایف تکراری و تصمیم‌گیری بر اساس ویژگی‌های داده‌های مکانی بسیار مفید هستند.

• حلقه for (For Loops): برای پیمایش و انجام عملیات روی هر عنصر در یک توالی (مانند لیست‌ها، تاپل‌ها، رشته‌ها یا عناصر یک GeoDataFrame) استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توانید از یک حلقه for برای محاسبه مساحت هر پلیگون در یک لایه یا پردازش دسته‌ای تصاویر ماهواره‌ای استفاده کنید.
• حلقه while (While Loops): این حلقه تا زمانی که یک شرط خاص برقرار باشد، به اجرای کد ادامه می‌دهد. اگرچه کمتر از for در GIS استفاده می‌شود، اما می‌تواند برای وظایفی که تعداد تکرارها از قبل مشخص نیست (مثلاً جستجو تا رسیدن به یک آستانه خاص) مفید باشد.
• دستورات کنترل (Control Statements): این دستورات شامل if, elif (else if), و else هستند. آن‌ها به کد شما اجازه می‌دهند بر اساس شرایط مختلف، تصمیم‌گیری کند. به عنوان مثال، می‌توانید از آن‌ها برای فیلتر کردن عوارض بر اساس یک معیار (مانند انتخاب شهرهایی با جمعیت بالای یک مقدار مشخص) یا تعیین رنگ‌بندی بر اساس نوع کاربری زمین استفاده کنید.
• ترکیب حلقه‌ها و دستورات کنترل: با ترکیب این دو، می‌توانید منطق‌های پیچیده‌تری را پیاده‌سازی کنید. مثلاً، در یک حلقه for بر روی عوارض، از یک دستور if برای اعمال پردازش‌های متفاوت بر اساس ویژگی‌های هر عارضه استفاده کنید.

یک راهنمای تصمیم‌گیری می‌تواند به شما در انتخاب بهترین نوع حلقه یا دستور شرطی برای وظایف مختلف کمک کند.

۲.۵. توابع و کلاس‌ها

توابع (Functions) بلوک‌های کد قابل استفاده مجدد هستند که وظایف خاصی را انجام می‌دهند. استفاده از توابع باعث می‌شود کد شما سازمان‌یافته‌تر، خواناتر، و قابل نگهداری‌تر باشد. در GIS، توابع می‌توانند برای کپسوله‌سازی عملیات‌های ژئوپراسسینگ (مانند محاسبه فاصله تا نزدیک‌ترین ایستگاه مترو) یا فرمول‌های تجزیه و تحلیل (مانند محاسبه شاخص NDVI) استفاده شوند.

کلاس‌ها (Classes) به شما امکان می‌دهند داده‌ها و رفتار (متدها) را در یک واحد منطقی با هم سازماندهی کنید. برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP) با استفاده از کلاس‌ها به ایجاد کدهای ماژولار و مقیاس‌پذیر کمک می‌کند. در GIS، می‌توانید کلاس‌هایی برای نمایش عوارض جغرافیایی (مانند یک کلاس Point، Line، یا Polygon) یا مدیریت مجموعه داده‌ها با ویژگی‌ها و متدهای مرتبط (مانند GeoDataFrame در GeoPandas) ایجاد کنید.

ترکیب توابع و کلاس‌ها به شما امکان می‌دهد سیستم‌های پیچیده‌تری را بسازید. دستورالعمل‌های طراحی توابع و کلاس‌ها بر روی ماژولار بودن، قابلیت استفاده مجدد، و تست‌پذیری کد تأکید دارند.

۲.۶. کار با فایل‌ها

یکی از وظایف رایج در برنامه‌نویسی، کار با فایل‌ها است. در GIS، این شامل خواندن و نوشتن انواع مختلفی از فرمت‌های داده‌های مکانی (مانند Shapefile، GeoJSON، GeoTIFF) و همچنین فایل‌های متنی یا CSV برای داده‌های توصیفی است.

خواندن و نوشتن فایل‌ها گام‌های اساسی هستند. پایتون متدهای داخلی برای باز کردن، خواندن، و نوشتن در فایل‌ها را فراهم می‌کند. هنگام کار با فایل‌ها، مدیریت استثناها (Exception Handling) با استفاده از بلوک‌های try-except بسیار مهم است. این کار به شما امکان می‌دهد خطاهای احتمالی (مانند فایل پیدا نشدن یا خطای مجوز) را به شیوه‌ای کنترل‌شده مدیریت کنید و از توقف ناگهانی برنامه جلوگیری کنید. ترکیب مدیریت فایل با مدیریت استثناها، کد قوی‌تری را تضمین می‌کند. علاوه بر این، کار با فرمت‌های فایل مختلف و استفاده از کتابخانه‌های تخصصی (مانند GeoPandas برای وکتور و Rasterio برای رستر) برای هر فرمت خاص، جزئی از جریان کار در برنامه‌نویسی GIS است.

۲.۷. تجزیه و تحلیل داده‌ها با NumPy و Pandas

NumPy و Pandas دو کتابخانه بنیادی در اکوسیستم علمی پایتون هستند که برای انجام محاسبات عددی کارآمد و تجزیه و تحلیل داده‌های جدولی (tabular data) استفاده می‌شوند. این کتابخانه‌ها سنگ بنای بسیاری از ابزارهای GIS در پایتون هستند.

• مقدمه‌ای بر NumPy: NumPy مخفف “Numerical Python” است و ابزار اصلی برای کار با آرایه‌های N-بعدی (N-dimensional arrays) در پایتون است. آرایه‌های NumPy عملیات ریاضی برداری را با سرعت بالا امکان‌پذیر می‌کنند که برای پردازش داده‌های رستری (مانند DEM ها یا تصاویر ماهواره‌ای) بسیار مهم است. NumPy همچنین در پشت صحنه بسیاری از عملیات‌های مکانی در کتابخانه‌هایی مانند Rasterio و Xarray عمل می‌کند.
• مقدمه‌ای بر Pandas: Pandas یک کتابخانه قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و دستکاری ساختارهای داده‌ای مانند DataFrameها است. DataFrame پانداس یک ساختار داده جدولی است که شبیه به یک صفحه گسترده یا جدول پایگاه داده عمل می‌کند و امکان ذخیره و دستکاری داده‌های ناهمگن را فراهم می‌کند. در GIS، Pandas DataFrameها برای نگهداری جداول ویژگی‌های داده‌های وکتوری یا داده‌های سری زمانی جغرافیایی استفاده می‌شوند.
• ترکیب NumPy و Pandas: این دو کتابخانه اغلب با هم استفاده می‌شوند. Pandas برای مدیریت داده‌های جدولی پیچیده‌تر و NumPy برای انجام عملیات عددی کارآمد روی ستون‌های عددی DataFrameها به کار می‌روند. به عنوان مثال، GeoPandas (که در بخش بعدی معرفی می‌شود) یک توسعه از Pandas است که ستون‌های هندسی را به DataFrame اضافه می‌کند و امکان انجام عملیات مکانی را فراهم می‌آورد.

درک این کتابخانه‌ها برای انجام هر گونه تجزیه و تحلیل داده‌های کمی در پایتون و به ویژه در کاربردهای GIS ضروری است.

بخش سوم: برنامه‌نویسی مکانی با پایتون

در این بخش، ما به عمق اکوسیستم پایتون برای GIS خواهیم پرداخت و نحوه استفاده از کتابخانه‌های تخصصی را برای کار با انواع مختلف داده‌های مکانی، انجام تجزیه و تحلیل‌های پیچیده، و ایجاد تجسم‌های خیره‌کننده بررسی خواهیم کرد. این بخش، هسته عملی برنامه‌نویسی GIS با پایتون را تشکیل می‌دهد.

۳.۱. مقدمه‌ای بر اکوسیستم پایتون مکانی

اکوسیستم پایتون مکانی شامل مجموعه‌ای گسترده از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند با داده‌های جغرافیایی به صورت کارآمدی کار کنند. این کتابخانه‌ها بر اساس قابلیت‌های بنیادی پایتون و کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Pandas ساخته شده‌اند و ابزارهایی برای خواندن، نوشتن، پردازش، تحلیل و تجسم داده‌های وکتوری، رستری و چندبعدی فراهم می‌کنند. درک روابط بین این کتابخانه‌ها (مثلاً GeoPandas که بر اساس Pandas و Shapely ساخته شده است) برای انتخاب ابزار مناسب برای هر کار خاص مهم است. راه‌اندازی محیط توسعه برای این اکوسیستم (معمولاً از طریق Conda) و تأیید نصب صحیح کتابخانه‌ها، گام‌های اولیه هستند.

۳.۲. تجزیه و تحلیل داده‌های وکتوری با GeoPandas

GeoPandas یک کتابخانه متن باز قدرتمند است که کار با داده‌های وکتوری را در پایتون بسیار ساده می‌کند. این کتابخانه قابلیت‌های Pandas را با انواع داده‌های هندسی از Shapely ترکیب می‌کند تا ساختار داده GeoDataFrame را ایجاد کند. GeoDataFrame شبیه به DataFrame Pandas است، اما یک ستون هندسی اضافه دارد که به شما امکان می‌دهد عملیات مکانی را مستقیماً بر روی آن انجام دهید.

مفاهیم اصلی در GeoPandas شامل GeoSeries (برای مدیریت مجموعه هندسه‌ها) و GeoDataFrame (برای مدیریت هندسه‌ها و ویژگی‌های توصیفی آن‌ها) است. نصب GeoPandas معمولاً از طریق Conda یا pip انجام می‌شود.

قابلیت‌های کلیدی GeoPandas عبارتند از:

• ایجاد GeoDataFrameها: می‌توانید GeoDataFrameها را از دیکشنری‌ها، لیست‌ها، یا با خواندن فایل‌های مکانی موجود ایجاد کنید.
• خواندن و نوشتن داده‌های مکانی: GeoPandas از فرمت‌های وکتوری رایج مانند Shapefile، GeoJSON، GeoPackage، و PostGIS پشتیبانی می‌کند.
• فرافکنی‌ها و سیستم‌های مختصات مرجع (CRS): مدیریت CRS (Coordinate Reference Systems) برای اطمینان از صحت تجزیه و تحلیل‌ها و تجسم‌ها بسیار مهم است. GeoPandas امکان تبدیل CRS بین فرافکنی‌های مختلف را فراهم می‌کند.
• اندازه‌گیری‌ها و تجزیه و تحلیل‌های مکانی: قابلیت‌هایی مانند محاسبه مساحت، طول، محیط، یافتن سنتروئیدها، و ایجاد بافر (buffer) در GeoPandas گنجانده شده است.
• تجسم داده‌های مکانی: GeoPandas متدهای plot() و explore() را برای ایجاد نقشه‌های استاتیک و تعاملی فراهم می‌کند. متد explore() به سرعت داده‌ها را بر روی یک نقشه تعاملی (معمولاً OpenStreetMap) نمایش می‌دهد که برای بررسی سریع داده‌ها بسیار مفید است.
• عملیات‌های هندسی پیشرفته: GeoPandas از عملیات‌های هندسی پیچیده‌تر مانند ادغام (union)، تلاقی (intersection)، تفاوت (difference)، و حل کردن (dissolve) پشتیبانی می‌کند.
• روابط مکانی و پرس‌و‌جوها: می‌توانید روابط مکانی بین عوارض را بررسی کنید (مانند اینکه آیا یک پلیگون یک نقطه را شامل می‌شود یا آیا دو هندسه با هم تلاقی دارند) و پرس‌و‌جوهای مکانی انجام دهید. Spatial Join یک عملیات قدرتمند است که ویژگی‌ها را بر اساس روابط مکانی بین دو GeoDataFrame ادغام می‌کند، مثلاً یافتن تعداد مدارس در هر منطقه یا مجموع مساحت پارک‌ها در هر محله. استفاده از ایندکس‌های مکانی (Spatial Indices) می‌تواند سرعت عملیات‌های مکانی پیچیده مانند Spatial Join را به شدت افزایش دهد.

GeoPandas برای داده‌های کوچک تا بسیار بزرگ قابل توسعه است. بهترین روش‌ها و ملاحظات عملکردی شامل استفاده از ایندکس‌های مکانی و بهینه‌سازی عملیات‌های هندسی برای بهبود سرعت پردازش است.

۳.۳. کار با داده‌های رستری با Rasterio

Rasterio یک کتابخانه قدرتمند پایتون است که برای خواندن، نوشتن و دستکاری داده‌های رستری (مانند تصاویر ماهواره‌ای، مدل‌های ارتفاعی دیجیتال – DEM) طراحی شده است. این کتابخانه یک رابط پایتون برای GDAL فراهم می‌کند، که یک کتابخانه بسیار محبوب برای پردازش داده‌های رستری است.

قابلیت‌های کلیدی Rasterio شامل:

• نصب Rasterio: نصب آن معمولاً از طریق مدیریت بسته‌ها مانند Conda انجام می‌شود.
• خواندن داده‌های رستری: Rasterio امکان خواندن اطلاعاتی مانند ابعاد، CRS، و داده‌های پیکسلی از فایل‌های رستری را فراهم می‌کند.
• تجسم داده‌های رستری: می‌توانید داده‌های رستری را با استفاده از Matplotlib یا سایر ابزارهای تجسم، نمایش دهید. این شامل نمایش تصاویر سه‌باندی (مانند RGB) و محاسبه و تجسم شاخص‌های طیفی مانند NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) و MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index) است.
• دسترسی و دستکاری باندهای رستر: Rasterio به شما امکان می‌دهد به باندهای مختلف یک تصویر ماهواره‌ای دسترسی پیدا کرده و عملیات ریاضی بر روی آن‌ها انجام دهید.
• نوشتن داده‌های رستری: می‌توانید نتایج پردازش خود را به فرمت‌های رستری مختلف مانند GeoTIFF ذخیره کنید.
• برش داده‌های رستری (Clipping Raster Data): این عملیات برای برش یک بخش خاص از یک تصویر رستری بر اساس یک هندسه وکتوری استفاده می‌شود.

Rasterio برای پردازش داده‌های سنجش از دور و تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر پیکسل ضروری است.

۳.۴. تجزیه و تحلیل داده‌های چندبعدی با Xarray و Raster Analysis with Rioxarray

Xarray یک کتابخانه پایتون است که برای کار با آرایه‌های چندبعدی دارای برچسب (labeled multi-dimensional arrays) طراحی شده است. این کتابخانه DataFrameهای Pandas را به چندین بعد گسترش می‌دهد و برای کار با مجموعه‌داده‌های پیچیده مانند داده‌های آب و هوا یا سنجش از دور (که دارای ابعاد زمانی، مکانی، و طیفی هستند) بسیار مناسب است.

• مدل داده Xarray: Xarray دو ساختار داده اصلی دارد: DataArray برای یک آرایه چندبعدی با مختصات و متادیتای مرتبط، و Dataset برای مجموعه‌ای از DataArrayها که ابعاد مشترک را به اشتراک می‌گذارند.
• بارگذاری و کاوش داده‌های اقلیمی واقعی: Xarray به شما امکان می‌دهد داده‌های بزرگ و پیچیده را به راحتی بارگذاری و کاوش کنید.
• انتخاب و ایندکس‌گذاری شهودی داده‌ها: Xarray روش‌های انعطاف‌پذیری برای انتخاب و برش داده‌ها بر اساس برچسب ابعاد (مانند زمان یا مختصات) فراهم می‌کند.
• انجام عملیات بر روی داده‌های چندبعدی: می‌توانید عملیات‌های ریاضی، آماری و تبدیل را بر روی DataArrayها و Datasetها انجام دهید.
• تجسم داده‌ها با Xarray: Xarray با Matplotlib یکپارچه شده است و امکان تجسم داده‌های چندبعدی را فراهم می‌کند.

Rioxarray یک افزونه برای Xarray است که به طور خاص برای کار با داده‌های رستری زمین‌مرجع (georeferenced raster data) طراحی شده است. Rioxarray قابلیت‌های Rasterio را به Xarray اضافه می‌کند و امکان انجام عملیات ژئوپراسسینگ بر روی DataArrayها و Datasetهای رستری را فراهم می‌کند.

• راه‌اندازی محیط Rioxarray: نیاز به نصب Rioxarray در محیط پایتون شما است.
• بارگذاری و کاوش داده‌های رستری زمین‌مرجع: Rioxarray بارگذاری فایل‌های رستری را به عنوان DataArrayهای Xarray آسان می‌کند.
• عملیات‌های بنیادی مکانی: شامل برش، تغییر اندازه، و بازفرافکنی (reprojection) داده‌های رستری.
• کار با ابعاد مکانی و رزولوشن: Rioxarray به شما امکان می‌دهد ابعاد مکانی و رزولوشن داده‌های رستری را به طور دقیق کنترل کنید.
• تجسم داده‌های رستری مکانی: قابلیت‌های تجسم پیشرفته برای نمایش داده‌های رستری در نقشه‌ها.
• مدیریت ذخیره‌سازی داده و فایل: Rioxarray امکان نوشتن DataArrayها و Datasetها را به فرمت‌های رستری مختلف فراهم می‌کند.
• مقایسه‌های سیستم مختصات: مقایسه و تبدیل سیستم‌های مختصات.
• مقدمه‌ای بر بند مث (Band Math): انجام عملیات ریاضی بر روی باندهای مختلف یک تصویر ماهواره‌ای برای محاسبه شاخص‌ها (مانند NDVI).

Xarray و Rioxarray با هم یک فریم‌ورک قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌های سنجش از دور و سایر داده‌های جغرافیایی چندبعدی فراهم می‌کنند.

۳.۵. تجسم تعاملی با Leafmap و MapLibre

تجسم داده‌های مکانی به صورت تعاملی، امکان کاوش و درک عمیق‌تر از الگوهای فضایی را فراهم می‌کند. Leafmap و MapLibre دو کتابخانه قدرتمند برای این منظور هستند.

• Leafmap: نقشه‌برداری تعاملی جامع:
  • Leafmap یک کتابخانه پایتون متن باز است که توسط دکتر کیوشنگ وو (Dr. Qiusheng Wu) توسعه یافته و به طور خاص برای تجزیه و تحلیل مکانی و نقشه‌برداری تعاملی در محیط‌های ژوپیتر (مانند JupyterLab و Google Colab) طراحی شده است. این کتابخانه ابزارهای تجسمی مختلفی را در یک پلتفرم واحد ادغام می‌کند.
  • نصب و راه‌اندازی: Leafmap به راحتی قابل نصب است.
  • ایجاد نقشه‌های تعاملی: می‌توانید نقشه‌های پایه را با کنترل‌های مختلف (مانند زوم و پن) ایجاد کنید.
  • تغییر نقشه‌های پایه (Basemaps): Leafmap دسترسی به طیف گسترده‌ای از نقشه‌های پایه (مانند OpenStreetMap، Esri, Google Maps, USGS Topographic) را فراهم می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد زمینه مکانی داده‌های خود را تغییر دهند.
  • تجسم داده‌های وکتوری و رستری: Leafmap امکان افزودن GeoDataFrameها، فایل‌های وکتوری (مانند GeoJSON، Shapefile)، و داده‌های رستری به نقشه را فراهم می‌کند.
  • ایجاد نقشه‌های Choropleth: برای نمایش توزیع مکانی یک متغیر کمی (مانند تراکم جمعیت).
  • تجسم داده‌های GeoParquet و PMTiles: Leafmap از فرمت‌های داده‌ای مدرن و بهینه برای وب پشتیبانی می‌کند.
  • دسترسی و تجسم داده‌های باز Maxar: قابلیت اتصال به کاتالوگ داده‌های سنجش از دور ابری.
• MapLibre: نقشه‌برداری سه‌بعدی تعاملی:
  • MapLibre یک کتابخانه جاوااسکریپت (با اتصالات پایتون برای محیط‌های نوت‌بوک) است که برای ایجاد نقشه‌های تعاملی و سه‌بعدی مبتنی بر وکتور تایل‌ها (vector tiles) طراحی شده است.
  • نصب و راه‌اندازی: شامل نصب MapLibre در محیط شما.
  • ایجاد نقشه‌های تعاملی و افزودن کنترل‌ها: امکان ایجاد نقشه‌های قابل تعامل با کنترل‌های ناوبری.
  • افزودن لایه‌ها و استفاده از MapTiler: اضافه کردن لایه‌های مختلف داده‌های مکانی و استفاده از خدمات MapTiler برای ارائه تایل‌های نقشه.
  • نقشه‌برداری سه‌بعدی: MapLibre قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای تجسم داده‌ها در فضای سه‌بعدی ارائه می‌دهد، از جمله برجسته‌سازی ساختمان‌ها بر اساس ارتفاع و نمایش مدل‌های سه‌بعدی.
  • تجسم داده‌های وکتوری و رستری: پشتیبانی از تجسم انواع داده‌های مکانی در محیط سه‌بعدی.
  • افزودن کامپوننت‌های سفارشی و لایه‌های DeckGL: امکان گسترش قابلیت‌های MapLibre با افزودن اجزای سفارشی و لایه‌های تجسمی پیشرفته از DeckGL.
  • صادرات به HTML: می‌توانید نقشه‌های تعاملی را به فایل‌های HTML صادر کنید که به راحتی قابل اشتراک‌گذاری هستند.

این دو کتابخانه، Leafmap و MapLibre، امکانات گسترده‌ای برای تجسم داده‌های مکانی به صورت پویا و تعاملی، از جمله در محیط‌های سه‌بعدی، فراهم می‌کنند.

۳.۶. ژئوپراسسینگ با WhiteboxTools

WhiteboxTools یک فریم‌ورک قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌های ژئومکانی (geospatial data analysis) است که شامل بیش از ۴۵۰ ابزار برای پردازش داده‌های رستری و وکتوری است. این ابزارها عمدتاً برای انجام تجزیه و تحلیل‌های هیدرولوژیکی، پردازش داده‌های LiDAR، و سایر عملیات‌های ژئومورفولوژیکی استفاده می‌شوند.

• چرا Whitebox؟: WhiteboxTools به دلیل کارایی بالا و طیف گسترده‌ای از ابزارها در تحلیل زمین و آب‌شناسی شناخته شده است. این ابزارها می‌توانند در پایتون از طریق ماژول whitebox (Whitebox Python API) فراخوانی شوند.
• نصب Whitebox: فرآیند نصب شامل دریافت باینری‌های WhiteboxTools و نصب بسته پایتون مربوطه است.
• تحلیل آبخیزداری (Watershed Analysis): WhiteboxTools ابزارهای جامعی برای تحلیل هیدرولوژیکی مانند پر کردن گودال‌ها (fill depressions)، محاسبه جهت جریان (flow direction)، و تجمع جریان (flow accumulation) ارائه می‌دهد.
• تحلیل داده‌های LiDAR: این فریم‌ورک همچنین ابزارهایی برای پردازش داده‌های LiDAR (مانند ایجاد مدل‌های ارتفاعی دیجیتال از ابر نقاط LiDAR) دارد که برای نقشه‌برداری دقیق از سطح زمین حیاتی است.

WhiteboxTools به محققان و متخصصان GIS اجازه می‌دهد تا تجزیه و تحلیل‌های پیچیده زمین‌شناسی و هیدرولوژیکی را به صورت برنامه‌نویسی‌شده انجام دهند.

۳.۷. محاسبات ابری با Earth Engine و Geemap

محاسبات ابری (Cloud Computing)، به ویژه در حوزه سنجش از دور و GIS، امکان پردازش مجموعه داده‌های عظیم و انجام تحلیل‌های پیچیده را بدون نیاز به زیرساخت‌های سخت‌افزاری محلی فراهم می‌کند.

• Google Earth Engine (GEE):
  • GEE یک پلتفرم تحلیل مکانی مبتنی بر ابر است که امکان دسترسی به یک کاتالوگ عظیم از تصاویر ماهواره‌ای، داده‌های اقلیمی، و سایر داده‌های زمین‌مرجع را فراهم می‌کند. این پلتفرم از قابلیت‌های محاسباتی Google برای پردازش در مقیاس پتا بایت (petabyte-scale) استفاده می‌کند.
  • مقدمه‌ای بر ابزارها و نقشه‌های تعاملی: GEE یک رابط API پایتون (با کتابخانه ee) دارد که به شما امکان می‌دهد اسکریپت‌ها را در محیط پایتون خود بنویسید و نتایج را روی نقشه‌های تعاملی تجسم کنید.
  • کاتالوگ داده Earth Engine: GEE شامل هزاران مجموعه داده عمومی است که برای طیف وسیعی از کاربردها قابل استفاده هستند.
  • انواع داده‌های Earth Engine: پشتیبانی از هر دو نوع داده رستری (مانند تصاویر ماهواره‌ای و مدل‌های ارتفاعی) و وکتوری (مانند پلیگون‌های مناطق مدیریتی).
  • پردازش داده‌های رستری و وکتوری: GEE متدهای قدرتمندی برای فیلتر کردن، برش، ترکیب، و انجام عملیات ریاضی بر روی تصاویر و مجموعه‌های تصویری ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، می‌توانید ماسک‌های ابری را اعمال کرده و شاخص‌های طیفی (مانند NDVI) را محاسبه کنید.
  • صادرات داده‌های Earth Engine: نتایج تحلیل‌ها را می‌توان به فرمت‌های مختلفی صادر کرد.
  • ایجاد انیمیشن‌های تایم‌لپس (Timelapse Animations): GEE امکان ایجاد انیمیشن‌های تایم‌لپس از تغییرات مکانی در طول زمان را فراهم می‌کند.
  • نمودار کردن داده‌های Earth Engine: می‌توانید داده‌های استخراج شده از GEE را به صورت نمودارهای مختلف نمایش دهید.
• Geemap: ابزار تعاملی برای Earth Engine:
  • Geemap یک بسته پایتون متن باز است که توسط دکتر کیوشنگ وو (Dr. Qiusheng Wu) توسعه یافته و به طور خاص برای تعامل با Google Earth Engine در محیط‌های ژوپیتر (مانند JupyterLab و Google Colab) طراحی شده است. Geemap رابط کاربری GEE را ساده‌تر می‌کند و قابلیت‌های تجسم تعاملی و ابزارهای ژئوپراسسینگ بیشتری را فراهم می‌آورد. این کتابخانه به کاربران امکان می‌دهد تا به راحتی داده‌ها را کاوش، پردازش، و تجسم کنند.

استفاده از GEE با Geemap به کاربران اجازه می‌دهد تا تحلیل‌های پیچیده سنجش از دور را بر روی داده‌های عظیم بدون نیاز به دانلود یا پردازش محلی انجام دهند.

۳.۸. تجسم داده‌های فراطیفی با HyperCoast

داده‌های فراطیفی (Hyperspectral Data) شامل اطلاعات طیفی بسیار دقیقی از یک منطقه هستند که در باندهای طیفی متعدد (اغلب صدها باند) جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها برای شناسایی مواد، تحلیل پوشش گیاهی، و کاربردهای مرتبط با آب‌شناسی بسیار مفید هستند. HyperCoast یک ابزار پایتون برای تجسم این نوع داده‌ها است.

• راه‌اندازی محیط: نیاز به تنظیم محیط پایتون برای کار با داده‌های فراطیفی.
• یافتن و دانلود داده‌های فراطیفی: دسترسی به منابع داده‌های فراطیفی.
• خواندن داده‌های فراطیفی: HyperCoast ابزارهایی برای خواندن و تفسیر ساختار پیچیده داده‌های فراطیفی ارائه می‌دهد.
• تجسم داده‌های فراطیفی: امکان نمایش داده‌های فراطیفی به صورت سه‌باندی (مانند تصاویر RGB)، نمودارهای طیفی، و تصاویر ترکیب‌شده (composite images).
• ایجاد مکعب‌های تصویری (Image Cubes): داده‌های فراطیفی به طور طبیعی به صورت مکعب‌های تصویری (دو بعد مکانی و یک بعد طیفی) سازماندهی می‌شوند.
• برش تعاملی (Interactive Slicing): امکان برش تعاملی مکعب‌های تصویری برای کاوش داده‌ها در ابعاد مکانی و طیفی.
• آستانه‌گذاری تعاملی (Interactive Thresholding): اعمال آستانه‌ها به باندهای طیفی برای شناسایی مناطق خاص.

HyperCoast به محققان کمک می‌کند تا داده‌های طیفی پیچیده را به صورت شهودی تجسم و تحلیل کنند.

۳.۹. تجزیه و تحلیل مکانی با عملکرد بالا با DuckDB

DuckDB یک پایگاه داده تحلیلی درون‌فرایندی (in-process analytical database) است که برای انجام پرس‌و‌جوهای SQL با عملکرد بالا، به ویژه در مورد داده‌های جدولی بزرگ، طراحی شده است. با افزونه مکانی (spatial extension) خود، DuckDB به یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی در مقیاس بزرگ تبدیل می‌شود.

• نصب و راه‌اندازی: نصب DuckDB و افزونه مکانی آن.
• مبانی SQL برای تجزیه و تحلیل مکانی: می‌توانید از دستورات SQL برای پرس‌و‌جو و دستکاری داده‌های مکانی استفاده کنید. این شامل عملیاتی مانند انتخاب عوارض، فیلتر کردن داده‌ها، و انجام عملیات هندسی است.
• یکپارچه‌سازی API پایتون: DuckDB یک API پایتون قوی دارد که به شما امکان می‌دهد پرس‌و‌جوهای SQL را مستقیماً از کد پایتون خود اجرا کنید و نتایج را به DataFrameهای Pandas منتقل کنید. این ویژگی به شما اجازه می‌دهد تا مزایای عملکرد بالای DuckDB را با انعطاف‌پذیری پایتون ترکیب کنید.
• واردات و صادرات داده: DuckDB از واردات و صادرات داده‌ها از و به فرمت‌های مختلف (مانند CSV، Parquet، GeoJSON) پشتیبانی می‌کند.
• کار با هندسه‌ها و روابط مکانی: می‌توانید هندسه‌ها را تعریف و عملیات هندسی (مانند ایجاد نقاط، خطوط، و پلیگون‌ها) و بررسی روابط مکانی (مانند تلاقی، شامل شدن) را انجام دهید.
• جوین‌های مکانی (Spatial Joins): DuckDB امکان انجام جوین‌های مکانی کارآمد را فراهم می‌کند، که در آن جداول بر اساس روابط فضایی بین هندسه‌هایشان به هم متصل می‌شوند.
• تجزیه و تحلیل داده در مقیاس بزرگ: DuckDB برای مدیریت و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های مکانی بسیار بزرگ طراحی شده است و می‌تواند در مقایسه با ابزارهای دیگر در برخی از عملیات‌ها سریع‌تر عمل کند. این قابلیت به شما امکان می‌دهد تا تحلیل‌های پیچیده‌ای را بر روی مجموعه داده‌های حجیم مکانی بدون نگرانی از محدودیت‌های حافظه یا عملکرد انجام دهید.

DuckDB یک راه حل عالی برای انجام تحلیل‌های مکانی سنگین و پرس‌و‌جوهای پیچیده SQL در محیط پایتون است.

۳.۱۰. پردازش داده‌های مکانی با GDAL و OGR

GDAL (Geospatial Data Abstraction Library) و OGR (OpenGIS Simple Features Reference Implementation) ستون فقرات بسیاری از ابزارهای متن باز GIS هستند. GDAL برای داده‌های رستری و OGR برای داده‌های وکتوری استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها رابط‌هایی به زبان‌های مختلف از جمله پایتون ارائه می‌دهند و به شما امکان می‌دهند عملیات‌های پایه و پیشرفته‌ای را بر روی داده‌های مکانی انجام دهید.

• نصب و راه‌اندازی: GDAL و OGR اغلب به همراه سایر بسته‌های GIS نصب می‌شوند، یا می‌توانند به صورت مستقل نصب شوند.
• فهم داده‌های شما: توانایی خواندن ابرداده (metadata) و ساختار داده‌های رستری و وکتوری.
• تبدیل مختصات (Coordinate Transformation): تبدیل داده‌ها بین سیستم‌های مختصات مختلف.
• تبدیل فرمت (Format Conversion): تبدیل داده‌ها از یک فرمت مکانی به فرمت دیگر (مثلاً Shapefile به GeoJSON، GeoTIFF به PNG).
• برش و ماسک‌گذاری (Clipping and Masking): برش داده‌های رستری یا وکتوری به یک منطقه مورد علاقه.
• تجزیه و تحلیل و محاسبات رستری: انجام عملیات ریاضی و آماری بر روی باندهای رستری.
• تبدیل بین رستر و وکتور: تبدیل داده‌ها از فرمت رستری به وکتوری (مثلاً استخراج خطوط کانتور از DEM) و بالعکس.
• پردازش هندسی: عملیات بر روی هندسه‌های وکتوری (مانند بافر، ادغام، تلاقی).
• مدیریت فیلدها و لایه‌ها: دستکاری ویژگی‌ها و لایه‌ها در مجموعه داده‌های وکتوری.
• تایل‌بندی و مدیریت داده: تقسیم داده‌های بزرگ به تایل‌های کوچک‌تر برای مدیریت آسان‌تر.
• پردازش پیشرفته رستری و تحلیل زمین (Terrain Analysis): عملیات‌هایی مانند محاسبه شیب، جهت شیب، و دید از DEM.

GDAL و OGR ابزارهای خط فرمان قدرتمندی نیز دارند که می‌توانند از طریق پایتون فراخوانی شوند.

۳.۱۱. ساخت داشبوردهای تعاملی با Voilà و Solara

داشبوردهای تعاملی (Interactive Dashboards) به کاربران امکان می‌دهند تا داده‌ها را به صورت بصری کاوش کنند و تحلیل‌ها را با پارامترهای مختلف تنظیم کنند. Voilà و Solara دو ابزار برای ساخت چنین داشبوردهایی در پایتون هستند.

• Voilà:
  • Voilà یک ابزار متن باز است که نوت‌بوک‌های ژوپیتر را به برنامه‌های وب مستقل تبدیل می‌کند. این به شما امکان می‌دهد نتایج تحلیل‌های پایتون خود را (که شامل نقشه‌های تعاملی، نمودارها، و ابزارک‌ها می‌شوند) به راحتی به اشتراک بگذارید، بدون اینکه کاربران نیازی به اجرای کد داشته باشند.
  • نصب و راه‌اندازی: Voilà به سادگی قابل نصب است.
  • ایجاد یک برنامه Voilà پایه: می‌توانید یک نوت‌بوک ژوپیتر موجود را به یک برنامه وب تبدیل کنید که در آن تنها خروجی‌ها (و نه کد) نمایش داده می‌شوند.
  • معرفی Hugging Face Spaces: پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face Spaces می‌توانند برای میزبانی برنامه‌های Voilà و Solara استفاده شوند و آن‌ها را برای مخاطبان گسترده‌ای قابل دسترسی کنند.
• Solara:
  • Solara یک فریم‌ورک پایتون است که ساخت برنامه‌های وب پیشرفته‌تر و تعاملی‌تر را بر اساس کامپوننت‌های Jupyter widgets امکان‌پذیر می‌کند.
  • ایجاد یک برنامه وب پیشرفته با Solara: Solara به شما امکان می‌دهد برنامه‌های پیچیده‌تری با رابط‌های کاربری سفارشی و تعاملات پویا ایجاد کنید. این برنامه‌ها می‌توانند شامل نقشه‌های تعاملی Leafmap، نمودارهای Matplotlib، و ابزارک‌های ورودی کاربر باشند.
  • داشبوردهای تعاملی با Leafmap و Streamlit: می‌توانید با ترکیب Leafmap و Streamlit (یک فریم‌ورک دیگر برای ساخت برنامه‌های وب پایتون)، داشبوردهای مکانی تعاملی بسازید که به کاربران امکان می‌دهد لایه‌های داده را انتخاب کنند، منطقه مورد علاقه را فیلتر کنند، و نمودارها را بر اساس تعاملات نقشه به‌روزرسانی کنند.

Voilà و Solara ابزارهایی عالی برای به اشتراک‌گذاری تحلیل‌ها و نقشه‌های GIS شما با مخاطبان غیرفنی یا ساخت ابزارهای سلف سرویس هستند.

۳.۱۲. محاسبات توزیع‌شده با Apache Sedona

برای کار با مجموعه داده‌های مکانی بسیار بزرگ که فراتر از قابلیت‌های یک ماشین واحد هستند، محاسبات توزیع‌شده (Distributed Computing) ضروری می‌شود. Apache Sedona (که قبلاً GeoSpark نام داشت) یک فریم‌ورک محاسبات مکانی توزیع‌شده است که بر روی Apache Spark ساخته شده است. این فریم‌ورک امکان انجام عملیات‌های مکانی پیچیده را بر روی داده‌های عظیم با استفاده از چندین گره محاسباتی فراهم می‌کند.

• نصب و راه‌اندازی Apache Sedona: شامل نصب پیش‌نیازها و پیکربندی Sedona با Spark.
• دانلود داده‌های نمونه: کار با مجموعه داده‌های بزرگ و واقعی.
• مفاهیم اصلی و ساختارهای داده‌ای: Sedona ساختارهای داده‌ای خاص خود را برای مدیریت داده‌های مکانی در محیط توزیع‌شده دارد.
• عملیات‌ها و توابع مکانی: پشتیبانی از طیف گسترده‌ای از عملیات‌های مکانی مانند فیلتر کردن مکانی، روابط مکانی، و تبدیل‌های هندسی در مقیاس توزیع‌شده.
• جوین‌های مکانی و ایندکس‌گذاری: Sedona الگوریتم‌های بهینه‌سازی شده‌ای را برای جوین‌های مکانی و ایندکس‌گذاری مکانی در محیط توزیع‌شده ارائه می‌دهد.
• تجزیه و تحلیل مکانی پیشرفته: انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر مانند تجمع (aggregation) مکانی و آمار منطقه‌ای (zonal statistics).
• خواندن، تجسم و نوشتن داده‌های وکتوری و رستری: Sedona از فرمت‌های مختلف داده‌های مکانی پشتیبانی می‌کند و امکان تجسم داده‌های پردازش شده را نیز فراهم می‌آورد.
• آلگبرا نقشه رستری (Raster Map Algebra) و آمار منطقه‌ای رستری (Raster Zonal Statistics): عملیات بر روی داده‌های رستری در محیط توزیع‌شده.
• یکپارچه‌سازی با GeoPandas: امکان تبدیل داده‌ها بین Sedona و GeoPandas برای استفاده از بهترین قابلیت‌های هر دو فریم‌ورک.
• موارد استفاده واقعی: Apache Sedona برای سناریوهایی مانند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های حسگر IoT مکانی، تحلیل ترافیک شهری در مقیاس بزرگ، یا پردازش تصاویر ماهواره‌ای در مقیاس ملی/قاره‌ای مناسب است.

Apache Sedona برای سازمان‌ها و محققانی که با چالش‌های داده‌های مکانی بسیار بزرگ روبرو هستند، یک راه حل ضروری است.

نتیجه‌گیری

در این فصل، ما یک راهنمای جامع برای برنامه‌نویسی GIS با پایتون و ابزارهای متن باز مکانی ارائه کردیم. این سفر از راه‌اندازی محیط توسعه و یادگیری اصول اولیه پایتون آغاز شد و به تسلط بر کتابخانه‌های قدرتمند مکانی و انجام تجزیه و تحلیل‌های پیچیده در مقیاس بزرگ انجامید. ما دیدیم که چگونه ابزارهایی مانند Conda و VS Code زیرساخت لازم برای یک توسعه کارآمد را فراهم می‌کنند. Git و GitHub همکاری و ردیابی تغییرات را آسان می‌سازند. پلتفرم‌های ابری مانند Google Colab و JupyterLab، و همچنین فناوری کانتینرسازی Docker، انعطاف‌پذیری و دسترسی به منابع محاسباتی قدرتمند را فراهم می‌کنند.

از نظر برنامه‌نویسی پایتون، ما مفاهیم اساسی مانند متغیرها، انواع داده‌ها، ساختارهای داده‌ای متنوع، عملیات رشته‌ای، و منطق کنترل جریان را بررسی کردیم. توابع و کلاس‌ها به ما آموختند که چگونه کدهای قابل استفاده مجدد و سازمان‌یافته بسازیم. همچنین، NumPy و Pandas را به عنوان ستون فقرات برای تجزیه و تحلیل داده‌های عددی و جدولی معرفی کردیم.

در بخش سوم، تمرکز اصلی ما بر برنامه‌نویسی مکانی بود. GeoPandas توانایی ما را در کار با داده‌های وکتوری، از جمله خواندن/نوشتن، تبدیل CRS، و انجام عملیات هندسی و روابط مکانی مانند جوین‌های مکانی، به میزان قابل توجهی افزایش داد. Rasterio و Rioxarray ابزارهایی قدرتمند برای پردازش و تحلیل داده‌های رستری و چندبعدی فراهم آوردند. Leafmap و MapLibre امکان ایجاد تجسم‌های تعاملی و سه‌بعدی از داده‌های مکانی را فراهم کردند. WhiteboxTools قابلیت‌های پیشرفته ژئوپراسسینگ، به ویژه برای تحلیل‌های هیدرولوژیکی و LiDAR، را به ارمغان آورد. Google Earth Engine با Geemap، دریچه‌ای به روی محاسبات ابری در مقیاس پتا بایت برای سنجش از دور گشود. HyperCoast به ما اجازه داد تا داده‌های فراطیفی را کاوش کنیم. DuckDB برای تجزیه و تحلیل‌های مکانی با عملکرد بالا و GDAL/OGR برای پردازش اساسی داده‌های مکانی ضروری شناخته شدند. در نهایت، Voilà و Solara به ما امکان دادند تا تحلیل‌های پیچیده خود را در قالب داشبوردهای تعاملی به اشتراک بگذاریم، و Apache Sedona برای مدیریت داده‌های مکانی در مقیاس توزیع‌شده، راهکاری قدرتمند ارائه کرد.

تسلط بر این ابزارها و مفاهیم، شما را به یک متخصص توانمند در زمینه علم داده‌های مکانی تبدیل خواهد کرد و امکان می‌دهد تا پروژه‌های GIS را با کارایی و خلاقیت بیشتری انجام دهید. توانایی پایتون در خودکارسازی وظایف تکراری، مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، و ایجاد برنامه‌های کاربردی سفارشی، مزایای بی‌نظیری در حوزه GIS به ارمغان می‌آورد.

نکات کلیدی

• اهمیت پایتون در GIS: پایتون به دلیل کتابخانه‌های غنی و قابلیت‌های اتوماسیون، به زبان اصلی برای تجزیه و تحلیل مکانی، پردازش داده‌های بزرگ، و ساخت ابزارهای سفارشی تبدیل شده است.
• محیط‌های مجازی (Virtual Environments): استفاده از Conda یا سایر ابزارها برای ایجاد محیط‌های مجازی پایتون، به مدیریت وابستگی‌ها و جلوگیری از تداخل بسته‌ها بین پروژه‌های مختلف کمک می‌کند.
• ویرایشگرهای کد قوی: VS Code یک محیط توسعه ایده‌آل برای پایتون و ژوپیتر نوت‌بوک‌ها است که بهره‌وری را افزایش می‌دهد.
• کنترل نسخه: Git و GitHub برای ردیابی تغییرات کد، همکاری تیمی، و مدیریت پروژه‌های GIS ضروری هستند.
• کتابخانه‌های کلیدی GIS:
  • GeoPandas: برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌های وکتوری.
  • Rasterio/Rioxarray: برای کار با داده‌های رستری و چندبعدی.
  • Leafmap/MapLibre: برای تجسم تعاملی و نقشه‌برداری سه‌بعدی.
  • Earth Engine/Geemap: برای محاسبات ابری سنجش از دور در مقیاس بزرگ.
  • DuckDB: برای تجزیه و تحلیل مکانی با عملکرد بالا در پایتون.
  • GDAL/OGR: کتابخانه‌های بنیادی برای پردازش داده‌های مکانی.
• خودکارسازی و مقیاس‌پذیری: پایتون به شما امکان می‌دهد وظایف تکراری GIS را خودکار کنید و با مجموعه‌داده‌های بسیار بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده (مانند Apache Sedona) یا ابری (مانند Google Earth Engine) کار کنید.
• داشبوردهای تعاملی: ابزارهایی مانند Voilà و Solara به شما اجازه می‌دهند تحلیل‌های مکانی خود را در قالب برنامه‌های وب تعاملی به اشتراک بگذارید.
• اهمیت تمرین: برای تسلط بر این مهارت‌ها، اجرای مداوم کد مثال‌ها و انجام تمرینات ضروری است.

سوالات تفکر برانگیز

1. با توجه به گستردگی ابزارها در اکوسیستم پایتون مکانی، چگونه می‌توان بهترین ترکیب از کتابخانه‌ها را برای یک پروژه GIS خاص انتخاب کرد؟ معیارها و ملاحظات شما چه خواهند بود؟
2. مزایا و معایب استفاده از محیط‌های توسعه محلی (مانند VS Code با Conda) در مقایسه با محیط‌های محاسبات ابری (مانند Google Colab یا Earth Engine) برای پروژه‌های GIS با پایتون چیست؟ در چه سناریوهایی هر یک از این رویکردها ارجحیت دارند؟
3. با وجود اینکه GeoPandas و Rasterio قابلیت‌های بنیادی برای داده‌های وکتوری و رستری فراهم می‌کنند، چه زمانی استفاده از ابزارهای پیشرفته‌تر مانند DuckDB برای تحلیل وکتوری یا Xarray/Rioxarray برای تحلیل رستری ضروری می‌شود؟ تفاوت‌های عملکردی و پیچیدگی‌های مرتبط با هر کدام چیست؟
4. چگونه می‌توان از اصول کنترل نسخه Git و پلتفرم GitHub به بهترین نحو برای مدیریت پروژه‌های تیمی GIS که شامل کد پایتون و داده‌های مکانی بزرگ هستند، استفاده کرد؟ چالش‌های خاصی که در این زمینه ممکن است پیش بیاید چیست؟
5. با توجه به افزایش حجم و پیچیدگی داده‌های مکانی، چگونه فریم‌ورک‌های محاسبات توزیع‌شده مانند Apache Sedona یا قابلیت‌های ابری Earth Engine، رویکرد ما به تحلیل GIS را تغییر می‌دهند؟ چه مهارت‌های جدیدی برای کار با این پلتفرم‌ها مورد نیاز است؟
6. هدف از نرمال‌سازی داده‌ها در تحلیل‌های مکانی (مانند مثال دسترسی به امکانات شهری در نیویورک با H3 cells) چیست و چگونه این کار به درک بهتر الگوهای فضایی کمک می‌کند؟ چه روش‌های دیگری برای نرمال‌سازی داده‌های مکانی وجود دارد؟
7. نقش APIها (Application Programming Interfaces) در برنامه‌نویسی GIS با پایتون چیست؟ چگونه می‌توان از APIهای سرویس‌های مکانی (مانند OpenRouteService) برای غنی‌سازی تحلیل‌های جغرافیایی خود استفاده کرد؟
8. چگونه می‌توان از داشبوردهای تعاملی ساخته شده با Voilà یا Solara برای ارتباط موثر نتایج تحلیل‌های GIS با مخاطبان غیرمتخصص استفاده کرد؟ چه عناصری یک داشبورد GIS تعاملی موفق را می‌سازند؟
9. با توجه به ماهیت متن باز بودن اکثر ابزارهای مورد بحث در این فصل، مشارکت در جامعه متن باز GIS (Open Source Geospatial Foundation – OSGeo) چه مزایایی می‌تواند برای توسعه‌دهندگان و کاربران داشته باشد؟
10. چگونه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) در حال ادغام با برنامه‌نویسی GIS با پایتون هستند و آینده این حوزه را چگونه پیش‌بینی می‌کنید؟

این سوالات برای تحریک تفکر عمیق‌تر در مورد مفاهیم و کاربردهای برنامه‌نویسی GIS با پایتون طراحی شده‌اند و می‌توانند به شما در گسترش درک و مهارت‌هایتان کمک کنند.