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空间数据分析能够帮助我们更好地理解地理空间中的模式和关系,从而为决策提供支持。例如,城市规划者可以使用空间数据分析来确定城市发展的最佳方向,环境科学家可以使用空间数据分析来评估污染的影响,而商业分析师可以使用空间数据分析来确定最佳的商业区位。
以下给大家罗列了和鲸社区(heywhale.com)中有关【空间分析Python】的学习资料
一、入门
1. Python 空间分析训练营 STDA1:认识空间数据
>>点这里学习
课 1 | 认识空间数据类型与特征
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数据类型
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数据特征
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【案例】北京市行政区划数据、路网
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【闯关题】描述空间网络数据
 
课 2 | 认识空间数据类型与特征
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矢量数据处理
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栅格数据处理
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网络数据处理
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【闯关题】读取遥感数据,找出数值指标
 
课 3 | 空间数据可视化
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可视化的原则与技巧
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可视化 POI 数据
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可视化遥感数据
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可视化空间网络数据
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【闯关题】修改可视化遥感数据的代码参数,对比异同
 
2. 地理空间数据分析基础
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课 1 | 空间数据的表示与显示
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了解空间数据和Python处理空间数据的第三方库Geopandas
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学会GeoSeries对象的创建,以及几何信息的管理
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学会GeoDataFrame对象的创建,以及空间数据的简单管理
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学会Geopandas提供的空间数据的可视化方法
 
课 2 | 空间数据的选择与选取
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学会使用read_file()函数打开矢量数据,掌握自定义CSV格式的空间数据的加载方法;
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掌握根据属性信息和几何信息两种空间数据的方法,学会用于GeoDataFrame和DataFrame数据的遍历的apply()函数;
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了解和学会判断几何对象间关系的函数,如contain(),intersects(),within()等的使用方法;
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掌握存储空间数据to_file()函数的使用方法。
 
课 3 | 空间分析(一)公园分布分析
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掌握两种给空间数据添加属性信息的方法:使用join()连接属性,以及通过属性间的计算生成新属性
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掌握用 dissolve()方法将多个几何对象合并为一个几何对象、用 clip()方法进行几何对象的裁切
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了解泰森多边形的原理,用voronoi_diagram()方法生成泰森多边形
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了解EPSG,WKT和Proj4等常用的投影表示方法,掌握crs属性、set_crs()方法和to_crs()方法,对空间数据投影进行操作
 
课 4 | 空间分析(二)新建公园选址
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了解叠加分析和缓冲区分析的概念和原理
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掌握Geopandas中,与叠加分析和缓冲区分析相关的高级方法:overlay() 方法和 buffer() 方法
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学会建立多个约束条件,综合不同空间数据处理方法求解满足约束条件的区域
 
3. 空间聚类分析方法
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课 1 | 空间聚类分析基础
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了解空间聚类分析的基本原理
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了解空间特征的常用编码方法
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学会常用的特征升维和降维的方法
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学会特征间距离和相似性的计算方法
 
课 2 | K-均值聚类
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了解K-均值聚类的基本原理
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学会使用Sklearn实现K均值聚类分析
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学会从聚类结果中得到聚类中心
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学会对矢量数据和栅格数据在聚类前进行预处理的方法
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学会对矢量数据和栅格数据实现K-均值聚类分析
 
课 3 | 层次聚类
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了解层次聚类的基本原理
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了解样本间和类间的距离矩阵的计算方法
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能够根据距离矩阵画出聚类树
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学会层次聚类在矢量和栅格数据上的应用
 
课 4 | 高斯混合聚类
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了解高斯混合聚类的基本原理
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了解后验概率在聚类中的作用
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学会Sklearn库中高斯混合聚类的使用方法
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学会高斯混合聚类在矢量数据和栅格数据上的应用
 
课 5 | 模糊聚类
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了解模糊数学与隶属度
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了解模糊聚类的基本原理
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学会使用 scikit-fuzzy 库实现模糊聚类分析
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掌握在矢量数据上完成模糊聚类分析
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掌握在栅格数据上完成模糊聚类分析
 
二、【进阶】Python空间分析案例
活动教案
利用复杂网络分析传染病空间传播
>>点击查看
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构建基础的 SEIR 模型
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拓展 SEIRS 模型在社区和工作空间的应用
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构建传染病复杂网络模型
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模拟传染病在城市空间的传播动态
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作业练习
 
新冠疫情中的空间不平等:多尺度地理加权回归
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背景
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认识数据
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OlS 回归
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地理加权回归 GWR
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多尺度地理加权回归 MGWR
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作业
 
秦岭淮河人均预期寿命的差异:时空断点分析
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设计思路、学习目标
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RD分析简介
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应用python语言做RD分析
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数据集
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RD分析流程
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总结
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作业:分析模拟数据集,并按照RD分析流程给出分析报告
 
利用复杂网络预测城市空间流量
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如何做好时间序列分析的自相关分析?
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如何利用复杂网络提取特征?
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基于SVR方法,预测城市空间流量
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作业
 
优质项目
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