地理空间计算

PostgreSQL 的空间扩展 PostGIS，是地理空间数据时靠谱的工具，适合搞地图、定位、地理这一块的开发者。嗯，功能还挺全，从数据存储、查询到一条龙搞定，而且支持标准的 OpenGIS 规范，兼容性也不错。 Windows系统装起来也蛮，装 PostgreSQL 的时候勾上 PostGIS 就行，懒人必备。Debian系统下就稍微麻烦点，但有详细命令，一步步复制粘贴也能搞定，像apt-get install postgresql-8.1-postgis、createdb、psql这些用起来还是比较顺手。 你要是习惯折腾源码，也有源码安装的选项。虽然麻烦点，但灵活性高，适合需要定制环境的

该教程全面讲解了ArcGIS基础、空间分析工具和地学分析实例，涵盖ArcGIS简介、ArcMAP操作、数据创建、数据分析、三维分析、统计分析、水文分析和建模等内容，并辅以实例分析和练习材料，便于学生学习和实践。

PostGIS 是 PostgreSQL 数据库的扩展插件，赋予了数据库强大的地理空间处理能力。它可以高效地存储和计算地理数据，帮助用户快速实现基于地理位置的相关功能。

地理空间数据库是一种专门用于存储、管理和查询地理空间数据的数据库。它不仅包含传统的属性数据，还包含空间信息，例如点、线、面等几何形状。这使得地理空间数据库能够高效地处理和分析与地理位置相关的数据。 地理空间数据库被广泛应用于各个领域，例如： 城市规划: 分析城市土地利用、交通流量等信息，辅助城市规划决策。 环境监测: 存储和分析环境监测数据，例如空气质量、水质等，帮助监测环境变化。 自然资源管理: 管理土地、森林、水资源等自然资源信息，支持可持续发展。 商业分析: 分析顾客分布、门店选址等商业数据，优化商业策略。 地理空间数据库的技术不断发展，新的数据模型、索引方法和查询语言不断涌现，为

Packt 的《使用 Python 掌握地理空间》的代码资源挺实用的，尤其适合你如果刚开始研究地理信息系统（GIS）或是想在 Python 里折腾点地图的东西。这套代码基本涵盖了书里所有的项目案例，从最基础的数据读取到后面和 QGIS、ArcGIS Online 的联动，代码都配得蛮全的。 Python 的地理工具蛮丰富的，比如PyQGIS、GeoPandas、Shapely这类库，代码里都有用上。像你想写个脚本读取.shp文件，或者做空间查询，这套资源里的代码就能直接拿来用。响应也快，改动起来也方便。 还有一个亮点是它对比了Python 2和Python 3写法的差异，挺贴心的，尤其是你维护

地理位置数据和计算在多领域都重要，是在物流和交通等行业。geopy库能帮你轻松提取坐标并计算地理距离。通过geopy.geocoders.Nominatim()可以把地址转换为经纬度，还能使用geopy.distance计算任意两点间的距离。想要了解怎么用代码计算两个城市之间的距离？代码简单，像这样： from geopy.geocoders import Nominatim from geopy.distance import distance geolocator = Nominatim(user_agent='myGeocoder') city1 = geolocator.geocode

PostGIS 插件 2.0.3-1 对于 Windows 操作系统下的 PostgreSQL 8.4 是一个实用的扩展。如果你在做地理空间数据，使用这个插件会方便。安装包是 PostGIS 的经典版本，稳定性和兼容性都还不错。你可以通过这个插件将 PostgreSQL 数据库与地理空间数据结合起来，像是存储地理坐标、进行空间查询等都可以轻松搞定。安装过程也不复杂，按照安装向导一步步来就好。 此外，如果你需要最新版本的 PostGIS 或其他相关安装包，文章中还提到了一些其他版本的下载链接，比如 PostGIS 3.0.2，PostGIS 3.4.1 等。如果你对不同版本有需求，可以参考这些资

在Matlab开发中，可以使用lat/long格式计算两个地理位置之间的距离。

地理空间数据的 R 入门课，挺适合平时不怎么写代码但又想搞数据的你。课程内容比较基础，重点放在 R 语言的基本操作上，像数据导入、可视化、模块化那些都讲得挺清楚。整体节奏不快，属于那种“跟着敲就能学会”的类型，尤其适合刚接触 R 的朋友。R 语言的模块化方法讲得还不错，比如用函数封装步骤，方便后期复用。课程里还提到怎么拆分任务、怎么自动化，讲得也比较实用，不用每次都从头开始搞，省事多了。课程不追求高深的统计理论，目标挺明确——让你用 R 语言轻松起步，尤其是在地理空间数据这块儿。有意思的是，它还鼓励你把流程理清楚再写代码，挺贴近实际工作的。如果你是搞科研或者做项目经常碰地图数据的，这门课值得看

技术进步的推动下，空间统计学正日益成为解析地理模式的有力工具。比如，约翰·斯诺（John Snow）利用霍乱地图揭示了疾病发生与河流接近的关联性，提示了河流可能是疾病传播的源头。空间统计学还能有效处理复杂的大数据集，尤其是在GIS应用中频繁遇到的挑战。为何选择空间统计学？因为它不仅帮助我们了解问题的发生，更深入地揭示了问题发生的具体地理背景。