地理分析

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。

这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码，为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。

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

实习内容包括：练习1使用默认参数创建表面、练习2数据检查、练习3制作臭氧浓度图、练习4模型比较、练习5制作超出临界值的臭氧概率图、练习6生成最终成果图。

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。

比率尺度的逻辑还挺有意思的，尤其在地理信息系统里，能做的不止是“看图”，还能做运算。你能拿生物数量、距离、密度这些数据直接算平均值、差异性，这就不是间隔尺度能比的了，精度上了一个台阶。比率尺度最关键的，是它能拿来做算术运算和逻辑判断，像等于、大于这种判断语句，写起来直观，还挺适合做统计的，是在用MatlabGIS 数据的时候，效率蛮高的。你要是刚好在整GIS 课件或者需要数据做进一步的项目，可以顺手看看下面这些文章。像Matlab 算术运算教程、矩阵逻辑运算，还有讲到ARCGIS 空间的内容，都挺对味的。建议你在写代码时，注意用对数据类型，有些变量能做比率，有些只能做分类，别图省事直接套模版，

你是否曾想过MathWorks总部的经纬度是多少？现在您可以在MATLAB中轻松找到任何地址的地理位置信息。这个函数利用雅虎地理编码API来查询地址字符串，无论是公司名称、城市、邮政编码，还是完整的街道地址。雅虎地图网络服务提供了详细的地理编码功能，具体信息可在此处查看：http://developer.yahoo.com/maps/rest/V1/geocode.html。请注意，您需要自己的AppID才能从雅虎获取数据，而不是使用示例AppID。

本教程由汤国安教授主编，系统地讲解了ArcGIS在空间分析中的应用，分为ArcGIS应用基础、空间数据采集与组织、空间数据转换和处理、空间数据可视化、矢量及栅格数据空间分析、三维分析、地统计分析、水文分析及空间分析建模等12个章节。每一章节都深入细致地介绍了ArcGIS在空间数据的不同方面的应用，从基础到高级，涵盖了空间数据的处理和可视化技巧，使读者对地理信息系统在实际分析中的操作有全面的理解。

全球地理数据存储

GIS 里的地理加权回归工具，gwr4.0算是比较老牌的方案了。支持地理加权逻辑回归，对空间异质性建模还挺靠谱。尤其你用 Python、Matlab 做回归的同学，用它来补空间这一块，合适。安装包直接下就能跑，界面是老了点，但功能够用。 逻辑回归的活不少人都在做，比如用来做信用卡欺诈检测、健康数据建模、甚至城市热力图。常规线性模型搞不定空间偏差，用 gwr 就对了。嗯，它对位置相关的变量建模，还挺灵。逻辑回归的公式也都兼容，就别担心什么兼容性问题。 下载链接在资源页就有，顺手还能看看这几个资源：Python 逻辑回归合集、Matlab 四参数逻辑回归、还有基于逻辑回归的信用卡欺诈检测优化。都挺