使用Python进行城市分析：地理空间数据科学与OpenStreetMap

在城市化快速发展的今天，地理空间数据科学为我们提供了一种新的视角，帮助我们理解和分析城市的复杂性。Milan Janosov的在线课程《使用Python进行城市分析：地理空间数据科学与OpenStreetMap》将带您走入这一领域。本文将深入探讨这一课程的内容、学习收益以及你所需要的一些基本知识。

Created by Milan Janosov
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 33 Lectures ( 4h 28m )

课程概述

学习目标

在这门课程中，您将学习到以下内容：

1. 地理空间数据科学基础：了解如何在Python中识别和操作矢量数据。
2. 数据收集和存储：使用Python从OpenStreetMap（OSM）中自动化地收集和存储多种矢量数据。
3. 空间分析：量化城市特征和相关特征，利用矢量数据进行空间分析。
4. 数据合并与分析：将来自OSM的多种矢量数据合并，提炼出城市的宜居性指标。

课程需求

为确保您能顺利学习，建议您具备：

• Python的基本知识：您需要对Python有一定的使用经验。
• GIS概念的基础理解：对地理信息系统（GIS）一些基本概念的理解将帮助您更好地掌握课程内容。

课程内容详解

1. 地理空间数据简介

课程的第一部分将介绍地理空间数据的基础，重点讲解矢量数据和栅格数据的区别。同时，您会学习到OpenStreetMap作为一个强大的数据源的优势和应用。

2. Python环境设置与库介绍

在掌握基本概念后，课程将指导您如何设置Python环境，并介绍一些重要的地理空间库，如GeoPandas和Shapely。这些工具能够帮助您高效地处理几何数据类型，并操作地理空间数据结构。

3. 城市数据集获取

接下来，您将学习如何使用Python软件包（如OSMNx和OverPy）从OSM获取不同的城市数据集。您将接触到点、面和图形数据，包括建筑轮廓、道路网络等。这一过程将涵盖多种编程实践，确保您能够处理实际的地理空间数据任务。

4. 高级城市分析技术

在掌握基础之后，课程将深入到更为复杂的城市分析技术。您将参与实际项目，分析道路网络，创建建筑档案，制作可视化图表以探索城市区域。课程最后的迷你项目将结合您所有学到的技术，创建一个城市宜居性指数，综合考量多项城市关键绩效指标。

5. 学习资源

本课程提供了多种学习资源，包括：

• 章节介绍和总结视频；
• 附带的PDF备忘录和演示文稿；
• 编码视频，伴随屏幕分享，包含录制的直播代码文件以及整理好的Jupyter Notebook格式代码。

通过参加《使用Python进行城市分析：地理空间数据科学与OpenStreetMap》课程，您将获得扎实的地理空间数据科学知识，能够利用Python和OSM数据进行深入的城市分析项目。无论您是学生、研究人员还是城市规划者，这门课程都是提升您技能、理解复杂城市结构的绝佳机会。Urban Analytics with Python

让我们一起开始编码，解锁城市数据的潜力吧！