空間數據分析能夠幫助我們更好地理解地理空間中的模式和關系，從而為決策提供支持。例如，城市規劃者可以使用空間數據分析來確定城市發展的最佳方向，環境科學家可以使用空間數據分析來評估污染的影響，而商業分析師可以使用空間數據分析來確定最佳的商業區位。

以下給大家羅列了和鯨社區（heywhale.com）中有關【空間分析Python】的學習資料

一、入門

1. Python 空間分析訓練營 STDA1：認識空間數據

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課 1 | 認識空間數據類型與特征

• 數據類型

• 數據特征

• 【案例】北京市行政區劃數據、路網

• 【闖關題】描述空間網絡數據

課 2 | 認識空間數據類型與特征

• 矢量數據處理

• 柵格數據處理

• 網絡數據處理

• 【闖關題】讀取遙感數據，找出數值指標

課 3 | 空間數據可視化

• 可視化的原則與技巧

• 可視化 POI 數據

• 可視化遙感數據

• 可視化空間網絡數據

• 【闖關題】修改可視化遙感數據的代碼參數，對比異同

2. 地理空間數據分析基礎

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課 1 | 空間數據的表示與顯示

• 了解空間數據和Python處理空間數據的第三方庫Geopandas

• 學會GeoSeries對象的創建，以及幾何信息的管理

• 學會GeoDataFrame對象的創建，以及空間數據的簡單管理

• 學會Geopandas提供的空間數據的可視化方法

課 2 | 空間數據的選擇與選取

• 學會使用read_file()函數打開矢量數據，掌握自定義CSV格式的空間數據的加載方法；

• 掌握根據屬性信息和幾何信息兩種空間數據的方法，學會用于GeoDataFrame和DataFrame數據的遍歷的apply()函數；

• 了解和學會判斷幾何對象間關系的函數，如contain()，intersects()，within()等的使用方法；

• 掌握存儲空間數據to_file()函數的使用方法。

課 3 | 空間分析（一）公園分布分析

• 掌握兩種給空間數據添加屬性信息的方法：使用join()連接屬性，以及通過屬性間的計算生成新屬性

• 掌握用 dissolve()方法將多個幾何對象合并為一個幾何對象、用 clip()方法進行幾何對象的裁切

• 了解泰森多邊形的原理，用voronoi_diagram()方法生成泰森多邊形

• 了解EPSG，WKT和Proj4等常用的投影表示方法，掌握crs屬性、set_crs()方法和to_crs()方法，對空間數據投影進行操作

課 4 | 空間分析（二）新建公園選址

• 了解疊加分析和緩沖區分析的概念和原理

• 掌握Geopandas中，與疊加分析和緩沖區分析相關的高級方法：overlay() 方法和 buffer() 方法

• 學會建立多個約束條件，綜合不同空間數據處理方法求解滿足約束條件的區域

3. 空間聚類分析方法

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課 1 | 空間聚類分析基礎

• 了解空間聚類分析的基本原理

• 了解空間特征的常用編碼方法

• 學會常用的特征升維和降維的方法

• 學會特征間距離和相似性的計算方法

課 2 | K-均值聚類

• 了解K-均值聚類的基本原理

• 學會使用Sklearn實現K均值聚類分析

• 學會從聚類結果中得到聚類中心

• 學會對矢量數據和柵格數據在聚類前進行預處理的方法

• 學會對矢量數據和柵格數據實現K-均值聚類分析

課 3 | 層次聚類

• 了解層次聚類的基本原理

• 了解樣本間和類間的距離矩陣的計算方法

• 能夠根據距離矩陣畫出聚類樹

• 學會層次聚類在矢量和柵格數據上的應用

課 4 | 高斯混合聚類

• 了解高斯混合聚類的基本原理

• 了解后驗概率在聚類中的作用

• 學會Sklearn庫中高斯混合聚類的使用方法

• 學會高斯混合聚類在矢量數據和柵格數據上的應用

課 5 | 模糊聚類

• 了解模糊數學與隸屬度

• 了解模糊聚類的基本原理

• 學會使用 scikit-fuzzy 庫實現模糊聚類分析

• 掌握在矢量數據上完成模糊聚類分析

• 掌握在柵格數據上完成模糊聚類分析

二、【進階】Python空間分析案例

活動教案

利用復雜網絡分析傳染病空間傳播

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• 構建基礎的 SEIR 模型

• 拓展 SEIRS 模型在社區和工作空間的應用

• 構建傳染病復雜網絡模型

• 模擬傳染病在城市空間的傳播動態

• 作業練習

新冠疫情中的空間不平等：多尺度地理加權回歸

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• 背景

• 認識數據

• OlS 回歸

• 地理加權回歸 GWR

• 多尺度地理加權回歸 MGWR

• 作業

秦嶺淮河人均預期壽命的差異：時空斷點分析

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• 設計思路、學習目標

• RD分析簡介

• 應用python語言做RD分析

• 數據集

• RD分析流程

• 總結

• 作業：分析模擬數據集，并按照RD分析流程給出分析報告

利用復雜網絡預測城市空間流量

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• 如何做好時間序列分析的自相關分析？

• 如何利用復雜網絡提取特征？

• 基于SVR方法，預測城市空間流量

• 作業

優質項目

地理空間數據分析入門：GeoPandas 和 Shapely

開源地理空間系統教程 地理空間數據的可視化與分析 - Python系統教程

GIS與地球科學專項Python教程

利用Folium繪制我國氣象站和環境站空間分布

空間重插值的兩種方法

空間分析與可視化工具——CARTOframes

空間網格統計方法

歸一化差分水體指數(NDWI)的計算與空間分析

城市風場數據空間降尺度模擬分析

共享單車數據分析【時間、空間、頻次三維度分析】

疫情前后全國人口流動網絡會有怎樣的變化？