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★ 요약 ★

사용하기 쉽고 다양한 분야에서 인기 있는 언어인 파이썬을 사용해 값비싼 도구 없이 전문적인 GIS 프로세싱을 배울 수 있다. 또한 지리공간분석, 통계분석, 데이터관리를 위해 준비된 다양한 파이썬 라이브러리 사용한 예제로 지리공간 데이터를 처리하는 방법을 쉽게 배울 수 있다. 이 책을 통해 지리공간 데이터를 처리하는 오픈소스와 상용툴의 사용법을 살펴보고 실제 분석과 코드를 작성해 볼 수 있다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 파이썬 3로 코드 라이브러리 관리 및 추상적 지리공간 분석 기술
■ 지리공간 분석 작업을 수행하는 인기 있는 코드 라이브러리 살펴보기
■ 데이터 변환, 데이터 관리, 웹 맵 및 REST API 개발을 위한 코드 라이브러리 활용
■ 클라우드에서 지리공간 데이터 처리와 관련된 기술 학습
■ PostGIS, SQL Server, SpatiaLite와 같은 지리공간 데이터베이스에서 파이썬 3 기능 활용

★ 이 책의 대상 독자 ★

위치 정보와 파이썬으로 작업하는 모든 사람을 위한 책이다. 파이썬 3로 구축된 GIS 데이터 관리, 분석 기법, 코드 라이브러리를 다루는 학생, 개발자, 지리공간 전문가 모두 이 책을 활용할 수 있다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '패키지 설치와 관리'에서는 코드 라이브러리를 설치, 관리하는 방법을 설명한다.
2장, '지리공간 코드 라이브러리 소개'에서는 지리공간 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 주요 코드 라이브러리를 다룬다.
3장, '지리공간 데이터베이스 소개'에서는 데이터 저장과 분석에 사용되는 지리공간 데이터베이스를 소개한다.
4장, '데이터 타입, 저장 공간 및 변환'에서는 GIS 내에 존재하는 다양한 데이터 타입(벡터와 래스터)에 초점을 맞춘다.
5장, '벡터 데이터 분석'에서는 Shapely, OGR, GeoPandas 같은 벡터 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리를 다룬다.
6장, '래스터 데이터 처리'에서는 지리공간 분석을 수행하기 위해 GDAL 및 Rasterio를 사용해 래스터 데이터셋을 처리하는 방법을 살펴본다.
7장, '지오데이터베이스를 사용한 지오프로세싱'에서는 공간 SQL을 사용해 공간 칼럼을 포함하는 데이터베이스 테이블로 지오프로세싱을 수행하는 방법을 보여준다.
8장, 'QGIS 분석 자동화'에서는 PyQGIS를 사용해 QGIS 매핑 제품군 내에서 분석을 자동화하는 방법을 알려준다.
9장, 'ArcGIS API 및 ArcGIS 온라인'에서는 파이썬 3를 사용해 Esri의 클라우드 플랫폼인 ArcGIS 온라인에서 활용 가능한 파이썬 ArcGIS API를 소개한다.
10장, 'GPU 데이터베이스와 지오프로세싱 파이썬'에서는 툴을 사용해 클라우드 기반 데이터와 상호 작용해 데이터를 검색하고 처리하는 부분을 다룬다.
11장, 'Flask와 GeoAlchemy2'에서는 Flask 파이썬 웹프레임워크와 GeoAlchemy ORM을 사용해 공간 데이터 쿼리를 수행하는 방법을 설명한다.
12장, 'GeoDjango 공간 데이터'에서는 쿼리를 수행하기 위해 Django 파이썬 웹 프레임워크와 GeoDjango ORM을 사용하는 방법을 다룬다.
13장, '지리공간 REST API'에서는 지리공간 데이터를 위한 REST API를 개발하는 방법을 다룬다.
14장, '클라우드 지오데이터베이스 분석 및 시각화'에서는 CARTOframes 파이썬 패키지를 소개하고 CARTO 지도, 분석 및 데이터 서비스를 데이터 과학 워크플로우에 통합하는 방법을 소개한다.
15장, 'Cartography 클라우드 지도 제작'에서는 자동화 주피터 노트북을 위한 새로운 위치 데이터 시각화 라이브러리를 다룬다.
16장, '하둡으로 파이썬 지오프로세싱'에서는 분산 서버를 이용한 지리공간 분석 수행 방법을 설명한다.

★ 지은이의 말 ★

시간이 흐르면서 파이썬은 공간 데이터를 읽고 변환하고 분석하며 시각화하는 많은 패키지를 가진 공간 분석을 위한 프로그래밍 언어가 됐다. 이렇게 많은 패키지를 이용할 수 있게 되면서, 파이썬 3를 위한 필수 지리공간 파이썬 라이브러리를 포함하는 학생과 경험 있는 전문가를 위한 참고 서적을 만드는 일은 의미가 있다.
이 책은 사람들이 머신러닝, 사물인터넷(IoT) 같은 지리공간 데이터로 작업하는 방식을 새로운 기술이 변화시키고 있는 흥미로운 순간에 나왔다. 데이터 과학은 지리공간 데이터가 끊임없이 사용되는 분야다. 이는 CARTOframes나 MapboxGL과 같은 새로운 파이썬 라이브러리가 포함되는 것을 설명해주며 주피터(Jupyter) 역시 이런 새로운 트렌드에 포함된다. 그와 동시에 웹과 클라우드 기반의 GIS가 점점 새로운 표준이 되고 있다. 이것은 인터랙티브 지리공간 웹 맵과 REST API가 소개된 이 책의 2장에 반영돼 있다.
이 새로운 라이브러리는 수년 동안 필수가 된 오래된 많은 라이브러리와 결합돼 있으며 Shapely, Rasterio, GeoPandas와 같이 오늘날까지도 매우 인기가 있다. 이 분야를 처음 접하는 독자에게는 인기 라이브러리를 적절히 소개하고 실제 데이터를 사용하는 코드 예제를 통해 관점을 파악하고 구문을 비교한다.
마지막으로 이 책은 파이썬 2에서 3.x로의 전환을 보여준다. 이 책에서 다루는 모든 라이브러리는 파이썬 3.x로 작성됐으므로 이 책에서 권장하는 파이썬 코딩 환경인 주피터 노트북을 사용해 모든 라이브러리에 접근할 수 있다.

★ 옮긴이의 말 ★

GIS(지리정보시스템), 지리공간 데이터 분석은 오래된 분야이고 관련 분야에 종사하는 전문가들의 영역이었다. 지리공간 데이터 분석은 모빌리티 서비스가 많이 생겨나고 빅데이터 열풍과 파이썬 같은 범용적인 도구들의 지원으로 데이터 분석에 관심이 있는 일반적인 사람들의 영역으로 확장되고 있다.
데이터를 통해 사회 문제를 해결하려는 시빅해킹(Civic Hacking) 운동과 케글에서 해결하려는 수많은 오프라인 문제들은 결국 위치 기반 데이터 분석에서부터 시작된다.
많은 빅데이터는 오프라인의 특정 위치 기반으로 만들어진다. 스마트폰을 사용하는 장소에서 만들어지는 데이터가 모든 데이터의 기반이 되는 시대다. 그게 집일수도, 학교일수도, 혹은 내가 자주 가는 어떤 곳일 수도 있다. 지리공간 데이터 분석이 중요해지는 이유이기도 하다.
이 책은 지리공간 데이터를 분석할 때 사용할 수 있는 다양한 도구와 방법을 예제를 통해 보여준다. 깊지는 않지만 각 툴들의 장단점과 어떤 경우에 사용하는지에 대한 안내서에 가깝다. 이후 공부를 좀 더 깊게 할 필요가 있을 때 어떤 분야를 깊게 파고들지 결정할 수 있는 좋은 지침서가 될 것이다.
전 세계적으로 코로나-19 관련 초유의 사태로 겪어보지 못한 시간들을 보내고 있다. 공적 마스크 판매, 확진자 동선 파악과 같은 지도 기반 서비스, 공간데이터 기반의 시빅해킹에 시민들의 참여가 자연스럽게 많아지는 동시에 필요한 시점이기도 하다.
독자 모두 건강한 시간들을 보내면서 오프라인 공간에서의 데이터 분석을 통해 이 사회의 문제를 어떻게 바라볼 것이냐를 생각하며 보내도 좋을 것 같다.
사회적 거리두기로 모두가 힘겨운 이때 책을 마무리하게 돼 뜻깊다. 내 가족을 포함해 모든 분들이 슬기롭게 이 상황을 헤쳐 나가길 바란다.

1장. 패키지 설치와 관리

__아나콘다 소개
____아나콘다를 사용해 파이썬 설치하기
__주피터 노트북 실행하기
____노트북 실행하기
________새 노트북 만들기
________코드 추가하기
__파이썬 패키지 관리
____아나콘다 내비게이터로 패키지 관리
____아나콘다 클라우드에서 온라인 패키지 검색하기
____conda로 파이썬 패키지 관리하기
____pip로 파이썬 패키지 관리하기
____pip를 사용해 패키지 업그레이드 및 제거하기
__파이썬 가상 환경
____아나콘다를 사용한 가상 환경
____conda로 환경 관리하기
____virtualenv 사용하기
__요약


2장. 지리공간 코드 라이브러리 소개

__GDAL과 OGR 라이브러리
____GDAL 설치하기
________아나콘다 3로 GDAL 설치하기
________conda로 GDAL 설치하기
________pip로 GDAL 설치하기
________pip로 GDAL 두 번째 버전 설치하기
________추천할 만한 다른 GDAL 리소스
__GEOS
____GEOS 설치하기
____Shapely
____Shapely 설치하기
__Fiona
____Fiona 설치하기
__pyshp 파이썬 쉐이프파일 라이브러리
____pyshp 설치하기
__pyproj
____pyproj 설치하기
__Rasterio
____Rasterio 의존성
____Rasterio 설치
__GeoPandas
____GeoPandas 설치
____GeoPandas 의존성
__함께 사용하는 방법
__요약


3장. 지리공간 데이터베이스 소개

__윈도우에 PostgreSQL, PostGIS 설치하기
__맥에 PostgreSQL, PostGIS 설치하기
__파이썬으로 PostgreSQL, PostGIS 작업하기
____psycopg2로 PostgreSQL 연결하기
________psycopg2 설치하기
________데이터베이스에 연결하고 테이블 생성하기
________테이블에 데이터 추가하기
________Shapely
________데이터 쿼리하기
________CRS 변경하기
________버퍼
________거리와 주변
________데이터터베이스에서의 선
________선의 길이
________선 교차하기
________폴리곤
________폴리곤 내부의 포인트
__요약


4장. 데이터 타입, 저장 공간 및 변환

__래스터, 벡터 데이터
____쉐이프파일
____GeoJSON
____KML
____GeoPackage
__래스터 데이터 포맷
__GeoPandas로 벡터 데이터 읽고 쓰기
__GR로 벡터 데이터 읽고 쓰기
__Rasterio로 래스터 데이터 읽고 쓰기
__GDAL로 래스터 데이터 읽고 쓰기
__요약


5장. 벡터 데이터 분석

__OGR 라이브러리
____OGR 배치 명령
____ogrmerge
____OGR 라이브러리와 파이썬 바인딩
____OGR 주요 모듈과 클래스
________OGR로 폴리곤 지오메트리 생성하기
________GeoJSON에서 폴리곤 지오메트리 생성하기
________기본 지오메트릭 연산
________신규 쉐이프파일에 폴리곤 데이터 쓰기
________공간 필터를 사용해 특징 선택하기
__Shapely와 Fiona
____Shapely 객체와 클래스
____지리공간 분석용 Shapely 메서드
____Fiona 데이터 모델
________Shapely로 지오메트리 생성하기
________Shapely로 JSON 지오메트리 읽기
________Fiona 데이터 읽기
________Shapely, Fiona로 쉐이프파일 내 지오메트리 벡터 접근하기
__GeoPandas
____GeoPandas로 지리공간 분석
________GeoPandas와 Matplotilb으로 지오메트리 데이터 플로팅하기
________GeoPandas로 산불 데이터 매핑하기
____데이터 검증 문제
__요약


6장. 래스터 데이터 처리

__GDAL을 사용해 래스터 데이터 다루기
____GDAL 라이브러리로 래스터 데이터 로드 및 쿼리하기
____GDAL을 이용한 래스터 생성
__PostgreSQL에서 래스터 처리하기
____PostgreSQL에 래스터 로드하기
____PostgreSQL로 래스터 쿼리 수행하기
________래스터 메타데이터 쿼리하기
________지오메트리 결괏값 쿼리
________반환된 값 쿼리하기
__요약


7장. 지오데이터베이스를 사용한 지오프로세싱

__범죄 대시보드
____범죄 데이터베이스 구성
________테이블 생성하기
________데이터 채우기
________쿼리 매핑하기
________대화형 위젯
________차트
________트리거
__요약


8장. QGIS 분석 자동화

__파이썬 콘솔로 작업하기
____레이어 로딩하기
____레이어 처리하기
________레이어 속성
________특징 속성
____PostGIS에서 레이어 그리기
________포인트 그리기
________PostGIS에서 폴리곤 그리기
____특징 추가, 편집, 삭제하기
________기존 레이어에 특징 추가하기
________기존 레이어에서 항목 삭제하기
________기존 레이어에서 특징 편집하기
____수식을 사용해 특징 선택하기
____툴박스 사용하기
__사용자 정의 툴박스 만들기
__요약


9장. 파이썬 ArcGIS API 및 ArcGIS 온라인

__파이썬 및 ArcGIS 온라인용 ArcGIS API 소개
____파이써닉 웹 API
____API 설치하기
________API 테스팅
________문제 해결
____Esri 사용자 계정 인증
________서로 다른 Esri 사용자 계정
____파이썬 ArcGIS API의 여러 모듈들
____연습 1 - API 임포팅 및 맵 위젯 사용하기
________개인화된 ArcGIS 온라인 계정 만들기
____연습 2 - 지리공간 콘텐츠 검색, 표시, 설명하기
____연습 3 - 래스터 데이터 및 API 지오프로세싱 함수 사용하기
__요약


10장. GPU 데이터베이스와 지오프로세싱

__클라우드 지오데이터베이스 솔루션
____빅데이터 프로세싱
____OmniSciDB 아키텍처
________클라우드 대 로컬 대 혼합
____클라우드에 OmniSciDB 인스턴스 생성하기
________AMI 검색하기
________AWS 계정 만들기
________키 쌍 생성하기
________인스턴스 실행하기
________버전 선택하기
________인스턴스 검색하기
________보안 그룹 설정하기
____Immerse 환경
________Immerse로 로깅하기
________CSV 가져오기
________차트 만들기
________SQL EDITOR 사용하기
________지리공간 데이터 사용하기
____터미널에서 데이터베이스 연결하기
________PuTTYgen
________pymapd 설치하기
________연결 생성하기
________데이터 커서
________테이블 생성하기
________INSERT 구문
________아파치 애로우로 데이터 로드하기
________포함 여부 확인
__요약


11장. Flask와 GeoAlchemy2

__Flask와 컴포넌트 모듈
____설정
________pip로 모듈 설치하기
____Flask 애플리케이션 개발하기
____데이터소스에서 데이터 다운로드하기
________카운티, 디스트릭트, 주 및 경기장 쉐이프파일
____데이터베이스, 데이터 테이블 생성하기
________신규 데이터베이스에 PostGIS 확장 테이블 추가하기
________데이터베이스 테이블 정의
________테이블 생성하기
____신규 데이터 테이블로 데이터 삽입하기
________필요한 모듈 임포트하기
________쉐이프파일 검색과 읽기
____Flask 애플리케이션 컴포넌트
________폴더 구조와 컨트롤러 객체
________폼
________뷰
________웹 지도 템플릿
________로컬에서 웹 애플리케이션 실행하기
__요약


12장. GeoDjango

__Django, GeoDjango 설치 및 설정하기
____Django에서 GeoDjango까지
____Django 설치하기
________윈도우 환경변수 수정하기
____프로젝트와 애플리케이션 생성하기
________명령행 인수 startproject
________manage.py로 애플리케이션 생성하기
________settings.py 설정하기
__애플리케이션 만들기
____manage.py
________데이터 모델 생성하기
________데이터베이스 마이그레이션
________LayerMapping
____관리 패널
________GeoDjango 관리 패널
____URLs
________URL 패턴
____뷰
________필수 폴더와 파일
________뷰 작성하기
____애플리케이션 실행하기
__요약


13장. 지리공간 REST API

__파이썬 REST API 만들기
____REST
____JSON
____파이썬 REST API
________Flask
________기타 프레임워크
____Flask URLs 변수
________숫자 타입 변환기
____요청 메서드
________GET 요청
________POST 요청
________기타 활용 가능한 요청 메서드
__REST API 애플리케이션
____애플리케이션 컴포넌트
________애플리케이션 폴더와 파일 구조
________forms.py
________views.py
________기본 URL
________Arenas 테이블
________States 데이터
________County 데이터
________Districts 데이터
____API POST 엔드포인트
________새 경기장
________requests 라이브러리로 POST 요청 보내기
________arena 삭제하기
____로컬에서 REST API 실행하기
__Flask에서 IIS 로 배포하기
____Flask와 웹서버
________WSGI
________WFastCGI 모듈 및 FastCGI 설치하기
________FastCGI 설정하기
________루트 서버 설정과 환경변수
__요약


14장. 클라우드 지오데이터베이스 분석 및 시각화

__CARTOframes 설치 방법
____추가 리소스
____주피터 노트북
____CARTO API 키
____패키지 의존성
____CARTO Data Observatory
__CARTO 계정 가입하기
____CARTO 무료 체험판
________데이터셋 추가하기
________API 키
________데이터셋 추가하기
__가상 환경
____virtualenv 설치하기
________virtualenv 실행하기
____가상 환경 활성화하기
____virtualenv 내 모듈 설치하기
________사용 모듈
__주피터 노트북 사용하기
____계정 접속하기
________자격증명 저장하기
____데이터셋 액세스하기
________개별행 선택하기
____CSV 데이터셋 로딩하기
____쉐이프파일 로딩
________GeoPandas 설치하기
________CARTO에 쓰기
____지오메트리 CSV 로딩하기
____지리공간 분석
____데이터셋 편집 및 업데이트하기
________overwrite=True
____맵 만들기
__요약


15장. Cartography 클라우드 지도 제작 자동화

__지도 제작에 관한 모든 것
____GIS에 맵박스 통합하는 방법
____맵박스 도구
________MapboxGL
________맵박스 파이썬 SDK
____맵박스 시작하기
________맵박스 계정 등록
________API 토큰 생성하기
________맵박스 계정에 데이터 추가하기
________예제 - GeoJSON 데이터셋 업로드하기
________예제 - 타일셋 데이터 업로드하기
__맵박스 스튜디오
____베이스맵 커스터마이징
________타일셋 추가하기
____가상 환경
________MapboxGL-Jupyter 설치하기
________주피터 노트북 설치하기
________Pandas, GeoPandas 설치하기
____주피터 노트북 서버 사용하기
________GeoPandas로 데이터 가져오기
________폴리곤에서 포인트 생성하기
________데이터 정제
________GeoJSON에 포인트 저장하기
________맵에 포인트 추가하기
________등급별 색상 시각화 만들기
________색상, 크기, 구분 자동 설정
____단계 구분도 만들기
________지도 저장하기
________히트맵 만들기
____맵박스 파이썬 SDK로 데이터 업로드하기
________데이터셋 생성하기
________데이터셋에 데이터 로드하기
________데이터셋에서 데이터 읽기
________행 삭제하기
__요약


16장. 하둡으로 파이썬 지오프로세싱

__하둡이란?
__하둡 프레임워크 설치하기
____리눅스 설치하기
____도커 설치하기
____호튼웍스 설치하기
__하둡 기초
____SSH를 통한 연결
____암바리
__하둡 Esri GIS 도구
__파이썬과 HDFS, 하이브
__요약