Python 用于地理空间数据分析

第 3 章 QGIS QGIS：探索 PyQGIS 和用于空间分析的本地算法

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在本章中，我们将继续关注 QGIS，让你的 Python 和 QGIS 技能更上一层楼。这些都是基础概念，学习它们对未来的地理空间分析技能（包括空间算法、数据工程、预测建模和预测以及机器学习）至关重要。

QGIS 与 Python 的集成被称为PyQGIS，它是一个 Python API，使用定义的协议和定制来实现工作流程自动化。在运行大型脚本或构建应用程序时，自动化非常重要。与 API 集成后，您可以访问大量数据集，进行探索和分析。您可以创建、修改和查询代表现实世界特征的数字对象。

PyQGIS 是对底层 C++ 库的封装。QgisInterface 的 C++ 版本实现的所有方法和类变量都可通过 Python 封装器使用。 PyQGIS类以QGIS 中的功能为目标。您不需要单独安装 Python，因为它已与 QGIS 一起直接安装到您的系统中。

Python 是一种面向对象的编程语言。您可以将对象看作是数据（属性）和行为（方法）的块。在 Python 中，对象还包括函数。属性可以是数据，也可以是函数。方法也是属性，这意味着您可以将它们存储在变量中，就像其他属性一样。Python 类 描述了如何改变对象的状态和对象属性的指令。

Python 类

类提供了一种将数据和功能捆绑在一起的方法。创建一个新类可以创建一种新的对象类型，并允许创建该类型的新实例。每个类实例都可以附加属性，以保持其状态。 类实例还可以有修改实例状态的方法（由类定义）。类的实例拥有类中定义的所有相同属性和方法的副本；类就像一种模板，用于定义实例中的数据和行为。

在本章后面简要探讨 Python 脚本模板时，我将重温这些概念，但在使用QgisInterface 类定义的方法或函数时，我也会强调这些概念。首先，我们将使用 PyQGIS 来浏览一个示例项目。您将上传数据图层，并学习如何使用 Python 控制台与它们交互。

探索 QGIS 工作区：旧金山的树木覆盖率和不平等现象

您在第 2 章中了解了城市热岛，我们将在这里进一步阐述。众所周知，树木覆盖较少的社区往往更热，这往往会增加健康风险。我们将在本章的第一个例子中探讨这一观点，因为它在美国的一个城市旧金山得到了验证，研究问题是：旧金山哪些社区的树木覆盖率较低？

图 3-1中的地图叠加了四层数据：一层划定了社区边界，一层提供了旧金山的树木覆盖数据，一层提供了收入水平和种族数据，还有一层是 OpenStreetMap 的位置背景。紫色线条表示以摘要特征类表示的社区边界。

最后，我们还需要一个低收入社区的替代或替身。是否有一种已经在使用的衡量标准可以告诉我们所需要知道的东西？事实上，有：公平战略街区。旧金山市政交通局（SFMTA）在实施公平政策时使用了这一衡量标准，试图解决交通绩效方面的差异。这些社区是根据其低收入家庭和公共住房的比例、居民使用私人车辆的情况、种族/族裔和残疾情况确定的。这可以作为低收入社区的代用指标。

有了这些图层，我们就可以考虑在哪些区域有足够的树木覆盖，并将它们与不同收入水平和种族构成的社区进行比较。

图 3-1.