数据精英夏季特训营开车啦！
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（以上优惠不包括营5和营14）
王金柱老师利用空间软件分析技术已经发表了4篇文章：
一区TOP：
·Wang, Jinzhu, Michalis Hadjikakou, Richard J. Hewitt, and Brett A. Bryan. "Simulating large-scale urban land-use patterns and dynamics using the U-Net deep learning architecture." Computers, Environment and Urban Systems 97 (2022): 101855.
一区：
·Wang, Jinzhu, Michalis Hadjikakou, and Brett A. Bryan. "Consistent, accurate, high resolution, long time-series mapping of built-up land in the North China Plain." GIScience & Remote Sensing 58, no. 7 (2021): 982-998.
二区：
·Wang, Jinzhu, Qian Zhang, Taoji Gou, Jianbing Mo, Zifang Wang, and Ming Gao. "Spatial-temporal changes of urban areas and terrestrial carbon storage in the Three Gorges Reservoir in China." Ecological Indicators 95 (2018): 343-352.
三区：
Wang, Jinzhu, Ming Gao, Xinhua He, Qian Zhang, Natamba Leo, and Chang Xu. "Evaluation of potential productivity of woody energy crops on marginal land in China." Chinese Geographical Science 27, no. 6 (2017): 963-973.
王金柱老师：我在一区TOP上发表的《Simulating large-scale urban land-use patterns and dynamics using the U-Net deep learning architecture》论文中通过Python，帮我高效的完成了自动化处理空间数据，我将这些技术和经验整理为本套课程《利用Python自动化处理空间数据》，期待帮助更多人掌握更高效的数据处理方法！
Python是被最广泛运用的编程语言之一，空间数据是大数据的重要组成部分。将Python运用到自动化处理空间数据中是提高工作效率，优化业务流程的有效途径。目前国内科研人员和相关从业人员主要依赖ArcGIS等平台，以手动的方式分析和处理空间数据。在大数据时代背景下，自动、高效的处理空间信息，是获取数据价值，提高工作产出的正确选择。《利用Python自动化处理空间数据》课程面向零基础初学者，从Python的基本概念讲起，循序渐进，坡度适中的依次介绍矢量和栅格数据的自动化处理流程，并通过与实际科研代码和项目结合的方式将所学概念融入到实践中。
适合人群：
地理信息，环境科学等专业的研究人员
城乡规划、地理信息、房产、国土等从业人员
第一章 利用Anaconda构建Python的使用环境 • 激活Python环境并且利用Jupyter Notebook进行编程• 读取csv文件，观察DataFrame的基本信息• Pandas的高级用法: melt, pivot, groupby
第五章 使用Geopandas处理 Esri Shapefile （SHP）文件
• 安装rasterio，读取tif文件，可视化数组(numpy.array)
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