Учебник ГИС и геопространственные данные для начинающих

Программа курса

1. 1 Что такое ГИС и геоданные

   1. Что такое ГИС и где она работает

      ГИС — система для хранения, анализа и визуализации данных, привязанных к месту на Земле. Где это применяется и почему карта — это база данных.

   2. Векторные и растровые данные

      Два фундаментальных способа описать мир в ГИС: вектор (точки, линии, полигоны) и растр (сетка пикселей). Когда и что выбирать.

   3. Геометрия + атрибуты: модель данных

      Почему каждый геообъект — это пара «геометрия и таблица свойств», и как этот принцип связывает ГИС с обычными базами данных.

2. 2 Системы координат и проекции

   1. Широта, долгота и форма Земли

      Как координаты описывают точку на сфере, чем геоид отличается от эллипсоида и что такое WGS84 — общая система координат GPS и всего мира.

   2. Проекции: почему сферу нельзя развернуть

      Любая плоская карта искажает реальность. Почему апельсиновую корку нельзя расправить и какие искажения выбирают картографы.

   3. Проекция Меркатора: формула и код

      Выводим и реализуем прямую проекцию Меркатора: перевод широты-долготы в метры на плоскости. Формула, граница применимости, проверка на Москве.

   4. UTM и выбор проекции под задачу

      Система UTM делит Землю на зоны, в каждой искажения минимальны. Как выбрать проекцию: метры для измерений, градусы для хранения.

3. 3 Форматы геоданных

   1. GeoJSON: геоданные в виде JSON

      GeoJSON — текстовый формат на основе JSON для векторных данных. Разбираем структуру Feature и FeatureCollection и читаем файл исполнимым кодом.

   2. Shapefile и другие векторные форматы

      Shapefile — ветеран ГИС из нескольких файлов. Чем он хорош, чем неудобен, и какие современные форматы (GeoPackage) идут на смену.

   3. GeoTIFF и растровые форматы

      GeoTIFF — это картинка TIFF с геопривязкой. Что такое каналы, геотрансформ и почему спутниковые снимки приходят именно в этом формате.

4. 4 Расстояния и геометрия

   1. Гаверсинус: расстояние на сфере

      Почему расстояние между городами нельзя считать по теореме Пифагора и как формула гаверсинуса даёт правильный ответ по большому кругу.

   2. Точка в полигоне: метод трассировки луча

      Как проверить, попала ли точка внутрь района, методом ray casting: считаем пересечения луча с границей. Реализация на чистом Python.

   3. Площадь полигона: формула шнуровки

      Формула шнуровки (Гаусса) считает площадь любого простого многоугольника по координатам вершин. Реализуем и проверяем на квадрате и треугольнике.

   4. Центроид и bounding box

      Две базовые операции: центроид (геометрический центр полигона) для подписи на карте и bounding box — быстрый прямоугольный фильтр для ускорения запросов.

5. 5 Пространственные отношения и анализ

   1. Пространственные отношения: содержит, пересекает

      Пространственные предикаты описывают, как две геометрии связаны: содержит, пересекает, касается, не пересекается. Модель DE-9IM и буферы.

   2. Ближайший объект и объекты в радиусе

      Два самых частых запроса: найти ближайший объект и все объекты в радиусе. Реализуем на гаверсинусе и обсуждаем, как ускорить пространственным индексом.

   3. Overlay: пересечение слоёв и буферы

      Overlay-анализ накладывает слои друг на друга: пересечение, объединение, разность. Буферные зоны и реальные сценарии вроде «дома в зоне шума».

   4. Spatial join: соединение по положению

      Spatial join присоединяет атрибуты одного слоя к другому по их пространственному отношению — например, какому району принадлежит каждая точка-инцидент.

6. 6 Растровый анализ и спутники

   1. DEM: цифровая модель рельефа

      DEM — это растр высот. Как из него получить профиль, найти минимум и максимум высоты и почему рельеф удобно хранить именно сеткой.

   2. Уклон: производная рельефа

      Уклон показывает крутизну склона. Считаем его из DEM как градиент высоты и переводим в градусы. Зачем уклон нужен для дорог, стока и эрозии.

   3. NDVI: индекс растительности

      NDVI измеряет «зелёность» по спутниковым каналам Red и NIR. Формула, диапазон значений и расчёт по растру — как со спутника видят здоровье растений.

   4. Плотность и тепловые карты

      Как из россыпи точек получить карту плотности: сетка-подсчёт и ядерная оценка (KDE). Считаем плотность точек по ячейкам на чистом Python.

7. 7 Геокодирование, маршруты и карты

   1. Геокодирование: адрес в координаты

      Геокодирование переводит «ул. Тверская, 1» в широту и долготу, обратное — наоборот. Как это работает, зачем нормализация адреса и где грабли.

   2. Маршрутизация: кратчайший путь по дорогам

      Дорожная сеть — это граф: перекрёстки-вершины, улицы-рёбра с весом. Алгоритм Дейкстры находит кратчайший путь. Реализация на чистом Python.

   3. Визуализация карт: тайлы, matplotlib, folium

      Как геоданные показывают на экране: тайловые карты, статичные карты в matplotlib и интерактивные в folium. Обзор инструментов и принципов.

   4. Открытые геоданные: OSM, спутники, Росреестр

      Где брать геоданные бесплатно: OpenStreetMap для векторных слоёв, Sentinel и Landsat для спутниковых снимков, Росреестр для кадастра.

8. 8 PostGIS, стек и реальные задачи

   1. PostGIS: пространственная база данных

      PostGIS превращает PostgreSQL в полноценную ГИС-базу: геометрический тип, пространственные функции и индексы. Связь с обычным SQL.

   2. Реальные задачи и стек инструментов

      Сквозной практикум: расстояние между городами, точки в районе, площадь региона и план простой карты. Обзор стека: QGIS, geopandas, rasterio.