Время прочтения: 2 минуты
В Картетике мы любим все открытое: опен-сорс, открытые данные и доступные знания. К счастью, эти идеи ценятся по всей ГИС-среде, так что вот подборка из пяти бесплатных книг на английском языке в открытом доступе.
Это не просто учебники, а целые веб-ресурсы, и у многих есть система навигации по главам — удобно, если нужно разобраться в одной теме и не листать все страницы подряд.
Сложность текстов отмечена звездочками и возрастает вниз по списку.
GIS Commons: An Introductory Textbook on Geographic Information Systems — "Основы ГИС: вводный учебник по географическим информационным системам".
Сложность: ☆
Описание: Небольшое вводное пособие для начинающих. Здесь всего шесть глав, зато есть все термины и темы для новичка в ГИС. Больше всего подойдет для тех, кто хочет познакомиться с базовым геопространственным анализом и начать делать карты.
Год: 2016
Лицензия: CC BY-SA
Год: 2016
Лицензия: CC BY-SA
The ArcGIS Book: 10 Big Ideas about Applying The Science of Where — "Книга по ArcGIS: 10 больших идей про применение науки о пространстве".
Сложность: ☆
Описание: Да, это учебник по ArcGIS, и он во многом рекламирует продукты экосистемы ESRI. Но если закрыть глаза на ПО, то книга хорошо мотивирует открыть ГИС и начать делать карты. Из полезного: есть много примеров визуализаций геоданных и объяснения отдельных задач ГИС в понятных схемах. Правда, в отличие от остальных учебников в списке, это не веб-страница, а PDF.
Год: 2017
Geospatial Analysis — "Геопространственный анализ".
Сложность: ☆☆
Описание: Бесплатное веб-руководство по идеям, методам и инструментам геоанализа. Оно во многом теоретическое, зато очень подробное и включает в себя темы от анализа поверхностей до работы с big data. Если вы хотите разобрать ГИС в теории, то эта книга будет как раз.
Год последнего издания: 2021
Introduction to Python for Geographic Data Analysis — "Введение в Python для географического дата-анализа".
Сложность: ☆☆☆
Описание: В первых двух частях книги есть основы для начала программирования на Python в гео-сфере: от основ Python до процессинга векторных и растровых данных. А вот в третьей части авторы хотели написать про кейсы с реальными данными, но пока их нет, потому что раздел в доработке. Будем следить — может, в книге появится еще больше полезного.
Год: 2022
Geographic Data Science with Python — "Наука о геоданных с Python".
Сложность: ☆☆☆☆☆
Описание: По наполнению это лучшая открытая книга из всего списка: здесь все подробно, с примерами кода, есть реальные задачи и нет недописанных глав. Минус: это ресурс для тех, кто уже знаком с дата-анализом на Python и хочет развиваться дальше в сторону сложного геопространственного анализа. Это учебник не для новичков, но он отлично написан, и здесь много кейсов с примерами кода.
Год: 2020
Лицензия: CC BY-NC-ND
Лицензия: CC BY-NC-ND
Материал подготовила Юлия Федорова