具体描述
《环境地理信息系统》是在应用开发实践的基础上进行总结来介绍环境地理信息系统建设的实现。书中系统论述了环境地理信息系统软件开发的一般方法，包括环境地理信息系统开发技术标准与规范和应用模式，从数据获取到建立数据库设计、软件开发、项目实施、系统安全和维护，并结合环境保护部门具体业务实例介绍了系统建设的详细步骤与关键方法，从需求分析到数据库设计、功能设计、详细设计、程序设计，直至测试安装的一整套流程，并着重讲述了GIS功能与环境保护管理业务的集成、应用模型与GIS功能的集成、万维网与GIS的结合等GIS应用的重点和热点问题。
《自然资源的动态监测与可持续管理》 图书简介 本书聚焦于当代全球环境变化背景下，自然资源监测、评估与可持续管理的前沿理论与实践应用。我们生活在一个资源约束日益凸显、生态系统服务功能面临严峻挑战的时代，精准、高效、动态地掌握自然资源的现状、变化趋势及驱动因素，是制定科学决策、实现人与自然和谐共生的基础。本书旨在系统梳理和深入剖析当前自然资源管理领域的核心议题、关键技术与未来方向。 全书结构严谨，内容涵盖宏观理论框架到微观技术实现，旨在为资源管理人员、环境规划师、地理信息科学研究者以及政策制定者提供一套全面且实用的知识体系。 第一部分：自然资源基础理论与概念重构 本部分奠定了理解现代资源管理的基础。我们首先探讨了自然资源的分类体系，超越了传统的物质资源划分，引入了生态系统服务（Ecosystem Services）的概念，强调资源管理的综合性和系统性。我们详细讨论了资源稀缺性理论在不同尺度（从全球到流域）下的表现形式，并引入了“承载力”与“韧性”（Resilience）的概念，探讨了系统如何应对外部冲击并维持其基本功能。 重点章节深入分析了气候变化、人口增长、城市化进程对水资源、土地资源、生物多样性等关键资源的影响机制。这部分内容强调了时间序列分析在识别资源退化趋势中的重要性，为后续的监测技术应用提供了理论支撑。我们特别关注了区域异质性对资源可持续性的影响，论证了“一刀切”管理模式的局限性。 第二部分：高精度、多源异构数据的采集与集成 现代自然资源管理高度依赖于实时、准确的数据。本部分是全书的技术核心，详细介绍了当前主流的地球观测技术及其在资源监测中的应用。 遥感技术深度剖析： 涵盖了从光学遥感到微波遥感，再到激光雷达（LiDAR）技术的原理、数据特性与预处理流程。针对不同的资源类型，我们提供了具体的遥感指标和反演模型。例如，在植被健康监测中，详细阐述了NDVI、EVI、LAI等指数的适用条件与局限性；在水体监测中，探讨了水华、富营养化指标的遥感识别技术。特别强调了高光谱和机载热红外数据的应用潜力。 全球导航卫星系统（GNSS）与地面传感网络： 讨论了GNSS在构造形变监测、高精度定位中的作用，以及物联网（IoT）技术如何赋能于土壤湿度、气象要素等地面特征的实时采集。 数据融合与同化技术： 面对多源异构数据的挑战，本书详细介绍了贝叶斯方法、卡尔曼滤波等数据同化技术，以提高数据的空间分辨率和时间连续性，克服单一传感器固有的局限性。 第三部分：资源动态变化的时空建模与预测 掌握资源的“现在”是基础，预测“未来”是目标。本部分专注于利用先进的计算模型来模拟和预测自然资源的变化过程。 土地利用/覆盖变化（LULC）建模： 详细介绍了基于元胞自动机（CA）、系统动力学（SD）以及机器学习（如随机森林、支持向量机）的LULC模拟方法。通过案例分析，展示了如何将社会经济驱动力纳入模型，以模拟不同政策情景下的土地变化。 水文水资源过程模拟： 侧重于分布式水文模型（如SWAT、TOPMODEL）在流域尺度上对降水、蒸散发、地表径流的模拟与应用，特别关注地下水资源的补给与排泄动态平衡。 生态系统服务价值评估模型： 介绍了InVEST、Aries等主流模型的结构与参数设置，重点探讨如何量化不同管理措施对碳汇、水源涵养、生物多样性维持等服务的经济价值和社会效益。 第四部分：可持续管理实践与决策支持 理论和模型最终要回归实践。本部分探讨了如何将监测、评估的结果转化为可执行的管理方案。 资源承载力评估与优化配置： 提出了多指标层次分析法（AHP）与熵权法相结合的方法，用于综合评估区域资源压力指数。同时，引入了线性规划和非线性规划等优化方法，指导水、地、能等要素的协同配置。 风险管理与灾害预警： 针对干旱、洪水、滑坡等地质灾害，阐述了基于多因子耦合模型的预警指标体系构建，以及快速响应机制的流程设计。 面向公众的决策支持系统（DSS）： 强调了信息可视化和交互式反馈在资源管理决策中的关键作用。讨论了如何构建用户友好的界面，使用户能够直观理解复杂模型的结果，并进行“What-if”情景分析，从而提高政策制定的透明度和接受度。 第五部分：前沿挑战与未来展望 本书最后一部分着眼于行业的前沿发展，探讨了大数据、人工智能在资源管理中的新兴应用，如深度学习在复杂生态系统状态识别中的潜力，以及区块链技术在资源权属管理中的可靠性探索。同时，本书也指出了当前研究的局限性，如跨尺度数据不确定性的量化、社会经济因素与自然过程的深度耦合，并展望了构建全球环境协同监测网络的前景。 《自然资源的动态监测与可持续管理》旨在提供一个深度、广度兼备的知识平台，助力读者在复杂多变的自然环境中，构建科学、前瞻、可操作的资源管理体系。
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