数字测图原理与方法习题和实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉大学出版社

作者:潘正风

出品人:

页数:106

译者:

出版时间:2005-10

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787307047068

丛书系列:

图书标签:

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• 数字测图
• 测绘学
• 地理信息系统
• GIS
• 测绘工程
• 遥感
• 地图学
• 习题集
• 实验指导
• 高等教育

《现代地理信息系统基础与应用实践》 本书导言： 随着信息技术的飞速发展，地理信息系统（GIS）已不再是遥不可及的专业技术，而是渗透到我们生活、科研和决策过程中的核心工具。从城市规划、资源管理到环境监测和应急响应，GIS以其强大的空间数据集成、分析和可视化能力，成为现代社会不可或缺的基础设施。然而，要真正驾驭这一强大的工具，需要扎实的理论基础和丰富的实践经验。《现代地理信息系统基础与应用实践》正是为满足这一需求而编写的。 本书旨在为地理信息科学（GIScience）的初学者、相关专业的学生以及希望将空间技术应用于实际工作的专业人士，提供一个全面、系统且注重实践的入门与进阶指南。我们摒弃了纯粹的理论堆砌，转而强调“理解原理，动手操作，解决实际问题”的教学理念。 第一部分：GIS理论基石——空间思维的构建 本部分着重于为读者构建坚实的理论框架，确保读者不仅知道“如何操作软件”，更明白“为什么这样操作”。 第一章：地理信息系统的概念与发展脉络 本章首先界定GIS的本质，将其定义为一套用于采集、存储、管理、分析和可视化地理空间数据的集成系统。我们将深入探讨GIS的五大核心要素：数据、硬件、软件、人员和方法。随后，追溯GIS从早期地图学、遥感技术（RS）到全球定位系统（GPS）融合发展的历史轨迹，分析当前大数据、云计算和人工智能技术对GIS领域的深刻影响，展望下一代地理空间智能（Geo-Intelligence）的发展方向。本章特别强调了空间思维的重要性，即如何将现实世界的问题转化为可以在计算机中进行几何和属性运算的模型。 第二章：空间数据模型与表示 理解数据模型是掌握GIS的关键。本章详细阐述了两种主要的空间数据表示方法：离散型模型（栅格模型）和连续型模型（矢量模型）。 矢量模型：深入讲解点、线、面要素的拓扑关系（连接、包含、相交等），剖析如何利用ArcInfo/Shapefile等数据结构存储地理实体。我们详细探讨了拓扑结构的构建、维护及其在空间分析中的作用。 栅格模型：阐述栅格数据如何通过规则的矩阵结构表示连续的地理现象（如高程、温度）。本章重点分析了栅格数据的分辨率、数据压缩技术以及栅格与矢量数据之间的相互转换原理和算法（如点插值、等值线生成）。 属性数据管理：讨论地理实体相关的非空间信息（属性数据）如何与空间几何数据关联，引入数据库管理系统（DBMS）在GIS中的应用，特别是关系代数和SQL在空间查询中的基础应用。 第三章：大地测量学与地图投影基础 准确的地理定位是所有空间分析的前提。本章为读者提供了必要的地理坐标系统知识。 地球参考系统：解释大地基准（如WGS84、CGCS2000）的意义，理解椭球体和大地水准面的概念。 坐标系统：详细对比地理坐标系（经纬度）与平面直角坐标系（如UTM投影、国家平面坐标系）的差异和适用场景。 地图投影原理：聚焦于常见投影方法的特性，如等角投影、等积投影和等距投影的数学原理。通过实例分析不同投影在不同尺度和目的下的优缺点，确保读者能够根据实际需求选择最合适的投影方案。 第二部分：核心技术与操作技能 本部分侧重于将理论知识转化为实际操作能力，主要围绕主流GIS软件平台进行讲解和练习。 第四章：GIS软件操作与数据采集基础 本章以业界广泛使用的专业GIS软件平台（如ArcGIS Pro/QGIS）为例，引导读者熟悉软件界面、工具箱结构和项目管理。 数据可视化：学习如何对地图符号进行精细化设置，包括分类渲染、分级设色、标注规则的制定，以达到最佳的地图表达效果。 数据输入与编辑：详细介绍数字化（Digitizing）流程，包括从纸质地图扫描、纠偏配准到矢量化编辑的全过程。同时，涵盖了GPS数据导入、轨迹跟踪的后处理方法。 第五章：空间数据管理与数据质量控制 地理空间数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。 数据清洗与拓扑检查：介绍如何识别和修复矢量数据中的错误，如“悬挂节点”、“重叠边”、“孤岛”等，并利用软件工具进行自动化拓扑验证。 数据转换与集成：讲解不同坐标系统间的数据转换（配准与重投影）、数据格式的互相导入导出，以及如何利用空间连接（Spatial Join）和属性连接（Attribute Join）整合异构数据源。 第三章：数据处理与空间分析方法 这是GIS应用的核心价值所在。本章系统梳理了空间分析的常用工具和分析流程。 叠加分析（Overlay Analysis）：深入讲解相交（Intersect）、联合（Union）和同一（Identity）操作的几何逻辑，并阐述它们在土地利用变化监测中的应用。 缓冲区分析（Buffering）：不仅教授如何创建固定距离缓冲区，还探讨了如何基于属性值创建可变距离缓冲区，以及缓冲区分析在环境影响评估中的作用。 空间查询与度量：区分基于属性的查询（SQL）和基于空间关系的查询（如“在……内”、“相交于”）。讲解距离、面积、周长等基本几何测量的精确计算方法。 表面分析（Surface Analysis）：侧重于栅格分析，详细介绍高程数据的处理，如坡度（Slope）、坡向（Aspect）的计算公式及其在滑坡易发性评估中的应用。引入等值线生成（Contouring）的方法。 网络分析基础：介绍如何构建和利用交通网络数据集（路网），执行最短路径、服务区（Service Area）和最佳路径规划等基础网络分析。 第三部分：GIS的应用拓展与未来趋势 本部分将所学知识应用于具体的行业场景，并展望GIS技术的未来发展方向。 第八章：地理信息系统在特定行业的应用案例 本章通过详尽的案例研究，展示GIS如何解决现实世界中的复杂问题： 城市规划与管理：结合案例分析人口密度分布、基础设施选址优化（如学校、医院的最佳服务点）。 自然资源与环境监测：演示如何利用遥感影像数据（作为辅助输入）结合GIS进行植被指数计算、水域变化检测和污染扩散模拟。 公共安全与应急响应：讨论如何利用GIS快速定位灾害点、规划疏散路线，以及进行疫情传播的可视化分析。 第九章：GIS数据可视化与地图制作 一张优秀的地图是有效沟通的桥梁。本章从地图设计的角度提升读者的制图能力。 地图要素的规范化：讲解地图要素的构成（图幅、图名、图例、指北针、比例尺）及其设计规范。 专题地图的表达技巧：深入探讨了如何根据数据特点选择最合适的地图类型（如统计图、流程图、热力图等）来突出核心信息。 动态与交互式地图：简要介绍Web GIS和移动端地图开发的趋势，使读者了解如何将静态地图转化为可交互的网络应用。 第十章：GIS与其他技术的融合与展望 本章探讨GIS与其他前沿技术的结合，拓宽读者的视野。 GIS与遥感（RS）的集成：侧重于RS数据（如卫星影像、无人机影像）的预处理、分类及其作为空间分析输入数据的流程。 GIS与物联网（IoT）/实时数据：讨论如何接入和处理大规模、高频率的实时空间数据流，实现动态态势感知。 地理空间人工智能（GeoAI）：介绍机器学习和深度学习算法如何应用于地理空间模式识别、预测建模和特征提取，预示着未来地理分析的智能化方向。 本书特色： 本书的每一章都配有详实的“操作演练”环节，读者可以使用附带的数据集（或从公共源获取的标准数据集）在主流软件环境中亲手完成数据处理和分析任务。演练内容紧密结合理论章节，确保了知识的即时转化和巩固。通过本书的学习，读者不仅能掌握GIS的理论精髓，更能熟练运用现代技术工具，成为空间数据分析领域的有效实践者。

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从图书馆借阅这本书的经历也挺有意思的。每次我去取阅时，这本书总是被放在角落里，似乎不像那些热销的畅销书那样经常被翻动。这也许侧面说明了它的受众群体比较固定和专业化。这本书的特点是知识的密度极高，每一页都塞满了信息，需要读者带着明确的目的去翻阅，如果只是随便翻翻，很容易被那些密集的符号和术语淹没。它不适合作为睡前读物，更像是一本需要搭配咖啡和台灯，全神贯注攻克的“硬骨头”。对我而言，最大的挑战在于如何将这些碎片化的知识点，通过多次重复和自我测试，真正内化成自己的技能树。这本书提供了“是什么”和“为什么”，但“怎么做”的引导性提示略显不足，更多地依赖读者自身的实践摸索和对其他操作手册的结合使用。总而言之，它是一本值得信赖的知识源泉，但阅读它需要投入大量的精力和时间成本。

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这本书的排版风格，我个人觉得有点过于“学术化”了。整个版式设计非常紧凑，字体和行距都比较小，看起来信息密度非常大，这无疑是节约了篇幅，但同时也给长时间阅读带来了不小的压力。特别是涉及到一些复杂的数学公式和符号时，如果能适当增加一些留白，或者用不同的颜色或字体粗细来区分关键部分，读起来的节奏感会更好一些。我注意到，书中的图表质量参差不齐，有些高清的矢量图清晰明了，但有些老旧的插图看起来模糊不清，这在需要精确识别细节的学科中是致命伤。每次看到模糊的图，我都得努力在脑海中重构那个几何关系，效率自然大打折扣。对于一本以“方法”为核心的书籍来说，视觉辅助材料的质量，直接决定了读者对这些抽象概念的掌握程度。希望未来再版时，能对这些图形进行一次全面的数字化升级。

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这本书的装帧设计倒是挺有意思的，封面那种深沉的墨绿色，配上烫金的字体，给人一种古典而又严谨的感觉。我拿到手的时候，首先注意到的是它的纸张质量，内页的纸张有一定的厚度，摸上去很舒服，即使用钢笔写字也不会透墨，这一点对于需要频繁做笔记的读者来说是个不小的加分项。不过，话说回来，光是好看可不行，内容才是硬道理。我之前对这个领域的了解还停留在非常基础的层面，所以对这本书的期望值还是挺高的，希望它能帮我系统地梳理知识脉络。从目录上看，章节划分得还算合理，覆盖的知识点似乎也比较全面，像是对整个学科的鸟瞰图。但愿内文的排版和图表的清晰度能跟得上这个不错的开篇印象，毕竟阅读体验很大程度上取决于这些细节。如果能多一些直观的示意图，而不是纯文字的堆砌，那学习起来的效率想必会更高一些。总的来说，初步印象是：一本看起来很“专业”的书，希望能经得起时间的检验。

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我花了几天时间仔细研读了关于坐标转换的那几个章节，发现作者在理论阐述上确实是下了苦功的，很多深奥的数学推导都尽量用清晰的逻辑链条串联了起来。然而，我发现一个比较让我困惑的点是，这本书在实际应用案例的引入上显得有些保守和滞后。它更多地停留在经典理论模型的层面，对于当前行业中普遍采用的新技术，比如某些新兴的传感器数据融合方法或者基于云计算的处理流程，涉及得非常有限。这使得这本书在理论深度上令人信服，但在实用性和前瞻性上却显得略微不足。毕竟，这个领域的技术迭代速度很快，读者需要看到理论是如何在现代工程实践中落地开花的。如果能加入一些基于现代软硬件平台的案例分析，哪怕只是作为一个选读的附录，相信会大大提升这本书的市场价值和读者的学习兴趣。目前来看，它更像是一部坚实的理论基石，但缺乏连接现代实践的桥梁。

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说实话，这本书的阅读难度，对我这种半路出家的人来说，简直就像是在攀登一座陡峭的山峰。它对背景知识的假设似乎有点太高了，很多基础概念的处理上，作者直接省略了推导过程，仿佛读者都已经对这些原理了如指掌。第一次翻阅的时候，我不得不频繁地停下来，查阅其他辅助资料来理解某个核心公式的来龙去脉。这并不是说它不好，而是它的定位可能更偏向于那些已经在相关领域有一定积累的学生或者工程师。对于我而言，它更像是一本“进阶参考手册”，而不是“入门教程”。书中的例题虽然不少，但大多偏向于理论的直接应用，缺乏那种引导性的、层层递进的解题思路剖析。如果能增加一些“新手友好”的解析，哪怕只是在章节末尾增加一个小节，总结一下本章核心概念的实际操作意义，那对拓宽读者的理解深度会非常有帮助。目前看来，这本书更适合用来查漏补缺，而非从零开始构建知识体系。

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