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出版者:山东大学出版社

作者:李新运

出品人:

页数:246 页

译者:

出版时间:2005年09月

价格:25.8

装帧:平装

isbn号码:9787560730790

丛书系列:

图书标签:

• ml
• GIS
• 城市数据挖掘
• 空间数据分析
• 地理信息系统
• 城市规划
• 数据科学
• 机器学习
• Python
• 数据可视化
• 智慧城市
• 空间统计

探寻数字时代下的城市脉搏：一部关于城市信息系统与地理空间智能的深度著作 图书名称：数字城市脉络：地理信息系统、空间大数据与智能决策 作者：[此处应填写一位或多位在地理信息科学、城市规划或计算机科学领域有建树的作者姓名] 出版社：[此处应填写一家专业学术出版社的名称] 出版年份：[此处应填写出版年份] --- 内容概要 本书《数字城市脉络：地理信息系统、空间大数据与智能决策》旨在全面、系统地阐述现代城市管理、规划与运营中所依赖的核心技术体系——地理信息系统（GIS）、空间大数据分析以及人工智能在城市环境中的融合应用。它并非关注于特定的数据挖掘算法或技术实现细节，而是聚焦于如何构建、维护和利用一个高效、动态的数字孪生城市信息基础平台，以支持更科学、更具前瞻性的城市治理和可持续发展。 本书的核心论点在于：在信息爆炸的时代，地理空间信息已不再是辅助性的地图数据，而是驱动城市运行和优化决策的核心驱动力。要实现真正的“智慧城市”，我们必须首先建立起对城市空间实体、要素流动及其相互作用机制的深刻理解，而这依赖于先进的空间信息科学方法论。 全书内容结构清晰，从基础理论框架搭建，到前沿技术工具的引入，再到实际的跨领域应用案例剖析，层层递进，力求为城市规划师、政府决策者、信息技术工程师以及相关专业学生提供一套完整的认知地图和实践指导。 --- 第一部分：现代城市信息化的理论基石与框架构建 本部分聚焦于构建数字城市信息系统的理论基础和顶层架构设计。它强调了从传统制图学向现代空间信息科学转变的必然性。 第一章：空间信息科学的范式演进与城市信息系统概述 本章首先回顾了地理信息科学（GIScience）在过去数十年间的理论发展，特别是从描述性制图向分析性、预测性建模的转变。详细阐述了城市信息系统（UIS）的内涵，区分了其与传统城市规划部门信息化的差异。重点讨论了数据模型（矢量、栅格、不确定性模型）在刻画复杂城市实体时的适用性和局限性。本章强调，成功的城市信息系统必须具备多源异构数据的整合能力和跨部门数据语义的统一性。 第二章：空间数据基础设施（SDI）的规划与建设 SDI是实现城市信息共享和互操作的基础。本章深入探讨了国家、区域乃至城市级SDI的建设要素，包括标准体系的制定、元数据管理的最佳实践、数据治理的策略以及服务接口（如WMS、WFS、API）的设计规范。着重分析了在城市尺度下，如何平衡数据的开放性、安全性与隐私保护之间的关系。 第三章：时空数据管理与数据库技术前沿 城市是动态演化的实体，因此对时空数据的有效管理至关重要。本章详细介绍了时空数据库（如PostGIS、MongoDB的时空扩展）在处理大规模、高频次城市事件数据（如交通流量、环境监测）时的性能优化策略。讨论了时间维度建模的复杂性，例如如何有效地记录和查询对象的历史状态、演变轨迹和生命周期，而非仅仅是静态快照。 --- 第二部分：空间大数据源、处理与质量控制 本部分转向了支撑数字城市运行的“血液”——海量的空间大数据。它关注的是如何获取、清洗和确保这些数据的可靠性。 第四章：城市空间大数据的多样性与采集技术 本章系统梳理了现代城市空间大数据的主要来源，包括高分辨率遥感影像（光学与雷达）、移动测量系统（MMS）、物联网（IoT）传感器网络、众包地理信息（Crowdsourcing）以及社交媒体位置信息。重点讨论了不同数据源在空间分辨率、时间粒度、数据精度和覆盖范围上的权衡取舍。此外，对无人机（UAV）倾斜摄影测量在城市三维建模中的应用进行了技术综述。 第五章：空间数据的预处理、融合与质量评估 原始的城市空间数据往往存在噪声、缺失值和几何配准误差。本章详细讲解了针对城市地理要素的空间数据清洗、校正与配准技术。特别关注了多源数据的时间同步与空间融合算法，例如如何将低频次的精确地图数据与高频次的模糊传感器数据进行有效叠加。最后，提出了面向城市管理的空间数据质量评价体系（QA/QC），量化数据对决策支持的可靠性贡献。 第六章：实时流数据处理架构与城市应急响应 现代城市系统（如交通、管网、能源）要求实时反馈。本章介绍了基于Lambda/Kappa架构的实时空间数据流处理框架，使用Apache Kafka、Flink等技术栈对城市运行中产生的海量时间序列地理事件进行低延迟处理。探讨了如何通过实时预警模块，将数据处理结果直接转化为对突发事件（如拥堵、泄漏、灾害）的快速响应决策支撑。 --- 第三部分：面向城市管理的分析模型与应用范式 本部分是全书的重点，探讨了如何将处理好的空间大数据转化为可操作的洞察力，支持城市规划、交通管理、公共安全和环境治理等核心职能。 第七章：城市形态与功能区划的深度解析 本书区别于简单制图，强调对城市结构的抽象与量化分析。本章引入了空间句法（Space Syntax）理论、景观格局指数（LPI）等方法，用于度量城市空间布局的复杂性、可达性和功能混合度。分析了不同尺度下的城市功能分区（POI热力图、职住平衡分析）对城市活力的影响机制。 第八章：城市交通流与拥堵机理的空间建模 本章聚焦于城市最关键的动态系统之一——交通。它不局限于传统的四阶段法，而是深入探讨了基于浮动车数据（FCD）和信控数据的OD分析、路网承载力评估以及交通需求预测的空间模型。讨论了如何通过分析历史和实时拥堵模式，优化信号配时策略，实现路网资源的均衡分配。 第九章：城市可持续性与环境承载力评估的空间视角 可持续发展是现代城市规划的核心。本章利用GIS技术，结合气象、水文和社会经济数据，构建城市热岛效应（UHI）的空间模型，分析绿地覆盖、水体分布与温度场的关系。同时，讲解了如何量化城市基础设施的服务半径与覆盖效率（如医院、学校、公共交通站点），为优化公共服务均等化提供空间证据。 第十章：三维城市建模（3D City Model）与数字孪生体的构建 展望未来，本章详述了如何整合倾斜摄影、激光雷达点云数据，构建高精度的三维城市信息模型（CityGML标准）。重点阐述了如何将实时动态数据（如地下管网的压力、建筑物的能耗）植入到静态的3D模型中，形成具备实时反馈能力的数字孪生城市（Digital Twin）雏形，支撑复杂场景下的模拟与验证，例如人流疏散模拟、日照分析和地下空间可视化管理。 结语：未来城市信息化的挑战与展望 总结了当前城市信息系统面临的挑战，包括跨领域知识融合的难度、对高水平复合型人才的需求，以及应对数据伦理和治理的新要求。展望了人工智能、区块链技术在提升城市数据可信度和自动化决策流程中的潜在作用。 --- 本书特色 本书的叙事风格严谨而务实，以系统工程的视角审视城市空间信息技术的集成应用。它避免了对单一算法的过度纠缠，而是着力于构建一套方法论体系，使读者能够理解如何将分散的技术点汇聚成一个能够有效服务于城市宏观治理的有机整体。全书案例立足于国内外的典型城市实践，强调分析工具与实际决策流程的有效对接。它是一本为构建“会思考、能预警、可优化的”智慧城市提供理论指导和技术蓝图的权威参考。

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我是一名关注城市可持续发展的政策研究员，一直在寻找能够量化评估城市发展状况并为政策制定提供科学依据的方法。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，听起来就充满了解决实际问题的潜力。我特别期待书中关于“城市绿色空间格局分析与生态服务功能评价”的章节。绿色空间是衡量城市生态环境质量的重要指标，其格局和功能对城市的可持续发展至关重要。我希望能了解书中是如何利用遥感影像、GIS数据等，识别和量化城市绿地的类型、分布、连通性等，并在此基础上，利用空间模型评估其在调节气候、净化空气、涵养水源等方面的生态服务功能。这对于我们制定城市绿化规划、生态保护政策将有极大的帮助。此外，书中关于“城市能源消耗时空模式与节能潜力分析”的内容也引起了我的极大关注。能源消耗是城市可持续发展面临的重大挑战之一，准确理解能源消耗的时空分布特征，并识别出节能潜力巨大的区域，对于制定有效的能源管理政策至关重要。我希望书中能够提供一套基于多源空间数据（例如建筑能耗数据、交通出行数据、人口分布数据等）的分析框架，来识别能源消耗的热点区域和关键驱动因素，从而为节能减排政策的制定提供精细化的支持。这本书似乎为我提供了一个将宏观的可持续发展目标与具体的数据分析方法紧密结合的平台。

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我是一名城市规划专业的博士生，正致力于城市空间结构的演化研究。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，从其内容涵盖的广度和深度来看，无疑将是我的研究的重要参考。我尤其关注书中关于“城市空间形态特征提取与评价”的部分。城市空间形态是城市结构的外在表现，理解其特征对于分析城市发展模式、优化城市空间布局至关重要。我希望书中能够介绍如何利用影像数据、点云数据等，提取城市建筑高度、密度、肌理等空间形态要素，并在此基础上进行分类和评价。这对于我理解不同城市发展阶段的空间形态演化规律将有极大的帮助。同时，书中关于“城市公共服务设施空间可达性分析”的章节也引起了我的浓厚兴趣。公共服务设施的均衡布局和高效可达性是提升城市居民生活品质的关键。我希望书中能够详细介绍如何利用POI数据、交通网络数据等，构建多维度的空间可达性模型，并以此来评估现有公共服务设施的覆盖情况和潜在的服务盲区。这本书似乎为我提供了一个将理论研究与数据实证相结合的有力工具，相信它将极大地推动我的博士论文研究。

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这是一本让人眼前一亮的著作，虽然我还没有开始细读，但仅仅从目录和前言就能感受到作者在城市空间数据挖掘这个前沿领域倾注的心血。我本身从事城市规划相关工作，一直以来都深切感受到传统规划方法在处理海量、复杂、多维度的城市数据时显得力不从心。随着大数据时代的到来，如何有效地从这些数据中提取有价值的信息，为城市规划和管理提供科学支撑，成为了亟待解决的难题。这本书的出现，无疑为我们提供了一个全新的视角和一系列实用的工具。我特别关注到书中关于“空间数据预处理与融合”的部分，这正是我们在实际工作中遇到的瓶颈之一。不同的数据源、不同的格式、不同的精度，如何将它们有效地整合起来，形成一个统一、可靠的数据基础，是后续分析的前提。作者在这方面是如何构建理论框架，又提供了哪些具体的算法和技术，我对此充满了期待。此外，书中对于“时空行为模式挖掘”的探讨也让我眼前一亮。城市并非静止的，居民的活动轨迹、交通流的时空演变，这些动态信息对于理解城市活力、优化交通系统、提升居民出行体验至关重要。我迫切希望了解作者是如何利用先进的数据挖掘技术，捕捉和分析这些复杂的时空规律的。总的来说，这本书让我看到了城市规划与数据科学深度融合的巨大潜力，相信它将为我未来的工作带来深刻的启发和指导。

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我对城市发展过程中人与空间的关系一直有着浓厚的兴趣。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，听起来就像是一把解剖城市空间肌理的利器。我特别关注书中关于“城市居民活动空间与行为模式分析”的章节。理解居民的日常活动范围、出行目的地选择、以及活动模式的昼夜和节律性变化，对于城市规划、商业布局、甚至社会服务的设计都具有重要意义。我非常期待书中能够详细介绍如何利用手机信令数据、Wi-Fi定位数据等，构建居民的活动时空轨迹，并通过数据挖掘技术，识别出不同的活动模式，例如通勤、购物、休闲等，并分析这些模式在不同人群、不同区域的差异。此外，书中关于“城市犯罪事件空间预测与防控研究”的章节也引起了我的关注。了解犯罪事件的空间分布特征和发生规律，是制定有效的治安防控策略的基础。我希望书中能够提供一套基于历史犯罪数据、社会经济数据、以及城市环境要素等多种空间数据的模型，来预测犯罪高发区域和时段，从而为警力部署和社区安全建设提供决策支持。这本书似乎为我提供了一个将抽象的城市社会现象与具体的数据分析方法相结合的绝佳平台。

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我是一名软件工程师，主要负责智慧城市项目中的数据分析模块。长期以来，我都在寻找能够将地理空间信息与先进的数据挖掘技术相结合的系统性读物。在众多相关书籍中，《城市空间数据挖掘方法与应用》以其独特的视角和详实的内容吸引了我。我尤其对书中关于“城市功能区识别与演化分析”的内容产生了浓厚的兴趣。我们经常需要根据不同时间段的人口密度、商业活动、交通流量等数据来判断城市不同区域的功能定位，并追踪其随时间的变化。这不仅有助于我们理解城市发展的脉络，也能为商业布局、公共服务设施配置提供科学依据。书中提出的模型和算法，是否能够有效地处理多源异构的城市数据，并准确地识别出这些功能区域，是我非常关注的一点。另外，书中关于“基于众包数据的城市感知与监测”的章节也引起了我的注意。如今，社交媒体、移动应用等产生了大量的众包数据，这些数据蕴含着丰富的城市生活信息，但如何从中提取有用的感知信息，并将其应用于城市监测，是一个充满挑战的课题。例如，通过分析社交媒体上的用户评论，我们可以了解居民对某个区域环境、交通状况的满意度，从而为城市治理提供舆情参考。这本书在这些方面是否有独到的见解和创新的方法，我非常期待在阅读中寻找答案。

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作为一名城市地理学研究者，我一直致力于探索城市空间结构演化的内在机制。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，从其研究方向和方法论上，都与我的研究课题高度契合。我尤其关注书中关于“城市内部空间分异与同质性研究”的章节。城市内部不同区域在经济发展水平、人口密度、产业结构、居民收入等方面往往存在显著的差异，这种空间分异性是如何形成的，又呈现出怎样的演化规律，是我研究的核心问题。我希望书中能够介绍如何利用多源空间数据，例如统计年鉴数据、社会经济调查数据、POI数据等，通过空间计量经济学方法和数据挖掘技术，量化分析城市内部的空间分异程度，并识别出驱动这种分异的关键因素。同时，书中关于“城市群空间协同发展机制研究”的内容也引起了我的极大兴趣。随着中国城镇化进入新阶段，城市群作为重要的经济发展空间载体，其协同发展成为关注焦点。我期待书中能够提供一套基于空间数据分析的框架，来评估城市群内部各城市在经济联系、交通便捷度、要素流动等方面的协同程度，并深入挖掘影响协同发展的空间因素，为区域协调发展提供科学的指导。这本书无疑为我的研究提供了宝贵的理论和方法论支持。

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我是一名对城市未来发展充满憧憬和探索的爱好者，一直希望能够更深入地理解城市是如何运转的。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，听起来就像是一扇通往城市内在奥秘的大门。我尤其对书中关于“城市人口迁移与空间集聚分析”的章节感到好奇。人口的流动是城市发展活力的重要体现，而人口在城市内部的集聚模式，则深刻影响着城市的空间结构和社会形态。我希望能了解到书中是如何利用手机信令数据、户籍人口数据等，分析城市人口迁移的来源、目的地、流动方向和强度，并识别出不同类型的人口集聚模式，例如高技能人才的聚集、低收入人群的聚居等。这对于我们理解城市社会空间结构的形成和演变将非常有帮助。同时，书中关于“城市风险评估与应急管理空间分析”的内容也引起了我的关注。在快速发展的城市中，自然灾害、安全事故等潜在风险不容忽视。我期待书中能够提供一套基于空间数据（例如地形地貌数据、历史灾害数据、人口密度数据等）的风险评估模型，来识别城市中的高风险区域，并为制定有效的应急预案和疏散路线提供科学依据。这本书的出现，为我提供了一个将抽象的城市现象与具体的数据分析方法相结合的绝佳机会，让我能够以更科学、更深刻的视角去理解我所生活的城市。

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作为一名城市交通工程师，我一直在寻找能够深入洞察城市交通系统运行规律的技术。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，在我的眼中，是解开城市交通复杂性的关键。我特别期待书中关于“城市交通拥堵成因的空间分析”的章节。交通拥堵不仅是简单的车辆增多，其背后往往牵涉到道路网络结构、交通信号控制、出行需求时空分布等多种因素。我希望能了解书中是如何整合多源交通数据，例如浮动车数据、交通摄像头数据，通过空间挖掘技术，识别出拥堵发生的时空规律，并分析其潜在的驱动因素。这对于我们制定有效的拥堵缓解策略至关重要。此外，书中关于“城市慢行交通系统优化研究”的探讨也让我眼前一亮。近年来，随着城市化进程的加速，如何鼓励绿色出行，提升步行和自行车交通的便捷性，越来越受到重视。我希望书中能够提供一套基于空间数据分析的框架，来评估现有慢行交通系统的覆盖情况、连续性以及安全性，并为优化自行车道、人行道等设施的布局提供科学依据。这本书的出现，为我提供了一个从数据驱动的角度，全面审视和优化城市交通系统的全新视野。

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我是一名房地产开发商的项目经理，我们每天都在为如何选择最优的开发地块、如何评估项目潜力而犯愁。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，光是书名就让我觉得它可能蕴藏着解决我们实际痛点的钥匙。我尤其想了解书中关于“城市土地利用变化检测与预测”的部分。准确掌握土地利用的变化趋势，对于我们判断未来区域发展潜力，规避投资风险至关重要。我希望书中能够详细阐述如何利用遥感影像、GIS数据等空间信息，结合数据挖掘技术，识别出土地利用变化的模式，并对未来的变化趋势进行预测。例如，哪些区域可能从农业用地转变为商业用地，哪些区域的住宅开发潜力最大。此外，书中关于“商业网点选址优化与顾客行为分析”的内容也引起了我的极大关注。在寸土寸金的城市中心，如何找到最佳的商业网点位置，直接关系到项目的成败。我期待书中能够提供一套基于空间数据分析的方法，来评估潜在地点的客流量、竞争情况、消费能力等因素，从而为我们的选址决策提供科学的依据。这本书似乎为我们提供了一个将宏观的城市发展趋势与微观的商业决策紧密结合的平台。

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作为一名对城市现象充满好奇心的独立研究者，我一直在探索理解和描述城市复杂性的新工具。《城市空间数据挖掘方法与应用》这本书，从书名上看就直击我的兴趣点。我尤其对书中关于“城市交通网络分析与优化”的章节感到兴奋。传统的交通分析往往依赖于有限的调查数据，而这本书似乎能够利用更广泛、更精细的空间数据来深入理解城市的交通脉络。我希望能了解到书中是如何构建反映城市真实交通状况的模型，例如如何考虑不同时段的车流量、道路拥堵情况，以及如何利用挖掘出的模式来预测交通瓶颈，甚至提出有效的疏导策略。此外，书中提及的“城市环境质量评估与驱动因素分析”也是我非常感兴趣的部分。我一直认为，环境质量是衡量城市宜居性的重要指标，而了解影响环境质量的关键因素，以及这些因素的空间分布特征，对于制定有效的环境保护政策至关重要。书中是否能够提供一套系统的方法，利用空间数据分析空气污染、噪音污染、绿地覆盖率等指标，并深入挖掘其背后的社会经济驱动因素，这将对我非常有价值。这本书的出现，为我提供了一个将抽象的城市环境问题与具体的数据分析方法联系起来的绝佳机会。

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