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出版者:科学出版社

作者:周卫

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2006-9

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030176813

丛书系列:

图书标签:

• 地理信息系统
• GIS
• 基础地理学
• 空间数据
• 地图学
• 遥感
• 测量学
• 计算机地理学
• 地理信息技术
• 空间分析

空间数据科学与分析：面向复杂系统的深度探索 书籍简介 本书深入探讨了现代空间数据科学的前沿理论、方法与应用，重点聚焦于如何利用先进的计算技术和统计模型，对现实世界中复杂的地理现象和系统进行高精度、多维度的分析与预测。它并非地理信息系统的基础操作手册，而是面向具备一定空间数据基础知识，希望在高级数据分析和模型构建领域深耕的专业人士和研究人员的进阶指南。 第一部分：空间数据基础重构与处理 本部分旨在超越传统GIS中的数据管理范畴，深入研究现代空间数据源的特性与预处理技术。 第一章：高维异构空间数据的融合与标准化 本章详述了如何整合来自不同源头（如卫星遥感、移动轨迹、物联网传感器、社交媒体签到点）的异构空间数据。重点分析了不同数据类型（矢量、栅格、点云、流数据）在时空尺度上的差异性。探讨了先进的配准算法，特别是针对地表形变、大气校正后数据的精确匹配技术。内容包括基于深度学习的特征提取与数据降维方法，以应对海量高光谱和LiDAR数据带来的挑战。 第二章：时空数据的拓扑结构与网络表征 超越欧几里得空间的概念，本章侧重于地理现象背后的非欧几何结构。详细介绍了图论在地理空间分析中的应用，包括构建复杂交通网络、水文连通性网络和生物地理扩散网络。深入讨论了动态网络分析（Dynamic Network Analysis），如时间依赖性路径搜索、流量瓶颈识别和网络鲁棒性评估。同时，引入了拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在揭示空间模式中“洞”和“连通性”的潜在结构中的应用。 第二章：地理空间大数据流处理架构 针对实时性要求极高的应用场景，如城市交通管理和灾害预警，本章讲解了分布式流处理框架（如Apache Kafka, Flink）在地理空间数据摄取、清洗和即时分析中的架构设计。内容包括基于窗口化操作的空间事件检测、滑动窗口聚合的效率优化，以及如何维护流数据的时间一致性与空间连续性。 第二部分：高级空间统计与模型构建 本部分是本书的核心，全面覆盖了处理空间依赖性、异质性及不确定性的前沿统计工具。 第三章：空间计量经济学的高级应用 本书摒弃了基础的OLS回归，转而聚焦于解决空间数据中普遍存在的自相关性和空间结构误差问题。详细阐述了空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM）的最新变体，以及如何应用非嵌套和多尺度模型来解释复杂的区域经济或社会现象。特别关注了时间序列空间回归模型（STARIMA）在面板数据分析中的应用。 第四章：贝叶斯层次模型与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法 本章介绍了贝叶斯方法在空间建模中的强大能力，特别是在处理模型选择不确定性、参数化复杂性以及小样本空间数据时。详细介绍了MCMC采样技术，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样在估计高维空间回归参数上的应用。内容包括如何构建层次化模型来同时估计局部和全局效应，以及如何进行模型收敛诊断和后验预测。 第五章：空间点过程建模与密度估计 本章专注于点状事件（如犯罪热点、疾病爆发点）的空间分布模式分析。深入探讨了Kriging插值方法的局限性，并详细介绍了基于点过程的建模技术，如完全空间随机性（CSR）检验、Ripley's K函数、成对相关函数（Pair Correlation Function）的应用。此外，还涵盖了非参数密度估计方法，如核密度估计（Kernel Density Estimation）及其在不同尺度下的优化策略。 第三部分：深度学习与空间表征学习 本部分是面向前沿研究的章节，探讨了如何利用深度学习框架处理复杂的空间关系和语义信息。 第六章：图神经网络（GNN）在地理空间分析中的范式转换 本章将地理网络视为图结构，详细介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等模型在空间关系推理中的应用。重点讨论了如何将地理邻近性、功能连接性等空间先验知识嵌入到图的邻接矩阵中，以优化交通流量预测、区域社会经济相似性聚类和城市功能区自动识别的性能。 第七章：卷积网络（CNN）与循环网络（RNN）在遥感图像序列分析中的融合 本书探讨了如何超越传统图像分类，利用深度学习进行时空序列分析。对于遥感图像，介绍了3D-CNN在捕捉多光谱和时间维度特征上的优势；对于轨迹数据，讲解了LSTM/GRU在建模用户移动路径的长期依赖性方面的应用，以及如何将空间注意力机制集成到RNN中，以增强对关键地理位置的敏感度。 第八章：空间表征学习与嵌入（Spatial Embedding） 本章关注如何将复杂的地理实体（如地块、街道段、POI）映射到低维、密集的向量空间中，以便于进行高效的相似性搜索和推荐系统构建。深入分析了基于图嵌入（如Node2Vec的地理变体）和基于上下文的嵌入技术，用以量化地理对象的语义和功能关联性。 第四部分：不确定性、验证与解释性 本部分强调了空间分析结果的可靠性和可解释性，这是从模型到实际决策的关键桥梁。 第九章：空间分析结果的敏感性与鲁棒性分析 针对模型对输入参数和数据假设的依赖性，本章提供了系统的方法来评估分析结果的稳定性。内容包括蒙特卡洛模拟在参数空间探索中的应用、模型选择的标准（如AICc、贝叶斯因子）以及地理空间交叉验证（Cross-Validation）的特殊策略，以避免空间自相关的泄露效应。 第十章：可解释的人工智能（XAI）在地理决策支持中的实践 在深度学习模型日益复杂的背景下，本章探讨了如何“打开黑箱”。介绍了LIME、SHAP值等局部解释方法在地理预测结果归因中的应用，例如，解释特定区域房价模型中，哪些输入特征（邻近度、学区质量）对预测结果产生了最大的边际贡献。强调了模型解释如何服务于政策制定和风险评估的透明度需求。 总结：面向可持续发展的空间智能 本书的最终目标是培养读者将先进的计算和统计工具应用于解决真实世界复杂地理问题的能力，驱动更科学、更高效的空间规划与资源管理决策。

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我一直认为，学习一项新技术，最重要的一点就是要理解其背后的思想和逻辑。《基础地理信息系统》这本书，在这方面做得非常出色。作者在介绍“地图投影”的概念时，并没有仅仅罗列各种投影的名称和公式，而是深入浅出地解释了为什么需要投影，以及不同投影方式（如圆柱投影、圆锥投影、方位投影）是如何将三维的地球表面转化为二维的平面地图的，并且详细说明了各种投影方式在保持面积、形状、距离或方向等方面的取舍。这一点对我来说至关重要，因为我之前一直对地图上不同区域的形状和面积失真感到困惑，这本书让我彻底理解了这个问题的原因和解决方案。此外，书中对于“地理坐标系”和“投影坐标系”的区别和联系的讲解也十分到位，让我明白在进行空间分析之前，统一数据坐标系的重要性。作者还探讨了“误差传播”和“精度评估”等概念，这对于理解GIS分析结果的可靠性非常重要。我特别欣赏书中对“空间数据质量”的讨论，它强调了数据来源、采集方法、更新频率等因素对GIS分析结果的影响，这提醒我们在使用GIS时，不仅要关注技术操作，更要重视数据的质量。这本书就像一位耐心的老师，一步一步地引导我理解GIS的底层逻辑，让我能够更加自信地去探索这个领域。

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坦白说，一开始拿到《基础地理信息系统》这本书，我并没有抱太大的期望。我之前也接触过一些IT类的书籍，很多都存在内容冗杂、理论脱离实际的问题。但这本书，完全超出了我的预料。作者在探讨“空间数据管理”的部分，就展现出了其深厚的功力。它没有止步于简单介绍数据库的类型，而是深入讲解了关系型数据库、对象关系型数据库以及文件型数据库在GIS应用中的优势和劣势。更令人印象深刻的是，书中对于“空间索引”技术的讲解，详细阐述了R-tree、Quadtree等不同索引方式的原理和性能差异，这对于理解GIS软件为何能够快速检索海量地理数据至关重要。我之前一直好奇，为什么在地图上放大缩小、进行空间查询时，能够如此迅速地得到结果，这本书就给了我一个清晰的答案。此外，书中还探讨了不同地理数据格式（如Shapefile、GeoTIFF、GDB）之间的相互转换，以及在转换过程中可能遇到的数据精度、投影等问题，这些都是在实际工作中非常容易遇到的挑战，提前了解这些，可以避免很多不必要的麻烦。作者的语言风格也很专业，但又不失严谨，很多重要的术语都给出了详细的解释和出处。我特别喜欢书中对于“地理编码”和“逆地理编码”的介绍，这让我理解了如何将地址信息转化为空间坐标，以及如何将坐标信息转化为可读的地址，这在很多LBS（基于位置的服务）应用中都起着关键作用。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是为你打开了一扇通往GIS技术世界的窗户，让你看到其中的奥妙和应用前景。

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我是一个对遥感技术和地理信息系统交叉领域非常感兴趣的读者。《基础地理信息系统》这本书，在相关的章节给我带来了很多启发。书中关于“遥感数据基础”的介绍，让我对卫星影像、航空影像等遥感数据的获取原理、数据类型（如多光谱、全色、热红外）以及分辨率（如空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率）有了清晰的认识。作者还详细介绍了遥感数据在GIS中的应用，比如如何利用遥感影像进行土地覆盖分类、地物识别以及环境监测。我特别喜欢书中关于“影像几何校正”和“影像辐射校正”的讲解，这让我理解了为什么原始的遥感影像需要经过处理才能在GIS中进行准确的应用。书中的一些案例，比如利用遥感数据监测森林火灾、评估农作物长势，都让我对遥感技术在实际中的应用有了更直观的感受。此外，书中还涉及了一些关于“影像增强”和“影像变换”的技术，比如缨调、主成分分析等，这些技术能够有效地提取影像中的有用信息，提高分析的精度。虽然这本书并不是一本专门的遥感教材，但它为我提供了一个非常好的切入点，让我能够将遥感数据和GIS技术有机地结合起来，进行更深入的学习和研究。

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作为一名在数据可视化领域工作的专业人士，我一直寻求能够将地理空间信息以更具吸引力和信息量的方式呈现出来。《基础地理信息系统》这本书，在“地图制图与可视化”的部分，无疑给了我极大的启发。作者不仅介绍了传统地图学的一些基本原理，比如地图符号、色彩运用、比例尺的选择等，更重要的是，它详细阐述了如何利用GIS软件来创建高质量的专题地图。我特别欣赏书中关于“地图表达”的讨论，它强调了地图不仅仅是数据的堆砌，更是信息的传递和沟通的桥梁。书中列举了许多不同类型的专题地图，比如等值线图、统计地图、分级统计图等，并详细解释了它们的适用场景和制作要点。我一直对如何选择合适的地图类型来表达不同类型的数据感到困惑，这本书给了我很多实用的指导。此外，书中还探讨了“交互式地图”和“WebGIS”的概念，让我了解到如何通过互联网将地图和空间数据进行共享和交互，这对于我未来进行数据可视化项目非常有帮助。我特别喜欢书中对“用户体验”在地图设计中的重要性的强调，这与我工作中对用户体验的关注点不谋而合。这本书让我看到了GIS在信息可视化方面的巨大潜力，也为我提供了许多实用的技巧和方法。

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这本《基础地理信息系统》简直是我近期翻阅过的最令人惊喜的一本技术类书籍了！我一直对地理信息系统（GIS）这个领域充满好奇，但又担心它会过于晦涩难懂，充斥着大量的专业术语和复杂的理论。然而，这本书的开篇就给我打了一剂强心针。作者以一种非常平易近人的方式，循序渐进地介绍了GIS的核心概念，从地理数据的基本组成（点、线、面）到空间分析的原理，都解释得非常透彻。我尤其喜欢书中对于“空间数据模型”部分的阐述，它用了很多生动的比喻，比如将地理要素想象成我们生活中的各种物体，从而理解矢量数据和栅格数据之间的区别和联系。这一点对我这个对编程和计算机科学接触不多的人来说，简直是福音。而且，书中并没有直接丢给你一堆软件操作教程，而是先让你理解“为什么”要这么做，再告诉你“怎么”做。这种先“道”后“术”的讲解方式，让我能够真正理解GIS的逻辑，而不仅仅是机械地模仿操作。此外，作者还引用了一些现实生活中的案例，比如城市规划、环境保护、灾害监测等等，让我看到了GIS在实际应用中的巨大价值，也激发了我进一步学习的动力。我特别欣赏的是，书中在讲解每个概念时，都会附带一些清晰的图示和流程图，这极大地帮助我梳理思路，记忆知识点。总而言之，如果你和我一样，是GIS领域的初学者，或者只是想对这个迷人的学科有一个初步的认识，这本书绝对是你的不二之选。它不仅提供了扎实的基础知识，更重要的是，它点燃了我对地理信息科学的热情，让我对未来如何运用这项技术充满了期待。

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作为一名对农业生产和土地利用规划感兴趣的读者，我一直在寻找一本能够将GIS技术与这些领域结合的书籍。《基础地理信息系统》这本书，在这方面给我带来了很多有益的启示。书中关于“农业GIS”和“土地信息系统”的应用部分，详细介绍了如何利用GIS来分析土壤类型、坡度、坡向等影响农作物生长的因素，并进行精准农业的决策支持。我特别喜欢书中对“农田地块管理”的案例分析，比如如何利用GIS来记录农田的边界、土壤肥力、灌溉设施等信息，并进行科学的耕作和管理。这对于提高农业生产效率和可持续性具有重要的意义。此外，书中还探讨了“土地利用规划”和“耕地保护”等议题，让我了解到GIS如何在宏观层面为土地资源的合理配置和可持续利用提供科学依据。我之前一直觉得土地利用规划是一项非常复杂的工作，但通过这本书，我看到了GIS在其中扮演的关键角色，它能够帮助我们更清晰地理解土地的现状，更科学地预测未来的变化，并制定更有效的规划方案。这本书不仅为我提供了相关的知识，更重要的是，它激发了我将GIS技术应用到实际农业生产和土地管理中的热情。

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作为一名对城市规划领域颇感兴趣的学生，我一直想找到一本能够系统性介绍GIS在规划中应用的教材。《基础地理信息系统》这本书，可以说是恰好填补了我的这一需求。书中关于“空间分析方法”的章节，对我来说是收获最大的部分。作者详细讲解了缓冲区分析、叠加分析、网络分析等多种常用的空间分析技术，并结合实际的城市规划案例，比如如何利用缓冲区分析来评估学校周边的噪声污染范围，或者如何利用叠加分析来选择最优的城市绿地选址。这些案例的选取都非常贴合实际，让我能够清晰地理解每一种分析方法的应用场景和价值。特别是“网络分析”的部分，书中用非常直观的方式解释了如何利用GIS来解决路径规划、服务范围分析等问题，这对于理解交通管理、物流配送等领域的GIS应用非常有帮助。我之前一直觉得GIS的操作可能很复杂，但这本书通过详尽的步骤和清晰的配图，让我对GIS软件的操作有了初步的认识，虽然我还没有实际操作软件，但已经能够想象出如何将理论知识转化为实际的分析过程。而且，书中还涉及了一些关于“空间插值”和“趋势面分析”的内容，这对于理解地理现象的空间分布规律，比如地表高程的连续变化，或者人口密度的平滑过渡，都非常有启发性。这本书不仅仅是理论讲解，更重要的是它教会了我如何用GIS的思维去解决现实世界中的问题，这对我未来的学习和职业发展都将产生深远的影响。

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我一直认为，理解一个学科的“核心”非常重要，而《基础地理信息系统》这本书，恰恰做到了这一点。在“空间数据结构”的章节，作者深入浅出地讲解了矢量数据模型（点、线、面、注记、拓域）和栅格数据模型（像元、像元值、影像）的内在逻辑。我之前一直觉得这两种模型是各自独立的，但这本书让我明白了它们之间是如何相互转换、相互补充的，以及在不同的应用场景下，哪种模型更具优势。例如，作者用非常生动的比喻解释了为什么在表示河流、道路等线状要素时，矢量模型更合适，而在表示地表温度、降雪分布等连续性现象时，栅格模型则更为理想。此外，书中对“拓扑关系”的讲解也让我大开眼界。我之前对“连接”、“包含”、“重叠”等拓扑关系的概念有些模糊，这本书通过详细的图示和解释，让我明白了这些关系在GIS数据管理和空间分析中的重要作用，比如如何利用拓扑关系来检查数据的错误，或者如何进行空间叠加分析。这本书不仅仅是技术性的描述，更是在传授一种“空间思维”的方式，让我能够以全新的角度去理解和分析地理世界。

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我对环境科学和地理信息系统的结合应用一直抱有浓厚的兴趣。《基础地理信息系统》这本书，在相关的章节中，为我提供了一个非常扎实的基础。书中关于“环境监测与评估”的应用部分，让我对GIS如何在环境保护领域发挥作用有了更深入的理解。作者以一些经典的案例，比如水体污染监测、大气污染扩散模拟、土地退化评估等，详细阐述了如何利用GIS进行空间数据的采集、处理、分析和可视化。我特别欣赏书中对“空间统计学”在环境科学中应用的介绍，比如如何利用克里格插值来模拟污染物在空间上的分布，或者如何利用相关分析来探究不同环境因子之间的关系。这些技术让我能够更科学、更准确地理解和评估环境问题。此外，书中还探讨了“生态系统服务评估”和“自然资源管理”等方面的内容，这些都是我非常关注的领域。通过这本书，我了解到GIS不仅仅是绘制地图的工具，更是理解和解决复杂环境问题的强大平台。我对于如何将GIS技术应用到实际的环境保护工作中，充满了更多的信心和期待。

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我一直认为，技术书籍的价值在于其能够引发读者的思考，并指导他们进行更深入的学习。《基础地理信息系统》这本书，无疑做到了这一点。在“GIS软件与平台”的章节，作者并没有仅仅罗列市面上流行的GIS软件名称，而是深入探讨了不同GIS软件在功能、架构、应用领域以及开源与闭源等方面的差异。这让我对如何选择适合自己需求的GIS软件有了更清晰的认识。同时，书中还介绍了一些重要的GIS技术标准和开放数据格式，比如OGC（开放地理空间联盟）的标准，以及Shapefile、GeoJSON等数据格式，这对于理解GIS技术的互操作性和数据共享至关重要。我特别欣赏书中对“GIS二次开发”的介绍，它让我了解到通过编程接口（API）和脚本语言（如Python）可以对GIS软件进行定制和扩展，从而实现更复杂的空间分析和数据处理任务。虽然我对编程了解不多，但这本书让我看到了GIS技术发展的无限可能，并激发了我进一步学习编程以掌握GIS高级功能的动力。这本书不仅仅是一本入门教程，更像是一个指引者，为我打开了通往更广阔的GIS世界的大门。

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