GIS空间关联模式发现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:马荣华

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2007-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787030184580

丛书系列:

图书标签:

• 空间分析
• GIS
• GIS
• 空间数据挖掘
• 空间统计
• 关联规则
• 模式识别
• 地理信息系统
• 数据分析
• 机器学习
• 空间关联
• 知识发现

图书简介：大数据时代的地理信息挖掘与应用 导语： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策与创新的核心资源。尤其在与我们生存环境息息相关的地理空间领域，海量数据的积累正以前所未有的速度重塑着我们的认知与实践。本书并非聚焦于传统意义上的地理信息系统（GIS）操作或特定的空间关联模式研究，而是将视野投向更宏观、更具前瞻性的领域——大数据背景下的地理信息挖掘、智能分析及其在多维场景中的深度应用。 第一部分：大数据时代的地理信息基础范式重塑 本书首先探讨了在物联网（IoT）、移动互联网和高分辨率遥感技术驱动下，地理空间数据形态发生的根本性转变。我们不再局限于结构化的矢量数据和栅格数据，而是要面对海量的、异构的、时空动态变化的半结构化乃至非结构化数据流，例如社交媒体签到数据、众包地理信息（VGI）、实时传感器数据流以及历史轨迹记录。 时空数据模型的演进： 详细阐述了如何从传统的二维/三维模型扩展到高维、时序驱动的时空数据立方体（Spatiotemporal Data Cube）概念。重点讨论了应对数据稀疏性、不规则性和时效性挑战的新型数据结构和索引技术，如四叉树、八叉树的扩展版本以及针对时间维度的优化存储方案。 地理数据质量与预处理的挑战： 面对“脏数据”的洪流，本书深入分析了地理数据特有的噪声来源（如GPS漂移、传感器故障、人为偏见）。详细介绍了用于清洗、融合和标准化这些复杂数据的自动化流程和统计学方法，强调了数据源互操作性（Interoperability）在实现跨平台集成分析中的关键作用。 地理计算性能优化： 随着数据规模的几何级增长，传统的空间算法在效率上遭遇瓶颈。本部分侧重于并行计算、分布式处理框架（如结合Hadoop/Spark的地理空间扩展）在加速大规模空间查询和分析中的应用，讨论了云原生地理空间服务的架构设计原则。 第二部分：面向复杂决策的地理空间智能分析 地理空间智能的核心在于从数据中提取出可操作的知识。本书的第二部分聚焦于如何运用高级统计学、机器学习乃至深度学习方法来解决复杂的地理空间问题。 空间统计学的进阶应用： 超越经典的克里金插值和莫兰指数，本书深入讲解了空间计量经济学模型在分析区域经济差异、环境影响因子中的应用。重点介绍了空间自相关性的多尺度分析（Multiscale Analysis）以及非平稳性（Non-stationarity）的处理技术，如地理加权回归（GWR）的扩展模型。 机器学习在地理场景中的建模： 详细剖析了监督学习（如随机森林、支持向量机）在土地利用分类、城市热点预测中的实践。更重要的是，本书着重探讨了无监督学习（如聚类算法）如何用于发现未知的地理区域类型或异常事件的初步识别。 深度学习驱动的地理特征提取： 针对高分辨率影像和点云数据，本书系统介绍了卷积神经网络（CNN）在特征提取和语义分割中的应用，例如快速识别城市基础设施、植被健康状况等。并探讨了循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在时序地理事件预测（如交通拥堵演变、污染扩散路径）中的潜力。 因果推断与反事实分析： 在复杂社会经济系统中，我们不仅要知道“是什么”，更要知道“为什么”。本书引入了结构方程模型（SEM）和倾向得分匹配（PSM）等方法，用于在存在混杂因素的地理数据中，评估特定干预措施（如新政策、新基建）的真实空间效应。 第三部分：地理信息可视化与交互式知识发现 最终的知识必须以可理解的方式呈现给决策者。本书的第三部分强调了高级可视化技术在探索复杂空间关系和验证分析结果中的不可替代性。 高维时空数据的可视化挑战： 传统的地图难以承载多重信息维度。本书探讨了时间轴结合空间布局的动态可视化技术、基于网络拓扑的可视化（用于分析交通或社交网络），以及结合用户体验（UX）设计的交互式探索界面。 虚拟与增强现实（VR/AR）中的地理信息呈现： 讨论了如何将复杂的地球系统模型或城市规划方案，通过沉浸式技术转化为直观的体验，辅助工程设计和公众参与。 可视化驱动的探索性数据分析（EDA）： 强调将统计模型的结果（如回归系数、残差分布）直接映射到空间地图上，使用户能够快速识别模型失效的区域，从而指导下一轮的参数优化，形成高效的“分析-可视化-再分析”循环。 第四部分：地理智能的伦理、隐私与未来前沿 随着地理信息分析能力的增强，数据伦理和隐私保护成为必须正视的问题。 空间数据隐私保护技术： 详细介绍了差分隐私（Differential Privacy）在保护个人出行轨迹和位置信息安全方面的应用机制，以及在聚合分析中如何平衡数据可用性与用户隐私。 地理信息的可解释性与公平性（Fairness）： 探讨了在利用AI进行资源分配或风险评估时，如何确保模型决策的透明度和空间公平性，避免因数据偏差导致对特定社区的系统性歧视。 前沿展望：数字孪生与地球系统建模： 简要勾勒了整合实时地理数据、物理模拟和人工智能的“数字孪生城市”的构建思路，以及如何利用这些平台进行更精确的灾害预演和可持续发展管理。 结语： 本书旨在为地理信息科学、数据科学、城市规划及相关领域的专业人士提供一套全面、深入的技术框架和思维工具。它侧重于如何驾驭海量异构数据流，运用前沿的计算智能方法，解决现实世界中最棘手的空间决策问题，从而推动地理信息技术从单纯的“制图工具”向“智慧决策引擎”的跨越。本书内容聚焦于方法论的深度挖掘、计算范式的创新，以及在宏大复杂系统中的应用集成，其核心价值在于构建扎实的分析能力，而非特定技术或模式的重复阐述。

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作为一个在遥感和GIS领域摸爬滚打多年的研究者，我深知数据分析的深度远比操作的熟练度来得重要。我们每天都在处理海量的地理空间数据，但如何从中提取有价值的信息，发现隐藏的规律，却是一门高深的学问。《GIS空间关联模式发现》这本书，恰好触及了这一核心难题。我期待这本书能够系统地梳理空间关联模式的理论基础，从空间统计学的角度深入剖析各种分析方法的原理，并重点介绍在GIS环境下如何实现这些分析。我更看重书中是否能提供一些前沿的研究案例，展示如何将这些模式发现技术应用于生态学、地质学、社会科学等多个领域，帮助我们更好地理解地球表面的复杂现象。

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我的专业是城市地理学，一直对城市空间结构、功能区划以及人口分布的相互作用感到好奇。在学习和研究过程中，我发现传统的统计方法在处理空间数据时显得力不从心，而GIS技术在这方面有着天然的优势。《GIS空间关联模式发现》这本书，从书名来看，正是切中了这一痛点。我猜想，这本书会详细介绍如何利用GIS技术来识别城市发展中的空间关联模式，比如商业区和住宅区之间的相互影响，或者交通网络对人口分布的引导作用。我期待书中能够涵盖从基础的空间自相关分析到更复杂的空间回归模型，并能提供一些生动的案例，展示这些方法在城市规划、交通管理以及社会经济发展等方面的实际应用。

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我是一名对地理信息科学充满好奇心的社会学学生，一直想了解如何用GIS来分析社会现象的空间分布特征。比如，犯罪率的地理聚集性、教育资源的空间不均衡，或是社区类型与居民行为的关联。《GIS空间关联模式发现》这本书，从书名上看，似乎正是解决我这一困惑的关键。我期待书中能够用通俗易懂的语言解释空间关联的概念，并提供一些具体的社会学研究案例，展示如何运用GIS工具来识别和分析这些空间模式。我希望这本书能帮助我理解，为什么某些社会现象会呈现出特定的空间聚集或分散状态，以及这些模式背后可能隐藏的社会动力。

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我最近一直在思考如何在我的城市规划研究中更好地运用GIS技术来分析人流和商业活动的空间分布规律。市面上有很多关于GIS基础操作的书籍，但真正聚焦于“模式发现”这一高级应用的却不多。《GIS空间关联模式发现》这本书的出现，无疑填补了这一空白。我设想，书中会详细介绍各种空间关联的度量指标，比如Moran’s I、Geary’s C，以及它们在不同情境下的适用性。更重要的是，我期待书中能提供具体的案例分析，展示如何将这些指标应用到实际问题中，例如，分析城市商业中心的聚集效应，或者识别特定疾病在地理空间上的传播模式。如果书中还能探讨不同空间尺度对关联模式的影响，以及如何处理空间异质性问题，那将是对我研究的巨大助益。

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作为一名地理信息科学的初学者，我经常感到迷茫。理论知识浩如烟海，实践操作又触及无数细节，而如何将这两者有机结合，发现数据背后的“故事”，更是难上加难。《GIS空间关联模式发现》这本书，从书名上看，就透露出一种深度挖掘的姿态。我预感，这本书不会仅仅停留在操作层面，而是会引导读者去思考“为什么”和“如何做”。我希望书中能提供清晰的逻辑框架，循序渐进地介绍空间关联的概念，从最基本的邻域分析，到更复杂的空间回归模型。特别吸引我的是“模式发现”这个词，它意味着这本书将帮助我们超越简单的数据可视化，去理解数据之间的内在联系，甚至预测未来的趋势。

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我的工作涉及区域经济分析，经常需要研究不同区域之间的经济联系以及产业的空间集聚效应。传统的经济学模型在处理空间维度时存在局限性，而GIS技术在这方面提供了新的视角。《GIS空间关联模式发现》这本书，听起来正是我一直在寻找的。我猜想，书中会详细介绍如何利用GIS来量化和可视化区域间的经济关联，例如分析贸易流动、产业转移的空间模式。我尤其期待书中能深入探讨如何识别和度量产业的空间集聚，以及这些集聚如何影响区域经济发展。如果书中还能包含一些实际的案例分析，展示如何运用这些方法来指导区域经济政策的制定，那将对我工作非常有启发。

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作为一名对数据分析充满热情但又初涉GIS领域的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解空间数据背后奥秘的书籍。《GIS空间关联模式发现》这个书名，瞬间就抓住了我的注意力。它暗示着这本书不仅会教我如何使用GIS工具，更重要的是，它会教我如何利用这些工具去“发现”隐藏在空间数据中的“关联模式”。我设想，这本书会从理论层面深入浅出地解释什么是空间关联，为什么它很重要，以及有哪些不同的度量方式。然后，它会引导我一步步地学习如何运用这些方法，通过实际操作来揭示数据之间的内在联系。我尤其期待书中能提供一些实用的案例，让我能够将学到的知识应用到真实的地理研究中。

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《GIS空间关联模式发现》这本书，虽然我还没有真正开始深入阅读，但光是翻阅目录和序言，就已经让我对它充满了期待。首先，书名本身就点明了核心主题——“GIS空间关联模式发现”，这立刻吸引了那些在地理信息科学领域摸索研究的读者。我猜想，这本书会像一位经验丰富的向导，带领我们穿越纷繁复杂的地理数据，去揭示隐藏在数据表面之下的深刻关联。我尤其好奇的是，作者将如何处理“空间关联”这个概念。在GIS领域，空间关联的定义和度量方法有很多种，从简单的邻接关系到复杂的空间自相关指标，再到更高级的地理加权回归等。我希望这本书能清晰地梳理这些理论，并提供实际的应用案例，让我们明白在不同的研究场景下，应该选择哪种方法来探测关联。

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我是一名地理信息科学的研究生，对空间数据挖掘和知识发现领域非常感兴趣。在我的专业学习中，我发现了很多关于GIS数据处理和可视化的书籍，但真正能够引导我进行深度空间模式发现的却不多。《GIS空间关联模式发现》这本书，从书名上就散发出一种探索未知、揭示规律的吸引力。我期待这本书能够系统地介绍空间关联模式的理论框架，包括各种空间关联分析方法的核心思想、数学原理以及它们在GIS软件中的具体实现。我更希望书中能够提供丰富的案例研究，涵盖从宏观的区域发展到微观的个体行为，展示如何运用这些方法来解决实际的科学问题，从而提升我的研究能力。

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我是一名环境科学的研究者，目前正在进行一项关于环境污染扩散和居民健康影响的研究。在我的研究中，空间关系是至关重要的一个维度。我需要理解污染源的空间分布如何影响居民的暴露水平，以及不同地理区域的居民健康状况是否存在关联。市面上关于GIS的书籍很多，但能深入探讨“空间关联模式发现”的却不多。《GIS空间关联模式发现》这本书，听起来就像是为我量身定做的。我期待书中能够详细介绍各种空间关联分析的方法，例如局部空间自相关分析，以及如何利用这些方法来识别污染热点区域和健康风险区域。我更希望书中能提供一些实际的案例，展示如何在环境和健康领域应用这些技术，帮助我们更好地理解和解决现实问题。

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本科毕业论文答辩之后在图书馆闲逛，偶遇此书。之前脑子里一直难以解决的问题终于找到了答案。嗯，选定了一个方向就应该深入下去，做通做透。

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