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出版者:Springer Verlag

作者:Yeung, Albert K. W./ Hall, G. Brent

出品人:

页数:553

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781402053931

丛书系列:

图书标签:

• 空间数据库
• 数据库系统
• GIS
• 空间数据管理
• 地理信息系统
• 数据建模
• 空间查询
• 数据库设计
• 空间分析
• 数据存储

《空间数据管理与应用》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的空间数据管理理论框架与实践指南。不同于局限于特定技术或产品的介绍，本书着眼于空间数据库系统的核心概念、关键技术以及面向实际应用的解决方案。 核心内容概览： 第一部分：空间数据基础 空间数据的本质与表示： 本章将首先探讨空间数据的基本属性，包括其几何特征（点、线、面、体等）和拓扑关系（连接、包含、相交等）。我们将深入理解不同空间数据模型（如矢量模型、栅格模型）的优势与局限，以及它们在不同应用场景下的适用性。此外，还将介绍空间数据的精度、分辨率、比例尺等关键概念，并探讨如何有效地表示和存储地理现象的不确定性。 地理坐标系与投影： 理解不同地理坐标系（如WGS84、CGCS2000）的原理及其在全球和区域尺度上的应用。重点讲解地图投影的分类、数学模型以及它们对空间测量和分析可能产生的影响。通过实例演示，帮助读者选择合适的坐标系和投影方法，避免因坐标转换错误导致的数据失真和分析偏差。 空间数据标准与元数据： 介绍国际和国内主流的空间数据标准，如OGC（Open Geospatial Consortium）系列标准（WMS, WFS, WCS, GML等）以及ISO/TC 211系列标准。阐述标准化的重要性，以及它如何促进空间数据的互操作性和共享。同时，详细讲解空间元数据的构成、作用以及元数据管理的关键技术，强调其在数据发现、理解和利用中的核心价值。 第二部分：空间数据库核心技术 关系型数据库中的空间扩展： 探讨在传统关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL, Oracle）中实现空间数据管理的技术。重点介绍SQL/MM Spatial标准，以及各种数据库系统提供的空间数据类型、空间函数和索引机制。我们将分析空间索引（如R-tree, Quadtree）的工作原理及其在加速空间查询中的作用，并提供实际的SQL查询示例，指导读者如何高效地进行空间数据存储、查询和操作。 面向对象与非关系型空间数据库： 介绍面向对象空间数据库的概念和设计思想，以及其在处理复杂空间对象和关系方面的优势。同时，我们将探讨NoSQL数据库在处理大规模、异构空间数据方面的潜力，如地理空间索引在MongoDB等数据库中的应用，以及它们在云计算和大数据环境下的解决方案。 空间数据管理系统（SDMS）架构与设计： 深入剖析现代空间数据库管理系统的架构，包括数据模型、存储管理、查询处理、事务管理和并发控制等关键组件。探讨分布式空间数据库的挑战与解决方案，以及高性能空间数据处理的关键技术，如并行计算和内存计算在空间数据分析中的应用。 第三部分：空间数据分析与应用 空间查询与空间分析： 系统介绍各类空间查询操作，包括点在面内查询、线与面相交查询、缓冲区分析、叠加分析（相交、联合、差集等）等。深入讲解空间分析的基本原理和常用算法，如网络分析（路径查找、服务区分析）、地形分析（坡度、坡向、汇流分析）、空间插值（IDW、Kriging）以及密度分析等。 地理信息系统（GIS）集成与应用： 阐述空间数据库如何作为地理信息系统的核心引擎，支撑各类GIS应用。详细介绍GIS软件（如ArcGIS, QGIS）与空间数据库的集成方式，以及如何在GIS环境中进行空间数据的可视化、编辑、管理和分析。 特定领域空间数据应用： 结合实际案例，展示空间数据库在不同领域的应用，包括： 城市规划与管理： 城市管线管理、土地利用规划、交通流量分析、应急响应系统。 环境保护与资源管理： 生态监测、水文分析、地质灾害预警、自然资源调查。 智慧交通与物流： 路径优化、车队管理、动态路线规划、货物追踪。 公共安全与应急管理： 犯罪热点分析、灾害模拟、人口密度分析、区域风险评估。 商业智能与市场分析： 选址分析、客户分布分析、市场潜力评估、商业网点优化。 第四部分：高级主题与未来趋势 时空数据管理： 探讨时空数据的特点、表示方法以及管理中的挑战。介绍时空数据库模型、索引技术和查询方法，以及在移动通信、交通监控、环境变化监测等领域的应用。 大数据与空间数据： 分析大数据技术（如Hadoop, Spark）在处理海量空间数据方面的潜力。介绍分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架在空间数据处理中的应用，以及流式空间数据处理的技术。 云计算与空间数据服务： 探讨云计算平台（如AWS, Azure, GCP）如何为空间数据管理和应用提供弹性、可扩展的基础设施。介绍地理空间云服务（SaaS, PaaS, IaaS）的模式，以及如何构建和部署基于云的空间数据服务。 三维空间数据管理： 介绍三维空间数据的表示模型（如TIN, 建筑物信息模型BIM）、存储技术和分析方法。探讨在城市建模、虚拟现实、地下管线管理等领域的应用。 空间数据挖掘与机器学习： 介绍如何利用机器学习算法在空间数据中发现模式、进行预测和推断。探讨空间聚类、空间分类、空间回归等技术，以及在地理探测、环境建模等方面的应用。 空间数据安全与隐私保护： 讨论空间数据在存储、传输和应用过程中面临的安全风险，以及相应的保护措施。介绍数据加密、访问控制、差分隐私等技术在空间数据安全中的应用。 本书的特色： 理论与实践并重： 既深入阐述空间数据库的核心理论，又提供大量的实践案例和技术细节，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 系统性与全面性： 覆盖了从空间数据基础到高级应用与未来趋势的各个方面，为读者构建一个完整的知识体系。 技术前沿性： 紧跟空间数据技术的发展步伐，涵盖了时空数据、大数据、云计算、三维空间数据等前沿领域。 易于理解： 采用清晰的逻辑结构和生动的语言，配以图示和实例，使复杂的技术概念易于被不同背景的读者理解。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解空间数据库系统的原理，掌握空间数据管理的核心技术，并能够将这些知识应用于解决实际问题，从而在地理信息科学、计算机科学、工程技术等多个领域实现创新与突破。

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从一个更宏观的视角来看待这本书，它提供了一个极佳的平台，用于连接纯粹的计算机科学理论与地球科学、城市管理等应用领域的需求。书中关于“地理空间数据治理”和“多源异构空间数据融合”的章节，触及了当前行业痛点。如何有效地整合来自物联网传感器、卫星遥感、众包地图等不同来源、不同格式、不同时效性的空间数据，并确保其语义上的一致性，是构建“数字孪生”城市的基础。这本书似乎提供了一套严谨的方法论框架，指导我们如何建立一套规范化的数据标准和元数据管理体系。它不仅仅关注技术实现，更关注数据生命周期的管理和长期可用性。对于希望从数据科学家转向空间数据架构师的读者来说，这本书提供了一种全面的视角转换，强调了数据质量和治理在空间决策支持系统中的核心地位，其深度和广度都令人印象深刻。

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这本书的排版和图表质量达到了教科书级别的标准，每一张示意图都清晰地勾勒出了复杂的空间关系，避免了阅读过程中的歧义。我发现它在处理“空间关系代数”和“空间查询优化器原理”时，展现出了极高的专业水准。这部分内容往往是其他书籍中一笔带过或者讲解含糊不清的地方。这本书不仅给出了标准的SQL/OGC接口的函数定义，更深入剖析了底层数据库引擎是如何解析这些空间请求，并生成最优执行计划的。我一直在寻找一本能够清晰解释“为什么这个空间索引比那个更适合特定类型的查询”的书籍，这本书似乎正是我需要的。它没有回避那些枯燥的数学基础，而是巧妙地将这些理论与实际的查询性能提升联系起来，让读者明白，只有理解了背后的数学原理，才能真正掌握优化的大权。它更像是一位经验丰富的老工程师，手把手教你如何调试那些看似神秘的性能瓶颈。

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这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上一些未来感的线条，让人立刻联想到数据流动的神秘与高效。内容上，它似乎聚焦于一种非常前沿的领域，可能是关于如何在复杂的地理空间数据中进行高效管理和查询。我特别期待它能深入探讨一些实际应用的案例，比如城市规划中的实时数据分析，或者环境科学中对大规模地理信息系统的处理。如果它能清晰地阐述从底层数据结构到上层应用逻辑的完整体系，那就太棒了。当然，对于初学者来说，如果能提供一些循序渐进的入门指南和丰富的图示来解释那些抽象的概念，那就更好了，毕竟空间数据库的世界充满了复杂的拓扑关系和几何运算，没有直观的辅助很容易迷失方向。希望这本书不仅仅停留在理论层面，而是能真正指导我们如何构建和维护一个健壮、可扩展的空间数据库系统，让那些看似静态的地图和位置信息真正“活”起来，发挥出巨大的商业价值和社会效益。

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读完前几章的感受是，作者的叙述风格非常老练且富有条理，他似乎有一种将极其复杂的概念“拆解”成易于理解模块的天赋。书中对空间数据模型的演进历史梳理得尤为精彩，从早期的点线面到更复杂的几何对象，再到拓扑关系的精确定义，每一步的逻辑推进都无可挑剔。特别是关于数据精度和容错性的讨论，作者显然投入了大量心血去权衡理论上的完美与工程实践中的妥协。我尤其欣赏他引入的一些历史上的经典算法，然后对比现代技术如何在此基础上进行了优化和改进，这种“站在巨人肩膀上”的阐述方式，让读者能更深刻地理解技术迭代的必然性。这本书的行文间充满了对“准确性”的执着追求，似乎在告诉我们，在空间计算的世界里，哪怕是微小的偏差，都可能导致最终结果的巨大偏差。这对于任何从事高精度测绘或自动驾驶相关工作的工程师来说，都是醍醐灌顶的。

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翻开这本书的目录，我立刻被其中庞杂而精深的章节标题所吸引，这显然不是一本泛泛而谈的入门读物，更像是一本面向专业人士的深度参考手册。我对其中关于“高性能空间索引结构优化”和“分布式空间数据处理架构”的部分抱有极大的兴趣。在这个大数据爆炸的时代，如何保证海量空间数据在毫秒级的延迟内响应查询请求，是所有从业者面临的巨大挑战。我希望这本书能提供独到的见解，比如如何巧妙地结合B树、R树的变体，或者引入新的哈希或分层策略来应对维度灾难。此外，对于构建大规模、高并发的空间数据服务平台，书中对微服务架构下数据一致性、事务处理的讨论，如果能结合最新的云原生技术栈来阐述，那将是极具参考价值的。这本书的气质是严谨且具有挑战性的，它承诺将读者带入这个领域的最前沿，去直面那些最棘手的技术难题，而不是满足于表面的概念介绍。

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