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出版者:人民邮电出版社

作者:李民录

出品人:

页数:627

译者:

出版时间:2014-3-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115338990

丛书系列:

图书标签:

• GIS
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遥感影像处理与地理信息系统开发：基于开源库的实践深度解析 本书旨在为那些希望深入理解现代地理信息系统（GIS）和遥感影像处理底层技术，并通过实际编程掌握相关工具开发的专业人士提供一本详实的技术指南。它聚焦于当前业界应用最广泛、生态系统最成熟的几大核心开源库，提供从理论基础到工程实践的全景式阐述。 核心主题与内容架构 本书将围绕以下几个关键领域展开深入探讨： 第一部分：地理空间数据模型与底层结构 本部分将从最基础的层面剖析地理空间数据是如何被组织、存储和读取的。 1. 矢量数据模型精讲： 详细介绍 OGC（开放地理空间信息联盟）定义的标准，如 Simple Features Specification。深入讲解拓扑关系、几何对象（点、线、面、多部分对象）的精确数学表示，以及它们在计算机内存中的高效存储结构（例如，B-Tree 索引在空间查询中的应用）。 2. 栅格数据结构与组织： 探讨栅格数据的基本单元——像元（Pixel），以及不同数据类型（如整型、浮点型）的存储效率。重点分析了大型栅格数据集的管理策略，包括金字塔结构（Pyramids）的构建原理、切片（Tiling）技术如何优化远程读取性能，以及 NoData 值的处理标准。 3. 坐标参考系统（CRS）的本质： 深入解析大地测量学的基础，包括大地水准面、参考椭球体（如 WGS84, GRS88）的数学定义。详细阐述了投影变换的原理，介绍常用投影（如墨卡托、UTM）的数学公式推导，以及如何确保跨系统数据的精确对齐，避免“套不上”的常见错误。 第二部分：核心开源库的深度探究与二次开发 本书将不再停留于如何“调用”API，而是深入其内部机制，揭示其高性能运行的奥秘，并指导读者如何基于这些库进行功能扩展。 1. 空间索引引擎的性能优化： 以 R-Tree、Quadtree 等空间索引结构为例，解析它们在实现高效空间查询（如相交查询、包含查询）中的算法细节。读者将学习如何根据不同的数据分布特征，选择或定制最优的索引策略。 2. 高效文件I/O与内存映射： 探讨现代 GIS 库如何管理TB级数据的读写。分析流式处理（Streaming）与内存映射文件（Memory Mapping）技术如何突破传统内存限制，实现对超大数据集的快速访问，并探讨跨平台下的文件锁定机制。 3. 自定义数据源与格式适配： 针对企业或特定应用场景的需求，指导读者如何利用插件机制，为现有成熟的开源框架添加对非标准或新型数据格式（如特定厂商的二进制格式、物联网时序地理数据）的支持。这部分内容着重于接口设计和数据适配器的构建方法。 第三部分：遥感影像处理的高级技术实现 本部分专注于处理高分辨率、多光谱乃至高光谱影像所涉及的复杂算法和工程实践。 1. 辐射校正与大气校正的物理模型： 详述将原始数字量（DN）转换为真实地表反射率（Reflectance）所需的物理模型。分析辐射传输方程的简化应用，讲解如何利用传感器信息（如太阳高/方位角、辐射定标系数）进行精确的辐射定标。 2. 几何校正的迭代方法： 深入探讨解析几何校正（利用传感器模型）和数值校正（如多项式模型、RPC模型）的数学基础。重点分析迭代优化算法（如最小二乘法）在去除影像畸变中的应用，以及如何利用同名点进行几何精度评估和提升。 3. 特征提取与机器学习集成： 介绍在地理空间数据上应用传统图像处理技术（如滤波、边缘检测）的特有考量。更重要的是，指导读者如何搭建数据管道，将处理后的栅格特征输入到主流的机器学习框架中，实现地物分类、变化检测等任务的自动化。 第四部分：跨平台与高性能计算的工程实践 本部分关注如何将地理空间算法部署到生产环境中，确保其稳定性和速度。 1. 并行计算与GPU加速策略： 探讨如何利用多核CPU进行算法并行化（如 OpenMP 或 TBB）。对于计算密集型的栅格运算（如卷积、重采样），详细介绍将核心计算逻辑移植到 GPU 平台（如 CUDA 或 OpenCL）的设计思路和实现步骤。 2. Web GIS的后端服务构建： 介绍如何利用 C++ 编写的高性能处理核心，通过 API 封装（如 RESTful 接口），构建高效的瓦片服务（Tile Server）和要素服务（Feature Server），满足现代 WebGIS 前端对低延迟地图服务的需求。 3. 质量控制与测试驱动开发（TDD）： 强调地理空间软件工程的严谨性。介绍针对空间算法特性的单元测试和集成测试框架，确保在数据模型、坐标系转换和数值计算环节的准确性，构建健壮的地理空间应用。 本书适合具有扎实 C/C++ 编程基础，并希望深入理解 GIS 软件“黑匣子”内部运作机制的软件工程师、遥感数据分析师以及从事地理信息系统二次开发的科研人员。阅读完本书，读者将不仅能够熟练使用现有工具，更具备了自主研发、优化和扩展下一代地理空间处理引擎的能力。

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我特别喜欢书中对GDAL跨平台特性的讨论。GDAL能够在Windows、Linux、macOS等多种操作系统上良好运行，这背后是作者对各种平台差异性的深刻理解和精妙的处理。书中关于环境变量、编译选项以及平台相关的API调用细节的讲解，对于确保GDAL在不同环境下的稳定性和兼容性至关重要。这让我更加敬佩GDAL项目本身的通用性和鲁棒性，也为我在实际开发中处理跨平台问题提供了宝贵的经验。

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对于想要提升GDAL开发技能的同行，我强烈推荐这本书。《GDAL源码剖析与开发指南》不仅仅是一本技术手册，更是一本能够引领你深入理解GDAL精髓的“武林秘籍”。它循序渐进，从基础到深入，从理论到实践，为读者构建了一个完整的知识体系。阅读过程中，我不断地回想起过去在使用GDAL时遇到的各种问题，并在此书中找到了答案，这让我倍感振奋。

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刚拿到《GDAL源码剖析与开发指南》这本书，就被它厚实的体量和精美的装帧吸引了。封面设计简洁大气，书脊上的烫金字体彰显出专业和厚重感。翻开扉页，浓郁的书香扑面而来，仿佛能感受到作者在字里行间倾注的心血。作为一个长期在GIS领域摸爬滚打的开发者，GDAL对我来说既熟悉又陌生。熟悉是因为它几乎是地理空间数据处理的瑞士军刀，无论是最基础的格式转换，还是复杂的空间分析，都能看到它的身影；陌生则是因为其源码之庞大、架构之精妙，一直以来都让我望而却步，总觉得难以窥探其核心奥秘。这次能有机会深入了解这本书，我充满期待。

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迫不及待地翻阅了书的目录，内容之详尽让我惊叹。从GDAL的基础架构、核心模块，到各种驱动程序的实现原理，再到高级应用和二次开发技巧，几乎涵盖了GDAL的方方面面。更重要的是，书中不仅讲解了“是什么”，更深入地剖析了“为什么”和“怎么做”。比如，对于GDAL的内存管理机制、数据读取流程、坐标系转换的内部算法等关键细节，都有细致入微的阐述。这对于我这种希望深入理解GDAL工作原理，并能对其进行定制化开发或性能优化的开发者来说，无疑是宝藏。以往阅读一些技术书籍，往往停留在API的介绍层面，对于底层实现知之甚少，而这本书显然是志在解决这一痛点。

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GDAL在坐标系处理方面的严谨性是其核心优势之一。书中关于GDAL如何处理投影、坐标转换、Datum转换的详细阐述，让我对这个复杂但至关重要的领域有了更深刻的认识。从PROJ库的集成，到GDAL内部的坐标系管理机制，再到各种投影参数的解析，每一个细节都体现了地理信息科学的严谨。理解这些底层原理，对于确保空间数据的准确性和一致性至关重要，避免了因坐标系错误而导致的分析结果偏差。

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书中的“GDAL开发指南”部分，更是为我这样希望深入定制GDAL功能的开发者提供了极大的帮助。从如何编译GDAL源码，到如何编写自定义驱动程序，再到如何利用GDAL进行高级空间分析和图像处理，都给出了清晰的步骤和实用的建议。我一直在思考如何将GDAL集成到我自己的项目中，或者为特定应用场景开发定制化的功能，这本书恰好提供了这方面的系统性指导。特别是关于GDAL的插件机制和扩展点，让我看到了实现更灵活、更强大地理空间处理功能的可能性。

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书中提供的很多代码示例都非常具有启发性。作者不仅仅是展示API的使用，更是通过源码级别的解析，让我们理解API背后是如何工作的。例如，如何高效地读取大尺寸栅格数据，如何进行内存优化，如何处理不同数据类型的转换，这些在实际开发中经常遇到的问题，都能在书中找到高质量的解决方案和深入的原理阐述。这让我能够更好地理解GDAL的优势，也能够规避一些常见的开发陷阱。

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总而言之，《GDAL源码剖析与开发指南》是一部集理论深度、实践指导和源码解析于一体的优秀著作。它不仅适合初学者入门，更适合有一定基础的开发者深入钻研。这本书的出版，无疑为广大GIS开发者提供了一份宝贵的学习资料，也为GDAL生态系统的发展注入了新的活力。我将把这本书作为我日常开发和学习的重要参考，相信它会极大地提升我的GDAL开发能力和对地理空间技术的理解水平。

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作为一名开发者，我深知API的易用性与底层实现的复杂性之间的矛盾。GDAL之所以能够成为行业标准，离不开其强大的API设计，但隐藏在API背后的是复杂的C++代码和精巧的算法。这本书正是弥合这一鸿沟的桥梁。作者通过代码片段和流程图，生动地展示了GDAL内部函数的调用关系和数据流转过程。这种“由表及里”的讲解方式，让我能够清晰地把握GDAL的工作流程，理解不同模块之间的协作关系。对于我而言，这比单纯地查阅API文档要有效得多，也更能激发我进行二次开发的灵感。

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书中对GDAL各种数据格式驱动的解析，尤其吸引我。GDAL支持的数据格式种类繁多，每种格式都有其独特的存储方式和元数据结构。作者通过对常见格式（如GeoTIFF、ESRI Shapefile、NetCDF等）驱动的源码分析，揭示了GDAL是如何屏蔽不同格式差异，提供统一接口的。这不仅仅是了解一种格式的实现，更是理解GDAL宏大设计理念的窗口。我特别关注了关于GeoTIFF驱动的讲解，理解其内部Tagged Image File Format (TIFF) 的结构以及GDAL如何对其进行扩展以支持地理空间元数据，对我日后的GeoTIFF文件读写优化有着重要的指导意义。

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浙江图书馆馆内阅读20140726

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