Getting to Know ArcGIS

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出版者:Esri Press
作者:Michael Law
出品人:
页数:768
译者:
出版时间:2015-7-13
价格:USD 84.99
装帧:Paperback
isbn号码:9781589483828
丛书系列:
图书标签:
  • GIS
  • 课本
  • 英语
  • 美国
  • ArcGIS
  • GIS
  • 地理信息系统
  • 空间分析
  • 地图学
  • ArcGIS Pro
  • 桌面GIS
  • 教程
  • 入门
  • 地理技术
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具体描述

图书名称:《探索地理空间数据分析的奥秘:从理论到实践的高级指南》 图书简介: 在信息爆炸的时代,地理空间数据以前所未有的速度和广度渗透到我们生活的方方面面,从城市规划、环境保护到市场营销乃至公共卫生。然而,数据的海量并不必然带来洞察的深度。真正有价值的成果,来源于对这些数据进行系统、深入、富有创意的分析。《探索地理空间数据分析的奥秘:从理论到实践的高级指南》正是这样一本旨在将读者从地理信息系统的基础操作层面,全面提升至高级地理空间分析与建模境界的权威著作。 本书并非一本关于特定软件操作手册的堆砌,而是聚焦于分析思维、方法论构建与前沿技术应用的深度钻研。我们深知,工具是为人服务的,而真正的核心竞争力在于理解数据背后的空间关系、统计规律以及如何构建可靠的模型来解决复杂的现实问题。 本书结构严谨,内容涵盖了地理空间分析的理论基石、核心技术栈以及面向未来的发展方向,共分为五大部分,二十章内容,力求构建一个立体化、多层次的学习框架。 --- 第一部分:地理空间分析的理论重塑与基础夯实 (Foundations of Geospatial Analysis) 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础,超越传统地图学的范畴,深入理解空间数据产生的机制与固有的局限性。 第一章:空间数据的哲学与本体论(Ontology of Spatial Data): 我们将探讨空间数据的本质属性——位置、属性与关系——如何被抽象和编码。深入讨论“精确性”与“不确定性”在不同尺度下的影响,并介绍诸如Tobler第一定律的现代诠释及其在数据建模中的意义。 第二章:高级空间统计学导论(Advanced Spatial Statistics): 传统统计方法往往忽略了空间自相关性。本章将详细解析Moran's I、Getis-Ord Gi 统计量的深入应用,并引入空间回归模型(Spatial Regression Models),如空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM),解释它们在处理空间依赖性数据时的理论优势与参数解读。 第三章:地理数据质量与预处理的艺术(The Art of Data Pre-processing): 原始数据是分析的瓶颈。本章聚焦于数据清洗的高级技术,包括拓扑错误的高级检测与修复算法、空间数据集的精确配准(Georeferencing)的迭代方法,以及如何量化和报告数据集的空间数据质量指标(SDQI)。 --- 第二部分:核心分析技术与方法论的深度剖析 (Deep Dive into Core Analytical Techniques) 本部分是本书的实践核心,详细拆解了最常用但也最复杂的空间分析技术,强调“为什么”和“如何做”的逻辑链条。 第四章:空间插值技术的精细化比较(Refined Comparison of Spatial Interpolation): 不仅介绍克里金(Kriging)的原理,更侧重于地统计学(Geostatistics)中变异函数(Variogram)的构建与模型选择,探讨不同变异函数模型对最终结果分布形态的影响。同时对比引入了基于机器学习的插值方法。 第五章:网络分析的拓扑优化与路径求解(Network Analysis Topology and Pathfinding): 深入探讨网络模型的构建,包括道路、河流、公用设施等不同类型网络的拓扑一致性检查。重点讲解最短路径算法(如Dijkstra与A 算法的空间优化版本)在动态环境下的应用,以及“服务区分析”(Service Area Analysis)在设施选址中的决策支持。 第六章:数字高程模型(DEM)的高级应用与水文分析(Advanced DEM Applications and Hydrological Modeling): 从DEM的生成误差分析入手,详细阐述水文分析中的关键步骤:填洼(Sink Filling)、水流累积(Flow Accumulation)与汇流路径追踪。重点介绍流域划分的敏感性分析及其对输入数据分辨率的依赖性。 第七章:空间多准则评估(MCE)与决策支持系统(Decision Support Systems): 介绍如何将多种空间约束和偏好因素整合到统一的决策框架中。详细讲解层次分析法(AHP)在空间权重确定中的应用,并构建一个基于GIS的简单决策支持原型。 --- 第三部分:高级建模与空间模拟(Advanced Modeling and Spatial Simulation) 本部分将读者带入更具前瞻性的领域,探讨如何利用空间模型来预测未来趋势和模拟复杂系统的动态变化。 第八章:元胞自动机(Cellular Automata, CA)的空间模拟: 重点分析CA模型在土地利用变化、城市蔓延等过程中的应用。我们将构建一个基础的CA模型,并讨论状态转移规则的设计、邻域选择对模拟结果的敏感性,以及模型校准(Calibration)与验证(Validation)的标准。 第九章:基于主体的模型(Agent-Based Modeling, ABM)与GIS的耦合: 探讨如何将具有决策能力的个体(Agent)嵌入到空间环境中,以模拟宏观现象的涌现。本书将通过一个简单的社会行为模拟案例,展示如何利用空间属性驱动个体的决策逻辑。 第十-十二章:时间序列空间数据分析(Spatio-Temporal Data Analysis): 针对动态数据,我们深入探讨了时空立方体(Space-Time Cube)的概念,介绍了时空热点分析(Spatiotemporal Hotspot Analysis),以及如何运用时空回归模型来捕捉事件随时间和空间变化的动态模式。 --- 第四部分:面向未来的分析技术:机器学习与深度学习的融合 (Future Trends: ML/DL Integration) 地理空间分析正经历一场由人工智能驱动的变革。本部分专注于介绍如何将前沿的计算智能技术应用于空间数据处理与分析。 第十三章:地理空间数据的特征工程(Geospatial Feature Engineering): 强调如何从原始几何和属性数据中提取具有空间意义的特征,为机器学习模型提供有效的输入。讨论局部空间异质性指标(如GWR的残差分析)作为特征的重要性。 第十四章:监督式学习在分类与回归中的应用(Supervised Learning in Classification and Regression): 详细介绍随机森林(Random Forest)和支持向量机(SVM)在土地覆盖分类中的参数调优,并对比其在预测连续空间变量(如空气质量)时的性能差异。 第十五章:深度学习在图像识别与语义分割中的突破(Deep Learning for Image Recognition and Segmentation): 专注于卷积神经网络(CNN)在遥感影像解译中的应用,特别是U-Net架构在精确地物分割任务中的优势与实现细节。 第十六章:无监督学习与空间聚类(Unsupervised Learning and Spatial Clustering): 探讨K-Means、DBSCAN等算法在空间数据中的局限性,并重点介绍基于密度的空间聚类(如HDBSCAN)在识别复杂形态地理簇上的优越性。 --- 第五部分:空间数据基础设施与数据伦理 (Geospatial Infrastructure and Ethics) 最后,本书将视角拔高至系统层面,讨论构建健壮的空间分析环境以及分析结果的社会责任。 第十七章:构建高性能空间数据基础设施(Building High-Performance SDI): 讨论从本地存储到云计算平台(如AWS, Azure上的空间数据库服务)的数据管理策略,重点关注PostGIS的高级扩展功能与性能优化。 第十八章:三维与四维空间分析的挑战与机遇(3D and 4D Analysis): 探讨体数据(Volumetric Data)和时空数据的可视化与分析方法,包括BIM/GIS集成、倾斜摄影测量数据的处理流程。 第十九章:空间数据可视化与发现(Spatial Data Visualization and Discovery): 探讨如何设计出既美观又具有信息效率的探索性空间数据分析(ESDA)可视化方案,超越传统的专题地图。 第二十章:地理空间分析的伦理、隐私与可重复性(Ethics, Privacy, and Reproducibility): 探讨在利用高精度定位数据和个人行为数据进行分析时,必须遵守的伦理规范,并详细阐述如何通过版本控制和标准化流程确保研究结果的空间可重复性(Spatial Reproducibility)。 --- 目标读者: 本书面向具备一定GIS软件基础知识的地理信息科学研究生、数据科学家、城市规划师、环境工程师、遥感分析师,以及希望将地理空间分析能力提升至科研和高级应用层面的专业人士。它要求读者对基本的数学和统计学概念有清晰的认识,致力于提供一套深入、系统、面向未来的地理空间分析方法论。通过本书的学习,读者将能够独立设计、实施并评估复杂地理空间问题的高级分析方案。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名非地理信息专业的学生,我曾经对ArcGIS这个软件感到非常陌生和畏惧,认为它是一个只属于地理学专业人士的工具。然而,《Getting to Know ArcGIS》这本书的出现,彻底改变了我的看法。它以一种极其友好的方式,将ArcGIS的强大功能呈现给了我。书中从最基础的界面认识,到数据的添加、编辑、管理,再到地图的绘制和简单的空间分析,每一个环节都讲解得非常细致,并且配有大量的图示和操作步骤,让我能够轻松地跟着学习。我印象最深刻的是书中关于地图表达的章节,它不仅仅教授了如何制作地图,更是强调了地图作为一种视觉语言的重要性,以及如何通过合理的符号、颜色和标注来清晰地传达地理信息。这对于我撰写研究报告和论文非常有帮助。此外,书中还涉及了一些基础的空间分析方法,比如查询、选择、缓冲区等,这些工具的应用让我能够更好地理解和分析空间数据。通过学习这本书,我不仅掌握了ArcGIS的基本操作技能,更重要的是,我对地理信息系统(GIS)这个领域产生了浓厚的兴趣,并且开始能够将其应用到我自己的专业学习中,去探索更多有趣的发现。

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我是一名对地理信息系统(GIS)充满热情,但又缺乏系统性学习机会的自学者。《Getting to Know ArcGIS》这本书,完全满足了我对“入门”和“进阶”之间过渡的期待。它以一种非常平易近人的方式,带领我一步步地探索ArcGIS强大的功能。书中的内容循序渐进,从最基础的软件安装和界面熟悉,到数据管理、地图制作,再到空间分析和制图表达,每一个环节都安排得恰到好处,不会让我感到 overwhelming。我尤其喜欢书中对ArcGIS核心概念的解释,比如矢量数据和栅格数据、空间关系、拓扑关系等等,它用清晰的语言和形象的比喻,帮助我理解了这些看似抽象的概念。而且,书中大量的实践练习,让我能够边学边练,将书本上的知识转化为实际的操作能力。我曾尝试过一些其他资源,但总感觉缺乏系统性,学习效果不佳。而《Getting to Know ArcGIS》则提供了一个完整的学习路径,让我能够有条不紊地掌握ArcGIS的各项技能。通过这本书,我不仅学会了如何使用ArcGIS解决实际问题,更重要的是,我开始对GIS这个领域产生了更浓厚的兴趣,并且渴望继续深入学习和探索。

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我是一名对城市规划和遥感技术交叉领域感兴趣的学生,一直希望能够掌握一款强大的GIS软件来支持我的研究。在寻找合适的学习资源时,我听说了《Getting to Know ArcGIS》这本书,抱着试一试的心态购入。令我惊喜的是,这本书的内容远超我的预期。它并没有将ArcGIS描绘成一个遥不可及的复杂系统,而是将其分解成一个个易于理解和操作的模块。书中通过大量的案例,展示了如何利用ArcGIS进行地理空间数据的可视化、编辑、管理和分析。我特别关注了书中关于遥感影像处理和分析的部分,它详细介绍了如何加载、显示、裁剪、镶嵌和进行初步的影像增强,以及如何利用ArcGIS中的工具进行地物提取和分类。这对我理解和应用遥感数据非常有帮助。同时,书中对于地图表达和空间制图的讲解也十分到位,它教会我如何选择合适的地图符号、颜色方案、标注样式,以及如何制作出专业、美观且信息清晰的专题地图。这一点对于我撰写研究报告和论文至关重要。这本书的学习体验非常流畅,它引导我一步步地完成各种任务,让我能够迅速上手,并且在实践中巩固所学知识。通过学习这本书,我不仅掌握了ArcGIS的基本操作,更重要的是,我开始能够将GIS思维应用到我的专业领域中,思考如何利用空间分析来解决城市发展中的实际问题。

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坦白说,我当初购买《Getting to Know ArcGIS》这本书,更多的是抱着一种“备战”的心态。我的工作需要用到ArcGIS,但我之前对它的了解仅限于一些非常零散的片段,在实际工作中经常感到力不从心,效率不高。这本书的内容,可以说是及时雨。它以一种非常实用的方式,从用户的角度出发,系统地梳理了ArcGIS的核心功能和工作流程。书中对于数据处理和编辑的讲解,尤为细致,我学到了很多关于图层管理、属性编辑、几何编辑以及空间数据转换的技巧,这些都是我在日常工作中经常会遇到的痛点。而且,它还提供了很多关于如何优化工作流程、提高效率的建议,让我感觉像是得到了一个经验丰富的“老司机”的指导。书中还涉及了一些常用的空间分析工具,比如缓冲区分析、叠加分析、空间查询等等,并且详细解释了这些工具的应用场景和操作步骤。通过这些讲解,我不仅能够熟练地使用这些工具,更能理解它们背后的原理,从而在实际工作中做出更合理的决策。这本书最大的优点在于它的“可操作性”,每一个概念的讲解都伴随着清晰的步骤和截图,让我能够一边看一边跟着做,学到的知识能够立即得到应用和验证。这对我来说,是学习ArcGIS最有效的方式。

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这本书,简直就是为那些和我一样,曾经被ArcGIS庞大的功能吓退的“小白”们量身定做的“启蒙读物”。我一直知道GIS很重要,也知道ArcGIS是这个领域的佼佼者,但每次打开它,都感觉眼花缭乱,无从下手。而《Getting to Know ArcGIS》这本书,就像一位耐心的老师,一步步地牵着我的手,从最基础的软件安装、界面布局开始,一点点地引导我熟悉ArcGIS的世界。它没有上来就讲那些复杂的概念,而是从最容易理解和操作的地图创建、数据加载开始,让我能够快速地体验到GIS的乐趣。书中穿插的大量实践操作,让我能够边学边练,亲手去实现书中的每一个步骤,这种“动手实践”的学习方式,对于我这种喜欢动手操作的人来说,简直太有效了!通过实际操作,我能够更直观地理解那些抽象的概念,比如图层叠加、坐标系统、投影转换等等,不再是纸上谈兵。而且,书中对于ArcGIS的功能介绍,也覆盖了我日常学习和工作中可能会用到的绝大部分核心功能,让我感觉自己正在快速积累GIS技能,逐渐摆脱了“小白”的标签,自信心也大大提升。我迫不及待地想继续深入学习,去探索更多高级的应用,我相信这本书一定会是我未来GIS学习道路上不可或缺的伙伴。

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这本书的出现,简直是为我这种ArcGIS新手量身定做的!我一直对地理信息系统(GIS)这个领域充满好奇,也知道ArcGIS是行业内的标杆软件,但每次打开它的界面,总感觉像是在面对一座技术的高山,不知道从何处下手。之前也尝试过网上零散的教程,但信息碎片化严重,缺乏系统性,学起来磕磕绊绊,很多概念总是理解不透彻。直到我遇到了《Getting to Know ArcGIS》,我的GIS学习之旅才算真正迈上了正轨。它不像那些枯燥的技术手册,而是以一种非常友好的方式,循序渐进地引导我认识ArcGIS的方方面面。从最基础的软件安装、界面布局,到地图的创建、数据的导入与管理,再到空间分析的初步探索,每一个章节都安排得井井有条,逻辑清晰。我特别喜欢它在讲解过程中,会穿插大量的实例操作,让我能够边学边练,亲手去实现书中的每一个步骤。这种“动手实践”的学习模式,对于我这种实践型学习者来说,简直太有帮助了!通过实际操作,我能够更直观地理解那些抽象的概念,比如图层叠加、坐标系统、投影转换等等,不再是纸上谈兵。而且,书中对于ArcGIS的功能介绍,也覆盖了我日常学习和工作中可能会用到的绝大部分核心功能,让我感觉自己正在快速积累GIS技能,逐渐摆脱了“小白”的标签,自信心也大大提升。我迫不及待地想继续深入学习,去探索更多高级的应用,我相信这本书一定会是我未来GIS学习道路上不可或缺的伙伴。

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作为一名长期在地理空间信息领域工作的老兵,我对于ArcGIS的各类版本和功能已经相当熟悉,也用过不少相关的技术书籍。《Getting to Know ArcGIS》这本书,却以其独特的视角和深度,再次刷新了我对ArcGIS的认知。它不像一些泛泛而谈的技术指南,而是将ArcGIS的各项功能进行有机整合,从数据采集、处理、分析到成果展示,构建了一个完整的GIS工作流。我尤其欣赏书中关于数据质量管理和空间数据建模的章节,这些是很多初学者容易忽略但对实际项目至关重要的部分。它强调了数据作为GIS的基石,其准确性和规范性直接影响到分析结果的可靠性。书中提供的实践案例,也相当贴近实际工作场景,通过这些案例,我能够学到如何在复杂的数据环境下,有效地利用ArcGIS解决实际问题。而且,这本书在介绍ArcGIS的各个模块时,都注重了其应用场景的说明,让我能够更好地理解不同工具的适用范围和最佳实践。通过阅读这本书,我不仅巩固了对ArcGIS的理解,更重要的是,我从中获得了一些新的思路和方法,能够帮助我更高效、更深入地利用ArcGIS来开展工作。

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这本书,如同一位经验丰富的向导,引领我穿越ArcGIS这片广阔而迷人的信息丛林。我曾尝试过无数次独立探索,但总是在某个关键节点迷失方向,或是被繁复的操作淹没。而《Getting to Know ArcGIS》的出现,如同一束明亮的灯塔,为我指明了前进的道路。它并非仅仅罗列枯燥的功能列表,而是将ArcGIS的各项能力,如同一块块精美的拼图,巧妙地组合成一幅完整的GIS工作流程图。我特别欣赏书中对于“数据”的重视,它不厌其烦地讲解了数据来源、格式、属性以及空间信息的管理,让我深刻理解到,优质的数据是GIS分析的基石。从基础的数据导入、编辑,到高级的数据转换、质量检查,每一个步骤都清晰明了,让我能够高效地组织和管理我的地理数据。更让我惊喜的是,书中还触及了一些我之前从未接触过的进阶主题,例如空间模型构建和地理数据库设计。虽然这些内容具有一定的挑战性,但书中详实的讲解和循序渐进的引导,让我能够逐步理解并尝试应用。这本书并非让我感到信息过载,而是通过恰到好处的深度和广度,极大地激发了我对ArcGIS更深入探索的欲望。它不仅仅是一本操作指南,更像是一位智慧的导师,让我能够更深刻地理解GIS的逻辑和魅力。

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在我看来,《Getting to Know ArcGIS》这本书的价值,在于它不仅仅教授了“怎么做”,更重要的是启发了“为什么这么做”。它不是简单地罗列操作步骤,而是深入浅出地解释了ArcGIS背后的一些核心概念和逻辑。例如,在讲解坐标系统和投影时,它不仅仅是告诉用户如何选择,更是解释了不同坐标系统和投影方式对空间数据分析可能产生的影响,让我对数据的准确性和可靠性有了更深刻的认识。此外,书中对于地理信息系统(GIS)的基本原理的介绍,虽然篇幅不长,但却非常精炼,为我理解ArcGIS这个工具提供了坚实的理论基础。我尤其欣赏书中关于地图设计的哲学,它强调了地图不仅仅是信息的堆砌,更是一种有效的沟通工具。书中提供的许多关于地图要素布局、颜色搭配、文本标注的建议,都非常有启发性,让我能够制作出既科学又美观的地图。它让我意识到,制作一张好的地图,需要技术和艺术的结合。通过这本书,我感觉自己不再仅仅是ArcGIS的一个使用者,而是开始能够更深入地理解GIS的魅力,并且能够将这种理解应用到我的工作和研究中。

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作为一名有一定GIS基础的用户,我曾一度觉得ArcGIS的功能已经够用了,毕竟日常工作中遇到的问题,通过一些基础的空间分析和制图技巧也都能解决。然而,《Getting to Know ArcGIS》这本书却像一把钥匙,为我打开了ArcGIS更深层次的大门,让我意识到自己之前对这个软件的认知还是停留在比较表面的阶段。这本书的独特之处在于,它并没有局限于介绍单个的功能点,而是将ArcGIS的各项能力有机地串联起来,构建了一个完整的GIS工作流程。它引导我思考如何更有效地管理和组织地理数据,如何通过高质量的地图来传达信息,以及如何利用空间分析来解决复杂的实际问题。我尤其对书中关于数据质量控制和元数据管理的部分印象深刻,这些细节虽然看似琐碎,但在实际项目中却至关重要,能够极大地提升工作效率和数据可靠性。此外,它还触及了一些我之前很少接触到的领域,例如地理数据库的设计、模型构建器的应用,以及一些进阶的空间统计方法。这些内容虽然有一定的挑战性,但书中详实的讲解和清晰的图示,让我能够逐步理解并尝试应用。这本书并没有让我感到信息过载,而是通过恰到好处的深度和广度,激发了我对ArcGIS更深入的探索欲。它不仅仅是一本教程,更像是一个经验丰富的GIS专家的“实战指导手册”,让我受益匪浅。

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Practical but not well explained.

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Practical but not well explained.

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浅显易懂,手把手的教。。。还有截图。【很有可能做完之后就忘了。。。

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Practical but not well explained.

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Practical but not well explained.

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