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出版者:Esri Press

作者:Andy Mitchell

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:1999-8-1

价格:USD 34.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781879102064

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《空间数据科学与高级地理信息系统应用：探索性分析、建模与可视化》 图书简介 本书旨在为那些已经掌握了基础地理信息系统（GIS）操作和空间分析原理的专业人士、研究人员和高级学生提供一个深入、前沿的知识体系。它不再侧重于软件的按钮操作指南，而是专注于空间数据的科学内涵、高级分析方法、复杂模型构建以及前沿可视化技术的集成应用。本书提供了一套严谨的、跨学科的方法论框架，用以解决现实世界中那些需要整合多源数据、处理非线性关系和进行高维度空间推理的复杂问题。 全书分为五个核心部分，循序渐进地引导读者从数据理解的深化走向高级建模和创新应用的实践。 --- 第一部分：空间数据哲学的再审视与数据准备的精深化 本部分超越了传统的“数据采集与数字化”层面，深入探讨了空间数据的本质属性、测量误差的量化以及数据质量对分析结果的决定性影响。 1. 空间认识论与数据结构：探讨了从笛卡尔坐标系到拓扑关系、再到现代网络模型和不确定性模型的演进。重点分析了连续场模型（如TIN、DEM）与离散实体模型（如对象化GIS）在不同分析场景下的适用性与局限性。我们审视了“空间精确度”的哲学含义，并引入了贝叶斯方法来量化空间信息的不确定性。 2. 高级数据预处理与数据融合：关注多尺度、多分辨率数据的配准与融合技术。详细阐述了空间插值方法的深度比较，不仅限于克里金法，更深入探讨了普适克里金（Universal Kriging）、协同克里金（Co-Kriging）以及基于物理模型和机器学习的非参数插值技术（如高斯过程回归）。此外，本章提供了处理大规模点云数据（LiDAR）和遥感影像（SAR、高光谱）进行特征提取和分类的标准化流程，确保输入到高级分析模型中的数据具有最高的代表性和可靠性。 --- 第二部分：探索性空间数据分析（ESDA）与模式识别的量化 本部分将探索性分析提升到统计显著性的层面，帮助读者识别隐藏在数据表象之下的真实空间结构和异常模式。 3. 空间描述性统计与自相关分析：全面覆盖Moran's I、Geary's C等全局空间自相关指标，并着重于局部指示器（LISA）的应用。重点讲解如何利用LISA热点分析识别统计显著的热点/冷点簇，并区分由空间扩散引起的自相关与由空间依赖性（如社会网络效应）引起的自相关。书中提供了针对异质性数据的空间自相关检验策略。 4. 空间分布模式的检验与建模：深入探讨了第二定律（Nearest Neighbor Analysis）的变体及其在生物群落或基础设施布局研究中的应用。本书介绍了Ripley's K函数、Pair Correlation Function (PCF)，以及用于检验点过程（如泊松过程、完全聚集过程）的Monte Carlo模拟方法。读者将学会如何利用这些工具来精确量化和可视化空间点集的聚集或分散程度。 --- 第三部分：空间统计学与计量经济学的深度集成 这是本书的核心，着重于利用高级统计工具来建立具有空间意识的回归模型，以克服传统最小二乘法对空间误差的敏感性。 5. 空间回归模型（SRM）的构建：详细解析了从普通最小二乘（OLS）到空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）的推导过程和适用性判断。本书提供了针对模型选择的严谨诊断流程（如Lagrange Multiplier检验），并着重讲解了如何解释空间回归系数——区分直接效应、间接溢出效应和反馈效应。 6. 空间计量模型的扩展与高级应用：探讨了处理复杂空间结构和非平稳性的方法。内容包括：地理加权回归（GWR）的理论基础、带宽选择的优化策略，以及其在捕捉局部关系方面的优势。更进一步，本书介绍了空间异质性建模（HGM）和分层空间回归模型，适用于具有不同尺度或不同治理结构的区域分析。 7. 贝叶斯空间建模：介绍了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在空间模型校准中的应用。重点在于如何构建灵活的层次化贝叶斯模型，处理空间单元之间的结构依赖性，并利用后验分布进行更稳健的预测和不确定性量化。 --- 第四部分：网络空间分析与动态系统建模 本部分将分析的视角从二维平面扩展到拓扑网络结构和随时间变化的过程。 8. 拓扑网络分析与可达性度量：本书摒弃了简单的距离计算，专注于图论在现实网络（道路、河流、管线、社交网络）中的应用。详细讲解了最短路径算法（Dijkstra, A），连通性指标（介数中心性、接近中心性），以及流分析（Flow Analysis）在资源分配和应急响应中的应用。特别关注了基于时间依赖性的动态网络分析。 9. 空间过程模拟与元胞自动机（CA）：介绍了如何利用CA模型模拟土地利用变化、城市扩张或疫情传播等复杂的空间-时间动态过程。详细阐述了CA规则集的构建逻辑，如何将外部环境因子（如坡度、距离）融入转换概率，以及如何利用遥感数据对模型输出进行校准和验证。 --- 第五部分：高级可视化与决策支持系统的集成 本部分侧重于如何将复杂的分析结果转化为清晰、有说服力的叙事，并将其嵌入到实际的决策框架中。 10. 认知负荷与信息可视化原则：基于认知科学原理，探讨了如何设计高效的空间可视化方案。内容包括：时间序列数据的三维可视化、高密度数据流的降噪可视化技术，以及交互式探索性数据分析（IEDA）工具的设计哲学。 11. 空间决策支持系统（SDSS）的架构设计：从软件工程角度，探讨了如何将前面所有分析模块（统计引擎、模拟器、优化算法）封装成一个可操作的决策支持环境。重点讲解了用户界面设计中如何平衡分析的深度与操作的直观性，以及如何集成实时数据源以支持半实时决策。 --- 本书的受众与特色： 本书假设读者已熟练掌握ArcGIS Pro、QGIS或R/Python（特别是`sf`, `spdep`, `gstat`等库）的基础操作。它不是一本入门手册，而是一份空间科学的深度进阶指南。其核心价值在于系统地整合了空间统计学、计量经济学和计算地理学的前沿成果，强调分析方法的严谨性、统计假设的检验性，以及对空间分析结果的批判性解释。读者将学会如何“问正确的问题”，并运用最恰当的空间科学工具来量化和解决这些问题。

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哇，拿到《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，简直是 GIS 爱好者和从业者的一场及时雨！我作为一名刚刚入行不久的 GIS 技术人员，在工作中经常会遇到各种各样的空间分析问题，但往往感觉理论知识和实际操作之间隔了一层纱，查阅各种零散的资料也耗时耗力。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书的出现，正好填补了我的这个空白。光是看目录，就觉得内容非常全面，从最基础的空间数据处理、数据组织，到各种经典的 GIS 分析方法，比如叠加分析、缓冲区分析、网络分析等等，几乎涵盖了 GIS 分析的方方面面。更重要的是，这本书并非那种枯燥的理论堆砌，它以“指南”的形式，强调的是“如何做”，这对于我这种需要快速上手、解决实际问题的读者来说，简直太友好了。我特别期待书中关于实际案例的讲解，究竟是如何将这些理论知识应用到解决现实世界的问题中的，例如城市规划、环境监测、交通管理等等。我希望通过这本书，能够系统地梳理我的 GIS 分析知识体系，并且能够学到更多行之有效的分析技巧和方法，从而在我的工作中更加得心应手，为我的职业发展打下坚实的基础。这本书的装帧设计也非常专业，纸张和印刷质量都很好，阅读起来感觉很舒服，完全不像那种粗制滥造的教材，一看就是用心制作的精品。我迫不及待地想深入阅读，去探索 GIS 分析的无限可能，这本书无疑是我近期最值得期待的专业书籍之一。

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我对《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书的期待，很大程度上源于它对“分析”这一核心环节的强调。在 GIS 应用的各个领域，无论你是做城市管理、自然资源保护，还是市场营销，最终的目的都是要通过空间分析来获取洞察，做出决策。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，我希望它能成为一本真正能够帮助读者提升分析思维和解决问题能力的“实战指南”。我非常期待书中能够提供一套完整的分析流程，从问题定义、数据准备，到模型构建、结果验证，以及最终的报告撰写。我尤其看重书中关于如何将抽象的分析模型转化为具体的、可操作的 GIS 工具应用。例如，在进行选址分析时，如何将一系列的评价标准（如距离、坡度、水源等）通过 GIS 工具进行量化和叠加，最终得到最优的选址方案。我希望这本书能够帮助我打破思维定势，掌握更多创新性的分析方法，并能熟练运用 ESRI 的工具来解决那些棘手的空间分析问题。这本书就像一把钥匙，能够解锁 GIS 分析更深层次的奥秘。

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作为一个长期从事遥感数据处理和分析的科研人员，我对《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书寄予厚望。在遥感领域，我们经常需要将遥感影像与 GIS 数据进行融合分析，以提取更丰富的信息。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，在我看来，正是连接遥感与 GIS 分析的重要桥梁。我期待书中能够详细介绍如何将遥感影像转化为 GIS 可用的矢量或栅格数据，以及如何利用 GIS 分析工具对这些数据进行深度挖掘。例如，如何结合高分辨率遥感影像和地形数据进行地物分类和变化检测；如何利用 GIS 分析技术，对遥感监测到的环境污染事件进行溯源和影响范围评估。我更希望书中能够提供一些关于如何进行多时相遥感影像分析的思路，以及如何利用 GIS 分析来解释遥感监测到的现象背后的空间规律。这本书的出现，将有助于我更有效地整合遥感数据和 GIS 分析能力，提升我的科研水平，为解决更复杂的环境和资源问题提供科学依据。我对书中可能包含的先进分析技术和案例充满期待。

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在我看来，《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书不仅仅是一本关于 GIS 软件操作的手册，它更像是一本关于“空间思维”的哲学读物，一本关于如何用地理的视角去理解和解决问题的百科全书。我期待这本书能够超越软件的限制，深入探讨 GIS 分析背后的逻辑和哲学。例如，在进行空间统计分析时，我希望能够理解 Moran's I 指数的统计学原理，以及它如何揭示空间自相关性的存在；在进行多准则评价时，我希望能够理解不同评价方法（如 AHP、Fuzzy Logic）背后的数学模型和决策逻辑。这本书我最看重的是它能否引导读者形成一种“像 GIS 一样思考”的能力，即在面对任何问题时，都能首先想到是否可以从空间的角度去分析，如何利用地理数据和空间关系来找到更优的解决方案。我希望这本书能够帮助我培养出这种敏锐的空间感知能力，并能够将这种能力迁移到我的工作和生活中，从而看到事物更深层次的联系和规律。这本书的深度和广度，是我最为看重的。

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我是一名 GIS 课程的讲师，经常需要为学生寻找合适的教材和参考资料。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，在我看来，将是我的教学过程中不可或缺的宝贵资源。我期待这本书能够以其系统性和权威性，为我的学生提供一个扎实的 GIS 分析基础。我希望书中能够详细讲解各种空间分析的原理，并且用清晰易懂的语言和丰富的图例来解释复杂的概念。例如，在讲解地理加权回归时，我希望学生们能够通过书中提供的案例，理解为什么局部模型比全局模型在某些情况下更合适，以及如何解释模型输出的局部参数。我更希望这本书能够提供一些高质量的练习题和项目，让学生们能够在实际操作中巩固所学，提升解决实际问题的能力。这本书的出现，将极大地简化我的备课工作，并能帮助我的学生们更深刻地理解 GIS 分析的精髓，为他们未来的 GIS 学习和职业发展奠定坚实的基础。我非常相信这本书的质量和价值。

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我是一个 GIS 专业的学生，即将面临毕业设计和就业的压力。在学校的学习中，我们接触了 GIS 的基础概念和一些常用的软件操作，但真正要去做一些有深度的分析，我总感觉力不从心，缺乏系统性的指导。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，简直就是我学习路上的“救星”！我特别看重这本书的“分析”两个字，因为我知道，GIS 的核心竞争力不在于“画图”，而在于“分析”。这本书的书名就直接点明了重点，让我觉得它能够很好地指导我如何从数据中提取有价值的信息。我希望书中能够详细讲解各种空间分析工具的使用场景，例如，什么时候应该用栅格分析，什么时候应该用矢量分析；在进行区域划分时，应该考虑哪些因素，选择哪种方法更合适。我还希望它能提供一些解决典型问题的思路和流程，比如如何进行水源地保护区划定，或者如何分析城市热岛效应。这些都是我们在实际工作中会遇到的问题，如果能有这本书的指导，我的毕业设计将会有更多的亮点，我的就业竞争力也会大大提升。书中的例子和案例分析也会对我非常有帮助，通过学习别人是如何解决问题的，我可以举一反三，运用到我自己的项目上。我感觉这本书就像一个经验丰富的老师，能够手把手地教我如何进行真正有用的 GIS 分析。

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说实话，我是一名 GIS 领域的资深用户，已经在这个行业摸爬滚打了十多年。我见过各种各样的 GIS 软件，用过不少相关的技术书籍，但很多书要么太偏重理论，要么太具体于某个软件版本，容易过时。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，在我看来，则是一种更加宏观且实用的视角。它并没有仅仅局限于介绍 ESRI 软件的具体操作步骤，而是更侧重于 GIS 分析的“思想”和“方法论”。这意味着，即使未来软件版本更新迭代，书中的核心分析思路和原理依然是适用的。我非常欣赏书中对于不同分析方法的原理、适用场景、优缺点以及潜在局限性的深入剖析。例如，在讲到网络分析时，我期待它能不仅仅是告诉我们如何绘制路径，更能解释为什么在这种情况下选择 A* 算法比 Dijkstra 算法更优，或者在处理实时交通数据时，我们需要考虑哪些额外的因素。这种深度和广度的结合，对于我这样想要不断提升分析能力、追求卓越的 GIS 专业人士来说，是至关重要的。我希望这本书能帮助我重新审视和巩固我已有的 GIS 分析知识，发现一些我之前可能忽略的细节或者更高级的应用技巧。此外，我也希望书中能够提供一些前沿的分析思路，例如结合大数据、机器学习等技术进行空间分析，这对于保持我的技术领先性非常有帮助。这本书的到来，就像是给我这位老兵的一次“集训”，让我有机会重新武装自己，迎接新的挑战。

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作为一名GIS项目的技术负责人，我深知一个高效、准确的GIS分析是项目成功的关键。我们团队经常需要处理大量的地理空间数据，并从中提取有价值的信息来指导项目实施。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，我非常重视，因为我希望它能够为我的团队提供一个坚实的分析框架和一套系统性的方法论。我期待书中能够详细阐述各种GIS分析技术的原理，以及它们在不同应用场景下的最佳实践。例如，在进行环境影响评估时，如何运用空间分析来预测污染扩散范围，如何评估生态敏感区域的风险；在进行交通流分析时，如何利用网络分析来优化交通线路，减少拥堵。我希望书中能够提供一些案例，展示如何将这些分析技术有机地结合起来，解决复杂的现实问题。此外，我非常关注书中关于数据质量控制和分析结果解释的内容。在实际项目中，数据质量问题常常会影响分析的准确性，而如何清晰地向决策者解释复杂的分析结果，也是我们面临的挑战。这本书能够帮助我提升团队的整体GIS分析能力，确保我们能够交付高质量的项目成果。

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我是一个 GIS 爱好者，虽然不是专业的 GIS 从业人员，但我对 GIS 技术充满热情，并乐于学习和探索。我平时会利用业余时间，通过各种渠道学习 GIS 知识，但总觉得缺乏一个系统性的、深入的指导。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，对于我这样渴望深入了解 GIS 分析的非专业人士来说，绝对是一份宝贵的财富。我希望这本书能够以相对易懂的方式，深入浅出地讲解 GIS 分析的核心概念和常用方法。我尤其期待书中能够包含大量的图示和实例，这样即使是初学者，也能通过直观的视觉内容理解复杂的分析过程。例如，在讲解空间插值时，我希望能够看到不同插值方法的图示对比，理解它们各自的特点和适用范围。我还希望书中能够提供一些可以动手实践的练习，让我有机会在实际操作中巩固所学的知识。这本书的存在，将大大降低我自学 GIS 分析的门槛，让我能够更自信地探索 GIS 的世界，也许未来我还能将这些技能应用到我的工作或者兴趣爱好中。我非常期待这本书能够成为我 GIS 学习道路上的重要里程碑。

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我是一名从事城市规划的工程师，日常工作中经常需要运用 GIS 来进行空间分析，以支持决策。然而，在处理复杂的城市问题时，我常常感到现有的一些分析工具和方法不够得心应手。《The ESRI Guide to GIS Analysis Volume 1》这本书，我关注了很久，它的名字就预示着它将深入探讨 GIS 分析的精髓，而不仅仅是软件的界面操作。我最期待的是书中对于空间分析逻辑和理论的深度讲解。例如，在进行土地适宜性分析时，如何科学地选取评价因子，如何确定各因子的权重，以及如何进行模型构建和结果的解释，这些都是我工作中经常需要面对但又颇具挑战性的环节。我希望这本书能够提供清晰的思路和严谨的方法论，帮助我构建更科学、更可靠的分析模型。同时，我也非常期待书中能够提供一些关于如何应对数据不确定性、如何评估分析结果的置信度等方面的指导。在城市规划领域，我们经常面临数据不完整、精度不高的情况，掌握如何处理这些问题对于提高分析的可靠性至关重要。这本书的出版，对于我来说，不仅仅是一本工具书，更像是一次思维的升华，能够帮助我将 GIS 分析的能力提升到一个新的高度，从而更好地服务于城市的可持续发展。

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