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出版者:Taylor & Francis

作者:Drummond, Jane (EDT)/ Billen, Roland (EDT)

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2006-11

价格:$ 141.19

装帧:HRD

isbn号码:9780849390920

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• 移动GIS
• 动态GIS
• 地理信息系统
• 空间数据
• 遥感
• 地图学
• 位置服务
• 软件开发
• 数据分析

图书简介：《空间数据科学导论：理论、方法与应用》 作者： [此处可填入一个或一组富有资历的作者姓名] 出版社： [此处可填入一个知名的学术或专业出版社名称] 页数： 约 850 页 ISBN： [此处可填入一个示例 ISBN] --- 核心主题： 本书深入探讨了现代空间数据科学的理论基础、核心方法论以及在多个领域的实际应用，旨在为读者提供一个全面、严谨且与时俱进的知识体系。它着重于如何从海量、多源、异构的空间信息中提取知识、构建模型并做出精确决策。 --- 第一部分：空间数据科学的理论基石与哲学（约 220 页） 本部分奠定了整个学科的理论框架，探讨了地理空间信息的本质、测量和表示的挑战。 第一章：空间数据的范式与演进 本章首先界定了空间数据科学（Spatial Data Science, SDS）与传统地理信息科学（GIScience）的区别与联系。我们探讨了从确定性空间观到概率空间观的转变，并深入分析了“大空间数据”（Big Spatial Data）时代的特征，包括数据的体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和真实性（Veracity）。特别关注了空间现象的内在复杂性，如尺度依赖性（Scale Dependency）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）。 第二章：空间统计学的公理与推断 这是理解空间数据分析的关键。本章详细阐述了空间自相关（Spatial Autocorrelation）的理论——无论是全局的（如 Moran's I, Geary's C）还是局部的（如 LISA, G/G 统计量）。我们系统性地介绍了克里金（Kriging）方法的数学基础，包括变异函数（Variogram）的理论模型（球形、指数、高斯模型）及其在数据插值和不确定性量化中的作用。此外，还涵盖了空间采样的设计原理和最优采样策略。 第三章：空间计量经济学与空间回归模型 本章聚焦于如何在回归分析中恰当地处理空间效应。内容包括空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SLM）以及空间杜宾模型（SDM）的推导与估计。重点分析了模型选择的标准（如赤池信息准则 AIC/BIC 的空间版本），以及如何解释空间系数与非空间系数的相互作用。同时也讨论了空间固定效应（Spatial Fixed Effects）和时间固定效应在面板数据分析中的应用。 第四章：地理信息学的本体论与认知挑战 本章探讨了“什么是空间”这一哲学问题在计算科学中的体现。内容涵盖了基于对象（Object-based）、基于像元（Cell-based）和基于场（Field-based）三种主要的空间数据模型，并讨论了如何将现实世界中模糊的、连续的现象转化为可计算的离散结构。我们引入了空间信息伦理和隐私保护的基础原则，强调了数据源的可信度与偏差（Bias）在推断过程中的影响。 --- 第二部分：空间分析的核心方法论与计算技术（约 350 页） 本部分深入技术层面，详细介绍了处理和分析复杂空间数据集所需的前沿算法和软件实现。 第五章：地理空间数据结构与高性能计算 本章讲解了高效存储和检索大规模空间数据所需的底层数据结构。详细分析了 R-tree、Quadtree 等空间索引机制的性能权衡。在计算方面，本章转向高性能计算（HPC）在地理空间分析中的应用，包括并行化算法（如 MapReduce 框架下的空间连接操作）和 GPU 加速技术在栅格运算中的实施。 第六章：地理空间机器学习与深度学习 本章将传统的统计模型升级到现代的预测和分类框架。内容包括： 1. 监督学习在空间中的应用： 随机森林（Random Forest）、支持向量机（SVM）在土地利用分类、房价预测中的空间适应性调整。 2. 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）在遥感影像特征提取中的应用，特别是 U-Net 架构在语义分割中的优化。 3. 图神经网络（GNN）： 如何将城市交通网络、社交网络等离散结构转化为图数据，并利用 GNN 进行链路预测和节点分类。重点讨论了图卷积网络（GCN）在空间依赖性建模上的优势。 第七章：时空数据建模与模式发现 本章专注于处理时间序列与空间维度交织的数据集。我们介绍了时空立方体（Spatiotemporal Cube）的概念，并详细讲解了时空回归模型（如 ST-GWR），用于捕捉随时间变化的局部效应。内容还包括模式演化分析（Pattern Evolution Analysis），例如如何使用序列模式挖掘技术识别犯罪热点或疾病传播路径的动态迁移。 第八章：空间数据可视化与探索性分析（ESDA） 本章强调可视化作为分析工具而非仅仅是结果展示的地位。涵盖了复杂空间数据的有效可视化策略，包括使用投影（如 Cartograms、Dasymetric Maps）来克服传统地图制图的局限性。重点介绍了交互式探索性数据分析（iESDA）的技术，如何通过动态刷选（Brushing and Linking）和多视图集成来发现数据中的隐藏结构和异常值。 --- 第三部分：前沿应用与交叉学科融合（约 280 页） 本部分展示了空间数据科学如何驱动跨学科研究和实际问题的解决。 第九章：城市计算与智慧基础设施 本章聚焦于城市环境的复杂系统分析。探讨了如何整合多源传感器数据（如 IoT、交通流量、社交媒体签到）来构建城市数字孪生（Digital Twin）的基础模型。应用案例包括交通需求预测、公共服务设施的最优布局、以及城市热岛效应的精细化模拟与缓解策略。 第十章：环境遥感与地球系统建模 本章侧重于地球观测数据的处理与应用。详细介绍了高光谱成像数据的降维技术、合成孔径雷达（SAR）数据的几何校正与干涉处理（InSAR）。应用实例包括气候变化影响评估、植被健康指数的长期监测，以及利用物理模型与数据驱动模型进行耦合的地球系统模拟。 第十一章：流行病学与公共卫生空间分析 本章深入探讨了空间分析在疾病防控中的关键作用。内容包括空间聚类分析在疫情暴发点识别中的应用，疾病风险的分层建模，以及基于 Agent-Based Modeling (ABM) 模拟传染病在异质人群中的传播动态。强调了在资源有限情况下，如何通过空间优化算法实现疫苗和医疗资源的有效分配。 第十二章：社会经济研究中的空间公平性量度 本章关注社会科学领域，探讨如何量化和可视化空间不平等。通过测度诸如机会可及性（Accessibility）、空间隔离度（Segregation Index）等指标，来评估不同群体在教育、就业和医疗资源获取上的差距。本章提倡使用基于空间公平性的指标体系来指导政策制定，超越简单的地理区位分析。 --- 总结与展望 本书的特点在于其理论的深度与方法的广度相结合，强调对空间数据内在结构（如尺度、自相关、异质性）的深刻理解，而非仅仅停留在工具的使用层面。它为研究人员、高级学生和专业数据科学家提供了一个坚实的平台，使他们能够独立设计、执行和解释复杂空间数据科学项目。 目标读者： 地理信息系统（GIS）专业人士、空间统计学研究人员、地理学、城市规划、环境科学、公共卫生及计算机科学中涉及空间分析的高级研究生和从业人员。

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