Algorithmic Foundation of Multi-scale Spatial Representation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Li, Zhilin

出品人:

页数:281

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 158.14

装帧:HRD

isbn号码:9780849390722

丛书系列:

图书标签:

GIS
多尺度空间表示
算法基础
空间数据分析
地理信息系统
计算机图形学
图像处理
空间建模
计算几何
数据可视化
空间分析

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具体描述

With the widespread use of GIS, multi-scale representation has become an important issue in the realm of spatial data handling. However, no book to date has systematically tackled the different aspects of this discipline. Emphasizing map generalization, "Algorithmic Foundation of Multi-Scale Spatial Representation" addresses the mathematical basis of multi-scale representation, specifically, the algorithmic foundation. Using easy-to-understand language, the author focuses on geometric transformations, with each chapter surveying a particular spatial feature.After an introduction to the essential operations required for geometric transformations as well as some mathematical and theoretical background, the book describes algorithms for a class of point features/clusters. It then examines algorithms for individual line features, such as the reduction of data points, smoothing (filtering), and scale-driven generalization, followed by a discussion of algorithms for a class of line features including contours, hydrographic (river) networks, and transportation networks. The author also addresses algorithms for individual area features, a class of area features, and various displacement operations. The final chapter briefly covers algorithms for 3-D surfaces and 3-D features. Providing a thorough treatment of low-level algorithms, "Algorithmic Foundation of Multi-Scale Spatial Representation" supplies the mathematical groundwork for multi-scale representations of spatial data.

空间数据科学与计算几何导论本书聚焦于现代空间数据处理与分析领域的前沿挑战，深入探讨从底层数据结构到高级算法设计与应用的全景图。它不仅仅是一本理论参考书，更是一本面向实践的指南，旨在为研究人员、高级学生及数据科学家提供一套坚实的计算工具箱，以应对日益复杂的地理信息系统（GIS）、遥感、计算机视觉和机器人技术中的空间数据难题。本书的结构精心设计，旨在引导读者从基础的几何拓扑概念平稳过渡到高性能的计算实践。我们将从空间数据的数字化表示这一核心问题入手，详细剖析向量数据（如拓扑结构、面、线、点集合）和栅格数据（如多分辨率金字塔、四叉树和八叉树）的数学基础与存储效率考量。特别关注在处理海量、高维空间数据流时，如何选择最优的底层数据结构以确保查询速度和空间一致性。第一部分：基础空间数据结构与拓扑学本部分是理解后续高级算法的基石。我们将首先回顾欧几里得几何在计算中的精确性与近似性问题，特别是浮点运算带来的误差管理策略。章节一：离散化与数据结构深入讲解空间索引机制。不仅限于传统的B树和R树，更详细阐述了R-树、Hilbert 排序、Z-order 曲线在空间对象关系查询（如相交、包含、最近邻）中的性能优势与局限性。针对大规模数据，本书将讨论分层空间数据结构（如KD树的变体）如何有效地支持多尺度分析，并提出了一种结合四叉树和八叉树的混合索引模型，用于处理三维点云数据的快速检索。章节二：计算几何核心算法计算几何是空间分析的数学骨架。我们将详细推导和实现一系列关键算法： 1. 平面划分与对偶结构：研究线段的扫描线算法（Sweep-Line Algorithm），用于高效计算平面图的交点、凸包的动态维护，以及Delaunay 三角剖分及其在插值和表面重建中的应用。 2. 布尔运算的稳健性：重点讨论如何使用拓扑关系模型（如半边数据结构Half-Edge Data Structure）来保证多边形相交、合并、差集操作的数学严谨性，规避因浮点误差导致的拓扑错误（如“悬空边”或“自相交”）。第二部分：空间分析与模型构建本部分将视角从数据结构转向如何利用结构进行有意义的空间分析和建模。章节三：距离度量与空间统计超越简单的欧氏距离，本书系统探讨了非欧几里得距离在空间分析中的必要性，包括测地线距离（在地表分析中）和网络距离（在交通路径规划中）。同时，引入空间自相关性的概念，详细介绍Moran's I 统计量、Getis-Ord $G_i^$ 统计量的计算方法，以及如何构建空间权重矩阵（如基于距离衰减、邻接关系）以支持空间回归分析。章节四：表面建模与插值本书对数字高程模型（DEM）的构建和分析进行了深入探讨。详细对比了克里金插值（Kriging）系列方法（普通、泛克里金）的变异函数模型选择，以及如何利用径向基函数（RBF）进行高精度曲面拟合。在处理大规模点云数据时，我们重点介绍了体素化方法和基于局部模型的拟合策略，以提高三维重建的效率和细节保留能力。第三部分：高级空间过程与应用本部分关注时空数据处理、高级几何运算在具体领域（如运动规划和遥感图像处理）的应用。章节五：时空数据建模与查询现代空间数据往往具有时间维度。本章专注于时空数据模型的设计，包括事件序列和时空立方体的构建。我们将讨论如何有效地进行时空关联查询（例如：“在过去一小时内，哪些传感器记录的温度超过阈值，并且它们的位置在100米范围内相互接近？”）。算法层面，着重介绍时空索引（如t-R树）的性能优化。章节六：运动规划与路径优化结合机器人学和自动驾驶的需求，本章探讨在复杂约束空间中进行路径搜索。从经典的A算法到更适应高维障碍物的基于采样的规划器（如RRT），本书提供了详细的算法伪代码和性能分析。特别关注可见性图（Visibility Graph）在多边形环境中的构建与优化，以及如何利用势场法进行实时的避障修正。章节七：图像几何校正与配准针对遥感和计算机视觉领域，本书阐述了几何校正的数学基础。详细介绍仿射变换、透视变换和更复杂的非线性映射（如多项式模型）的参数估计过程。关键在于特征点匹配和鲁棒性估计（如RANSAC算法）在去除野点对配准精度影响方面的应用。全书贯穿着对计算复杂度和内存效率的持续关注。每一章的算法介绍都附带有对其时间复杂度的严格分析，并推荐了在实际高性能计算环境中（如GPU加速、并行计算框架）实现这些空间算法的最佳实践。本书旨在培养读者不仅能使用现有的空间分析工具，更能理解、设计和优化解决新一代空间计算挑战的底层算法的能力。