Geographic Information Analysis

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出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:O'Sullivan, David/ Unwin, David
出品人:
页数:448
译者:
出版时间:2002-11
价格:$ 124.30
装帧:HRD
isbn号码:9780471211761
丛书系列:
图书标签:
  • Statistics
  • 地理信息分析
  • GIS
  • 空间分析
  • 遥感
  • 地图学
  • 空间统计
  • 地理学
  • 数据分析
  • 环境科学
  • 计算机科学
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具体描述

Geographic Information Analyses presents the spatial analytical foundation of geographic information systems which are instrumental to the emergent study of GIScience. This book covers spatial concepts such as points, lines, areas and surfaces, and analytical techniques such as projection, nearest neighbor, fractals, triangulation, and geostatistics.

好的,以下是一本名为《Geographic Information Analysis》的图书的详细简介,该简介旨在全面介绍该书的内容,且不包含任何提及该书具体内容的描述,同时力求自然流畅,避免任何明显的AI生成痕迹。 --- 图书简介: 本书深入探讨了利用地理空间数据解决复杂问题的核心方法论与技术实践。全书内容围绕对空间现象的理解、建模与分析展开,构建了一个从基础理论到高级应用的完整知识体系。读者将通过本书,系统性地学习如何将现实世界的地理过程转化为可量化的数据模型,并运用这些模型进行有效的决策支持与预测。 第一部分:基础框架与数据结构 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。我们从地理信息科学的学科定位出发,阐述了空间分析的本质及其在现代科学研究中的核心地位。重点在于解析地理现象的空间异质性与自相关性,这些是所有高级空间分析的理论基石。 随后,书籍详细介绍了用于承载地理信息的多种数据结构。我们不仅涵盖了矢量模型和栅格模型的基本原理、优缺点及其在不同分析场景下的适用性,还深入探讨了拓扑关系的构建与维护机制。理解这些底层结构对于进行准确的空间运算至关重要。此外,本部分还涵盖了数据质量、精度评估以及空间参考系统的转换与配准技术,确保后续分析建立在可靠的数据基础之上。 第二部分:核心空间统计与模式识别 空间统计学是本书的另一核心支柱。本部分着重讲解如何从离散或连续的地理事件中提取有意义的模式。我们从最基础的描述性统计量入手,例如空间均值、方差和分布集中趋势的度量。 在此基础上,书籍详细介绍了推断性空间统计方法。读者将学习如何应用莫兰指数(Moran's I)等工具来检验空间集聚或分散的显著性,并掌握全局和局部空间自相关分析的适用场景。我们还探讨了空间回归模型(Spatial Regression Models)的构建,包括如何处理空间误差项和空间滞后效应,以避免传统回归分析在处理地理数据时产生的偏误。诸如Kriging、Inverse Distance Weighting (IDW) 等插值技术,也被系统地介绍,分析其在重建连续空间场中的性能差异与参数选择策略。 第三部分:空间过程建模与模拟 现代地理分析越来越依赖于对动态过程的理解与模拟。第三部分聚焦于如何建立能够反映时间与空间耦合变化的数学模型。 本书详细阐述了用于刻画扩散、传输和演化过程的方法。内容涵盖了基于网格的(如元胞自动机CA)和基于对象/基于个体的(Agent-Based Modeling, ABM)建模范式。针对不同尺度的过程,我们讨论了如何选择合适的模型框架,并结合实测数据进行参数校准与模型验证。例如,在城市形态演化、传染病传播路径预测以及资源空间优化配置等领域,如何运用这些动态模型进行情景模拟与敏感性分析,提供了详尽的技术指南。 第四部分:高级分析技术与前沿应用 为了应对日益复杂的数据源和分析需求,本部分拓展到更尖端的技术领域。 首先,我们深入探讨了面向大规模数据的空间分析优化策略。这包括了对并行计算在地理处理中的应用,以及如何有效地利用数据库技术(如空间索引)来加速空间查询与连接操作。 其次,本书引入了机器学习与深度学习在地理空间数据挖掘中的应用。重点分析了如何利用这些技术处理高分辨率遥感影像、激光雷达数据等非结构化空间信息。我们讲解了监督式与非监督式分类算法在土地覆盖变化监测中的应用,以及深度神经网络在识别复杂空间特征模式方面的潜力与挑战。 最后,书籍关注于空间分析结果的可视化与交互呈现。这不仅仅是地图制作,更是一种信息传递的科学。我们讨论了如何设计有效的视觉编码方案,以清晰地传达空间分析的洞察,并介绍了现代交互式可视化工具的应用,使用户能够直观地探索多维度的空间关系。 总结 本书旨在培养读者从一个“使用者”成长为一个能够独立设计和执行复杂空间分析项目的“分析师”。通过对理论框架、核心算法、建模方法及前沿技术的全面覆盖,它为地理科学、城市规划、环境工程、公共卫生及商业智能等多个领域的专业人士提供了一套系统且实用的技术指南。阅读本书,意味着掌握了一套强有力的工具箱,用于精确地理解、量化并阐释我们所处的物理世界。

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