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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Barry Kavanagh

出品人:

页数:589

译者:

出版时间:2002-4-18

价格:USD 136.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130322890

丛书系列:

图书标签:

测绘学
地理信息系统
遥感
地图学
空间数据
地理空间技术
大地测量
工程测量
GIS
地球科学

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具体描述

For courses in Geomatics/Surveying. Divided into three parts--Fundamentals, Remote Sensing, and Engineering Applications--this state-of-the-art exploration of the theory and applications of geomatics recognizes the expansion and advances in the field and the broadening of the allied disciplines that have a direct interest in the newest technological approaches to geo-data collection, processing, analysis, management, and presentation. Exceptionally well-written by an author with many years of practical experience in both teaching and surveying, it covers both traditional topics in surveying and the more recently developed topics in geographic information systems (GIS), global positioning (GPS) and airborne imagery, together with satellite imagery (remote sensing)--all with a focus on applications of interest in the fields of civil, surveying, and geological engineering, physical geography, environmental, natural resources, etc.

好的，这是一份关于一本假设名为《地球空间科学前沿》（Frontiers in Geospatial Science）的图书简介。该书内容将与您提到的“Geomatics”一词所代表的地理信息科学、测量学等领域有所区别，侧重于新兴技术在地球观测和空间数据分析中的应用。 --- 《地球空间科学前沿》（Frontiers in Geospatial Science）图书简介：深度解析现代地球观测、空间智能与数据驱动的地理未来在二十一世纪的科技浪潮中，我们对地球的理解正经历一场深刻的范式转变。传统依赖于地面测绘和静态数据的模式，正迅速被由卫星遥感、无人机测绘、高精度定位系统和人工智能驱动的动态、实时的地球空间信息流所取代。《地球空间科学前沿》正是为迎接这一变革而作，它并非专注于地理信息系统的基础理论或传统的测量学原理，而是将目光投向了最前沿、最具颠覆性的技术及其在地球科学、城市规划、环境监测乃至国家安全领域的应用前景。本书旨在为地理空间领域的资深从业者、高级研究人员以及希望掌握下一代空间技术工具的决策者，提供一个全面而深入的视角，探讨如何利用海量、多源、异构的空间数据，构建智能、自适应的地球模型。第一部分：超高分辨率地球观测系统的演进与挑战本部分深入探讨了当前地球观测技术的硬件与数据获取方式的飞跃。我们不再仅仅讨论卫星的轨道和分辨率，而是聚焦于下一代传感器技术及其带来的数据特性。 1. 合成孔径雷达（SAR）的相干性革命：我们将详尽分析超越传统DInSAR（差分干涉测量）的先进技术，如永久散射体（PS）分析在基础设施健康监测中的应用。重点解析如何处理大气延迟、植被遮挡等复杂因素，以提取毫米级的地表形变信息。特别地，书中将介绍使用L波段和P波段SAR穿透森林冠层，监测土壤含水量和地下水位的创新方法，这与传统的光学遥感形成了鲜明的对比。 2. 低轨巨型星座与实时数据处理：本书对新兴的小型化、集群化卫星星座（如数百颗卫星组成的系统）进行了深入剖析。这类星座的优势在于极高的重访频率和数据时效性。讨论的重点在于数据分发架构和边缘计算。如何设计高效的地面站网络和云处理流程，才能在数据下传的几小时内，甚至几分钟内，完成特征提取和信息产品生成，是本部分的核心议题。 3. 无人机（UAS）与机载激光雷达（LiDAR）的融合：传统固定翼航空摄影测量已逐渐被多旋翼和固定翼无人机平台取代。本书不仅展示了无人机在小尺度、高精度地形测绘中的优势，更侧重于多传感器融合技术。如何将高分辨率可见光影像、多光谱传感器与机载LiDAR点云数据进行严格的空间配准和语义融合，以构建具有丰富属性信息的三维城市模型（3D City Models），是本章节的关键内容。第二部分：空间数据智能分析与地球系统建模空间数据量级呈指数级增长，传统的分类和解译方法已无法应对数据的复杂性和维度。本部分的核心在于将深度学习和因果推理引入到地理空间分析的流程中。 1. 深度学习在遥感图像解译中的前沿应用：本书超越了标准的卷积神经网络（CNN）在地物分类上的应用，深入探讨了Transformer模型在时序遥感数据分析中的潜力。例如，如何利用自注意力机制（Self-Attention）来识别长周期、低频次的地理事件（如冰川消融、湿地变化），并区分自然变异与人为干扰。此外，书中还详细介绍了弱监督学习和半监督学习在缺乏大规模标注数据集时的解决方案。 2. 地理空间知识图谱（Geo-Knowledge Graphs）：地理空间数据是典型的异构数据（矢量、栅格、文本、时序）。本书阐述了如何构建一个统一的地理空间知识图谱，将地理实体（如建筑物、河流）、它们之间的空间关系（邻近、包含）以及事件时间线进行结构化关联。这使得机器能够进行更高级的推理，例如“在过去五年中，哪些沿海地区的能源基础设施受到了气候变化风险模型预测的显著影响？” 3. 物理驱动与数据驱动模型的耦合：在环境科学领域，单纯依靠数据拟合的黑箱模型存在泛化性差的问题。本部分提出了一种“物理约束的深度学习”方法。例如，在水文模拟中，将Navier-Stokes方程或质量守恒定律作为损失函数的约束项，从而确保数据驱动的模型输出结果既符合观测数据，又满足基本的物理定律。第三部分：空间智能基础设施与社会影响本部分关注将尖端空间技术转化为实际的社会效益和经济价值，特别是关注基础设施建设、风险管理和新兴的“数字孪生”概念。 1. 数字孪生（Digital Twins）的空间语义构建：数字孪生不再是静态的3D模型，而是具备实时数据反馈和预测能力的动态系统。本书重点阐述了如何将LiDAR、物联网（IoT）传感器数据、社会经济统计数据，通过语义标注和时间序列对齐，集成到一个可操作的城市级数字孪生平台中。这涉及到大规模地理数据库的性能优化和实时数据流的完整性验证。 2. 空间风险的量化与韧性评估：在气候变化和城市化的双重压力下，如何准确评估基础设施的空间韧性至关重要。本书引入了基于蒙特卡洛模拟的空间暴露分析，结合供应链网络理论，评估一旦某一关键节点（如交通枢纽或电力变电站）受损后，对整个区域经济活动的影响级联效应。 3. 隐私保护与空间大数据伦理：随着定位精度达到米级甚至亚米级，对个人轨迹数据的收集和使用引发了重大的隐私和伦理问题。本书探讨了差分隐私（Differential Privacy）技术在地理空间数据集发布中的应用，以及如何设计聚合查询机制，在不泄露个体信息的前提下，提供有价值的宏观群体行为洞察。 --- 目标读者：空间数据科学家、高级遥感工程师、地理信息系统架构师、城市规划与环境决策者、高年级本科生及研究生。《地球空间科学前沿》提供的是一把开启未来空间的钥匙，它不是对已知知识的梳理，而是对未知领域边界的探索，旨在培养读者运用最先进的工具和思维，解决人类社会面临的最紧迫的地球空间挑战。