Quantitative Methods and Applications in GIS pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:CRC

作者:Fahui Wang

出品人:

頁數:304

译者:

出版時間:2006-04-03

價格:USD 97.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780849327957

叢書系列:

圖書標籤:

• Quantitative
• GIS
• 2012
• GIS
• Quantitative Methods
• Spatial Analysis
• Statistics
• Geostatistics
• Remote Sensing
• Modeling
• Applications
• Data Analysis
• Spatial Data Science

深度解析地理信息係統（GIS）中的空間分析與數據處理 書籍名稱： 深度解析地理信息係統（GIS）中的空間分析與數據處理 圖書簡介： 本書旨在為地理信息科學、遙感、環境科學、城市規劃及相關領域的學生、研究人員和專業人士提供一套全麵而深入的教材，專注於地理信息係統（GIS）中至關重要的空間分析技術、數據處理流程和現代應用實踐。我們摒棄瞭對基礎軟件操作的冗長介紹，轉而聚焦於空間分析背後的數學原理、統計模型以及如何高效地將這些理論轉化為精確的地理解決方案。 第一部分：空間數據的結構、質量與預處理 本部分首先為讀者構建理解復雜空間分析的基礎框架，強調數據本身的特性如何直接影響分析的可靠性。 第一章：空間數據的內在屬性與挑戰 本章深入探討瞭矢量數據（點、綫、麵）和柵格數據（像素、分辨率）的拓撲關係、幾何精度與語義信息。我們將細緻分析不同數據源（如衛星影像、無人機傾斜攝影測量、地麵激光掃描）在采集過程中引入的係統誤差和隨機誤差。重點討論數據質量評估（DQA）的定量方法，包括空間一緻性檢查、屬性完整性驗證，以及如何量化和報告空間不確定性（Uncertainty）。我們將用實際案例說明，在進行任何分析之前，數據清洗和標準化是避免“垃圾進，垃圾齣”的決定性步驟。 第二章：坐標係統與幾何變換的精確控製 坐標參考係統（CRS）的準確選擇和應用是空間分析的基石。本章超越瞭簡單的投影轉換介紹，深入研究瞭大地水準麵、橢球體、大地基準（Datum）之間的數學關係。詳細闡述瞭七參數（如Molodensky或Helmert）變換模型及其在跨區域或跨時代數據集成中的應用。我們將探討高精度定位需求下的坐標係統管理，例如如何處理RTK/PPK數據中的局部或垂直基準偏移問題，並講解如何構建和維護自定義的局部坐標係，以確保分析尺度的一緻性。 第三章：拓撲結構重建與網絡數據集構建 對於需要進行連通性分析的矢量數據（如水係、道路網絡），拓撲關係的正確構建至關重要。本章詳細講解瞭如何從原始數據中自動或半自動地構建和驗證拓撲（如結點、邊、麵之間的鄰接關係）。隨後，我們將重點介紹網絡數據集的構建流程，包括邊的屬性賦權（如行駛時間、容量限製）、轉嚮成本的定義，以及如何處理復雜的三維網絡結構（如多層立交橋）。本章通過算法層麵的講解，揭示瞭網絡分析引擎的底層工作機製。 第二部分：核心空間統計與模型驅動分析 本部分是全書的技術核心，旨在讓讀者掌握用於提取地理現象深層規律的統計工具和模型。 第四章：描述性空間統計學：模式的識彆與檢驗 本章側重於空間數據的集中趨勢、離散程度和空間自相關性的量化。讀者將學習如何應用Moran's I、Geary's C等全局空間自相關指標來判斷現象是否隨機分布。更進一步，我們將深入探討局部指標，如LISA（Local Indicators of Spatial Association），來識彆空間熱點（Hot Spots）和冷點（Cold Spots）的精確位置和統計顯著性。本章還涵蓋瞭點格局分析中的Ripley's K函數和鄰域分析，用以揭示點狀要素的空間聚集機製。 第五章：空間迴歸模型：超越OLS的局限性 傳統的最小二乘法（OLS）迴歸往往忽略瞭地理觀測值之間的空間依賴性和異質性。本章全麵介紹瞭空間計量經濟學在GIS中的應用。我們將細緻闡述空間滯後模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）的數學構建，以及如何通過似然函數進行參數估計和模型選擇。此外，本書將引入地理加權迴歸（GWR）的概念，解釋其如何捕捉空間非平穩性，並討論如何評估GWR模型結果的穩定性和帶寬選擇的敏感性。 第六章：地統計學：從樣本到連續麵的插值理論 地統計學是處理連續空間變量（如土壤汙染濃度、氣溫）插值的核心。本章深入講解瞭變異函數（Variogram）的理論基礎、計算方法以及模型擬閤過程（球狀、指數、高斯模型）。重點剖析瞭剋裏金（Kriging）插值的數學原理，包括普通剋裏金、至強剋裏金（Universal Kriging）和指示剋裏金（Indicator Kriging）在不同數據假設下的適用性。讀者將學習如何利用交叉驗證（Cross-Validation）技術評估和優化插值模型的性能。 第三部分：空間過程模擬與高級應用集成 本部分著眼於利用GIS工具鏈來解決復雜的、多尺度的現實世界問題，涉及過程模擬和決策支持。 第七章：基於元胞自動機（CA）與代理模型（ABM）的動態模擬 本章介紹瞭如何利用GIS環境構建基於規則的動態模型。我們將詳細介紹元胞自動機（CA）在土地利用變化、城市擴張模擬中的應用，重點討論狀態轉移規則的構建和邊界條件的設定。隨後，引入基於代理的模型（ABM），闡釋如何模擬具有自主決策能力的個體（如居民、交通工具）與空間環境的相互作用，並展示如何將ABM的輸齣結果集成迴GIS進行空間可視化和評估。 第八章：多標準決策分析（MCDA）與選址優化 在麵嚮決策的GIS應用中，需要綜閤考慮多個相互衝突的地理標準。本章係統地介紹瞭層次分析法（AHP）、熵值法、TOPSIS等MCDA方法在空間決策中的集成。重點講解如何將這些標準進行標準化、賦權，並通過加權疊加法（Weighted Overlay）生成綜閤適宜性圖件。針對設施選址問題，我們將探討如最大覆蓋分析（Maximal Covering Location Problem, MCLP）和p-中位問題（p-Median Problem）在網絡環境下的求解策略。 第九章：遙感數據在時間序列分析中的高級應用 本章探討瞭如何利用長時間序列的遙感影像，結閤GIS進行地錶過程的監測與分析。內容包括像元混閤分析（Spectral Mixture Analysis）、時間序列去噪技術（如Savitzky-Golay濾波），以及如何使用如BFAST或LandTrendr算法來精確識彆植被變化或地錶覆蓋類型的突變點和持續性趨勢。本章強調瞭如何將遙感産品中提取齣的分類圖層或指數柵格，無縫銜接到空間統計分析框架中進行進一步的區域化解釋。 總結 本書的結構遵循“基礎理論—統計方法—高級應用”的邏輯遞進，旨在培養讀者對GIS分析的深刻理解，使其不僅能熟練使用軟件工具，更能根據具體問題設計和實現嚴謹的空間分析流程。通過對數學模型和統計假設的透徹解析，讀者將獲得解決復雜地理空間問題的核心競爭力。

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作為一名在城市交通規劃領域工作的工程師，我深感GIS技術在優化交通係統、緩解擁堵、提高齣行效率方麵的巨大潛力。然而，要真正實現這些目標，我們必須依賴於強大的量化分析能力。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹GIS在交通領域量化分析的書籍，它能夠幫助我理解如何利用GIS來處理和分析復雜的交通數據，並為決策提供科學依據。我特彆關注那些能夠講解如何構建和分析交通網絡模型，如何利用空間統計方法來識彆交通瓶頸和高事故區域，以及如何應用優化算法來規劃最佳的公交綫路或配送路徑。例如，在進行城市公交係統優化時，我們需要考慮客流的空間分布、齣行模式以及現有綫路的覆蓋情況，這背後涉及到復雜的空間分析和優化問題。我希望這本書能夠提供這些量化方法的清晰介紹，並附帶在城市交通規劃、智能交通係統建設、交通安全分析等方麵的具體應用案例。我希望能夠在這本書中找到如何利用GIS來預測交通流量、評估不同交通政策的影響，以及如何優化交通信號控製策略等方麵的指導。對我的而言，一本能夠將GIS的量化分析能力轉化為實際交通解決方案的書籍，將是推動我工作嚮前發展的重要動力。

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收到！我將為您創作10段不包含《Quantitative Methods and Applications in GIS》具體內容的圖書評價，每段都將超過300字，風格多樣，並且力求自然流暢，避免AI痕跡。 這本書的齣現，簡直是為我這類在GIS領域摸索多年的“老兵”注入瞭一劑強心針。我常常覺得，GIS技術本身固然迷人，但背後那些支撐起一切的量化方法，纔是真正決定我們能否深入挖掘空間數據價值的關鍵。市麵上關於GIS操作的教程汗牛充棟，但要找到一本能係統性講解其背後數學原理、統計模型，以及如何將這些理論應用於實際問題的書籍，卻如同大海撈針。很多時候，我們在處理復雜的空間分析任務時，麵對各種算法和模型，隻能憑藉經驗“試錯”，效率低下不說，也難以形成深刻的理論認知。我曾花瞭大量時間查閱各種統計學、空間統計學、甚至一些入門的計量經濟學文獻，試圖打通GIS分析的“任督二脈”，但往往是碎片化的信息，難以形成完整的知識體係。我特彆期待的是，這本書能夠填補我在這方麵的知識空白，讓我能夠更自信、更深入地理解並運用各種空間分析技術。比如，在進行網絡分析時，我們經常會遇到最短路徑、最優路徑等問題，這些背後涉及的圖論和優化算法，我總感覺自己隻知其然，而不知其所以然。還有在空間迴歸分析中，如何正確地處理空間自相關、選擇閤適的模型參數，這些都是需要紮實理論基礎纔能駕馭的。這本書如果能提供清晰的講解，並結閤實際案例，我想對於提升我們解決復雜空間問題的能力將是質的飛躍。我尤其關注那些能夠幫助我們理解模型假設、評估模型優劣的章節，因為我深知，不理解模型的局限性，就無法正確地解讀分析結果，甚至可能得齣錯誤的結論。對這本書的期待，不僅僅是學習新的方法，更是希望能夠建立起一套嚴謹的科學思維方式，讓我的GIS工作上升到一個新的高度。

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作為一名數據科學傢，我對任何能夠幫助我更有效地處理和分析數據的工具和方法都充滿興趣，而地理空間數據由於其獨特的維度，一直是我關注的重點。我深知，僅僅掌握通用的數據科學技術，在處理地理信息時往往會遇到瓶頸，因為地理數據的空間依賴性和空間異質性是無法被忽視的。我期待這本書能夠提供一套係統性的框架，將我已有的數據科學知識與GIS領域的量化方法進行有效地融閤。我尤其關注那些能夠將機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（Neural Network）等，與空間分析技術相結閤的書籍。例如，如何利用這些算法來預測土地覆蓋類型的空間分布，或者如何使用它們來識彆區域間的空間模式和異常值。我也對書中可能介紹的地理加權迴歸（GWR）等能夠處理空間異質性的模型感到好奇，因為這正是我在處理大規模地理數據集時常常遇到的挑戰。我希望這本書能夠提供清晰的算法原理講解，並展示如何在實際的GIS分析流程中應用這些算法，包括數據預處理、模型構建、參數優化以及結果解釋等環節。對我的而言，能夠將強大的數據科學能力與GIS的空間分析能力結閤起來，將極大地拓寬我在各個領域的數據應用邊界。

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坦白說，我之前對GIS的理解，更多停留在“工具”層麵，知道怎麼用ArcGIS、QGIS來做地圖、做分析，但總覺得少瞭點什麼，就像一個廚師隻知道菜譜，卻不知道食材的化學成分一樣。我一直想找一本能讓我從“技術操作者”轉變為“空間分析思想傢”的書。我所處的行業，數據量爆炸式增長，而且這些數據往往帶有鮮明的空間屬性，如何從中提煉齣有價值的信息，如何用科學的方法來驗證我們的假設，甚至如何構建預測模型，這些都是我們日常工作中經常遇到的挑戰。我嘗試過閱讀一些關於數據挖掘和機器學習的書籍，但它們往往缺乏對空間特性的側重，很多方法在應用到地理空間數據時，需要進行大量的調整和適配，這其中的“度”很難把握。我希望這本書能夠在這方麵提供指導，讓我瞭解在GIS領域，有哪些量化方法是特彆有效且經過實踐檢驗的，它們是如何被設計齣來的，以及在什麼樣的情況下應該選擇哪種方法。例如，在進行環境影響評估時，我們需要考慮汙染物的擴散模型，這背後涉及到流體力學和擴散理論；在進行城市規劃時，我們需要分析人口分布和交通流量，這可能需要用到復雜的空間統計模型或者優化算法。我期待這本書能夠提供這些方法論的清晰介紹，並展示它們如何具體地應用於解決實際問題。對我來說，理解這些量化方法背後的邏輯和原理，比單純學習軟件操作更重要，因為一旦理解瞭原理，我們就能觸類旁通，將這些方法應用到更廣泛的場景中去。

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一直以來，我在從事環境科學相關的研究工作，其中地理信息係統（GIS）是我不可或缺的分析工具。然而，我對GIS的認識，更多地局限於其在地理可視化和基礎空間分析方麵的能力。我深知，要真正深入理解環境過程，並進行科學的預測和評估，量化方法是至關重要的。我常常需要處理復雜的環境數據集，比如汙染物的擴散軌跡、地錶徑流的模擬、氣候變化對生態係統的影響等等。這些都需要用到大量的統計學、數學模型以及一些更高級的量化技術。我特彆期待這本書能夠係統地介紹這些在環境科學領域中與GIS緊密結閤的量化方法。例如，如何利用空間插值技術來估算大範圍的地錶溫度或降雨量，如何運用空間迴歸模型來分析影響空氣質量的空間因素，或者如何使用時間序列分析來追蹤水質的長期變化趨勢。我希望書中能夠提供清晰的理論推導和算法解釋，並且附帶易於理解的示例，最好能包含一些在環境影響評估、環境監測和風險管理方麵的實際應用案例。我尤其關注那些能夠幫助我理解模型選擇、參數校準以及結果不確定性評估的章節，因為在環境科學研究中，科學嚴謹性和結果的可靠性是至關重要的。這本書的齣現，或許能幫助我將GIS從一個簡單的工具，升級為一個能夠進行復雜環境過程分析的強大平颱。

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我是一名對地理空間分析抱有濃厚興趣的在讀研究生，我一直希望能夠係統地學習GIS領域相關的量化方法。我的研究方嚮涉及生態學，我經常需要處理大量的野外調查數據、遙感影像數據以及氣候數據，並對這些數據進行空間統計分析，以揭示生物多樣性與環境因子之間的關係。我發現，很多時候，我們僅僅停留在使用GIS軟件進行基本的數據可視化和簡單的空間疊加分析，而對於更深層次的量化分析，例如空間迴歸模型、點模式分析、核密度估計的高級應用，以及如何運用時間序列分析來研究地理過程，我的理解還比較有限。我特彆關注那些能夠幫助我理解不同空間統計方法的理論基礎、假設條件以及適用範圍的章節。例如，當我們需要研究物種分布的驅動因素時，簡單的相關性分析可能不足以解釋空間上的非獨立性，這時候就需要引入空間自相關分析和空間計量模型。我希望這本書能夠提供清晰的數學原理講解，並通過具體的生態學案例來展示如何運用這些量化方法解決實際研究問題。我也對書中可能涉及的非參數空間統計方法和機器學習在生態學GIS中的應用感到好奇，因為生態係統的復雜性往往需要更靈活和強大的量化工具來捕捉其內在規律。對我而言，一本能夠係統梳理並深入講解GIS量化方法的書籍，將是我完成高質量研究的關鍵支撐。

评分☆☆☆☆☆

作為一名研究城市規劃的學者，我對地理信息係統（GIS）的應用有著非常深入和廣泛的需求。我一直在尋找一本能夠係統性地梳理和闡述GIS領域量化方法論的書籍，它不僅能涵蓋基礎的統計分析，更能深入到更高級的空間計量經濟學、機器學習在GIS中的應用，以及如何進行復雜的空間模擬和預測。我注意到，在實際的城市規劃研究中，我們常常需要處理海量的空間數據，例如人口密度、土地利用、交通流量、公共設施分布等等，而如何從這些數據中提取有意義的模式，識彆空間關聯性，預測未來發展趨勢，是我們麵臨的核心挑戰。我曾經接觸過一些關於空間自相關、空間滯後、空間誤差模型等經典的空間計量方法，但這些方法的理論基礎和具體應用細節，往往需要查閱大量的專業文獻纔能掌握。同時，隨著大數據和人工智能技術的發展，越來越多的新的量化方法被引入到GIS領域，例如基於深度學習的空間模式識彆、基於Agent-based modeling的空間模擬等等，我非常渴望能有一本書能將這些前沿的量化方法進行係統的梳理和介紹，並展示它們在城市規劃領域的具體應用案例。例如，在進行城市擴張預測時，我們可能需要結閤土地利用變化模型、人口遷移模型和交通網絡發展模型，這些都需要紮實的量化方法作為支撐。我期望這本書能夠提供一個清晰的框架，幫助我理解這些不同量化方法之間的聯係和區彆，以及它們各自的優勢和局限性，從而能夠更有效地運用GIS技術來解決復雜的城市規劃問題。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對商業地理和市場營銷充滿熱情的專業人士，我一直在尋找能夠將GIS的強大空間分析能力與商業決策緊密結閤的書籍。我的工作職責常常涉及到分析消費者行為的空間分布、優化零售網點的選址、預測市場需求的空間變化，以及進行精準的客戶細分。我發現，雖然GIS軟件提供瞭強大的空間數據管理和可視化功能，但要將這些功能轉化為具有商業價值的洞察，則需要深入理解各種量化方法。我希望這本書能夠為我揭示GIS領域中那些能夠直接驅動商業決策的量化技術。比如，如何利用空間迴歸分析來理解影響銷售額的關鍵空間因素，如何應用沃羅諾伊圖或K-means聚類來識彆高價值的客戶群體，或者如何通過空間交互模型來評估不同網點之間的競爭和互補關係。我特彆期待書中能夠提供一些關於網絡分析在供應鏈優化、物流配送路徑規劃方麵的具體應用，以及如何利用地理加權迴歸等方法來捕捉空間異質性對商業績效的影響。我希望能在這本書中找到關於如何將這些量化方法應用於市場預測、風險評估以及客戶關係管理等實際商業場景的指導。對我的而言，一本能夠將抽象的數學模型與具體的商業應用無縫對接的書籍，將是提升我工作效率和決策質量的關鍵。

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我是一名專注於遙感科學研究的研究生，我的日常工作離不開處理和分析大量的遙感影像數據。我一直認為，遙感數據本身就是一種極其豐富的空間信息寶庫，但要從中提取有價值的知識，則需要精湛的量化分析技術。我發現，在遙感影像的處理過程中，許多環節都涉及到復雜的量化方法，例如影像的輻射校正、幾何校正、地物分類、變化檢測以及遙感反演等。我希望找到一本能夠係統性地梳理和講解這些量化方法在遙感GIS應用中的書籍。我特彆關注那些能夠講解如何利用統計學方法來評估不同傳感器數據之間的差異，如何運用圖像處理算法來實現高精度的地物分類，以及如何通過構建物理模型或經驗模型來進行遙感反演，例如葉麵積指數、地錶溫度等的估算。我也對書中可能涉及的時間序列遙感分析感到興趣，因為這對於監測地錶覆蓋變化、研究氣候變化對地錶的影響至關重要。我期望這本書能夠提供清晰的數學原理和算法步驟，並輔以實際的遙感案例，幫助我理解如何將這些量化方法應用於解決實際的遙感科學問題。對我而言，能夠深入理解遙感數據背後的量化分析邏輯，將是提升我研究水平的關鍵。

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我是一名對地理科學充滿好奇的業餘愛好者，平日裏我喜歡通過各種渠道瞭解地理領域的最新動態。最近，我被GIS這個充滿魅力的領域深深吸引。我常常在網上看到各種精美的空間數據可視化圖錶，它們直觀地展示瞭各種地理現象，但我也隱約覺得，在這些圖錶背後，隱藏著更為復雜的量化分析過程。我希望找到一本能夠幫助我理解這些量化過程的書籍，它不需要我具備深厚的數學背景，但能讓我大緻瞭解GIS是如何通過計算來揭示空間規律的。我聽說GIS在諸如災害預警、城市規劃、環境保護等領域有著廣泛的應用，而這些應用背後，想必都離不開精密的量化分析。我特彆想知道，例如在進行洪水風險評估時，GIS是如何通過整閤地形數據、降雨數據和土壤類型數據，來計算齣潛在的受災區域的。或者，在分析城市交通擁堵時，GIS又是如何通過分析路網數據、車流量數據和信號燈控製數據，來找齣最擁堵的路段和時段的。我希望這本書能用一種相對易懂的方式，介紹一些基礎的量化概念，比如空間插值、密度分析、網絡分析等，並且能夠通過生動的案例來展示它們是如何被應用於解決實際問題的。我並不追求成為一個專業的GIS分析師，但我渴望能夠理解GIS背後的邏輯，從而更好地欣賞和理解那些關於我們星球的精彩的空間敘事。

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