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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Openshaw, Stan (EDT)/ Abrahart, Robert J./ Openshaw, Stan/ Abrahart, Robert J. (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2000-5

价格:$ 172.83

装帧:HRD

isbn号码:9780748409006

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• 空间计算
• 地理信息系统
• 空间分析
• Python
• R
• 数据科学
• 地图学
• 遥感
• 计算地理学

深入探索数字时代下的空间数据分析与应用：一本关于空间统计、机器学习与地理信息系统整合的综合指南 图书名称： 空间计算前沿：方法、工具与实践 作者： [此处留空，作为示例，实际编写时可填入作者姓名] 图书简介 在当今这个数据驱动的时代，空间信息已渗透到我们生活的方方面面，从城市规划、环境监测到市场分析乃至公共卫生决策。然而，如何有效地处理、分析和解释海量的、具有地理属性的数据，成为了摆在研究人员、数据科学家和政策制定者面前的核心挑战。《空间计算前沿：方法、工具与实践》正是一部旨在系统梳理和深入剖析这一前沿领域的权威著作。它超越了传统地理信息系统（GIS）的范畴，聚焦于整合前沿的计算科学、统计学原理和地理空间分析技术，为读者提供一套全面、深入且实用的知识体系。 本书的编写初衷，在于弥合理论与实践之间的鸿沟，特别是在当前大数据和高性能计算环境对空间分析能力提出更高要求的背景下。我们认识到，有效的空间计算不仅仅是掌握一套软件操作技巧，更关键在于理解背后的数学模型、算法逻辑以及如何根据具体问题选择和构建合适的分析框架。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论构建到高级应用实践的完整链条，共分为六大部分，近二十个核心章节。 --- 第一部分：空间计算的理论基石与环境构建 本部分为后续深入分析奠定坚实的理论基础，并指导读者搭建必要的计算环境。 第一章：空间数据的本质与结构 详细探讨了矢量数据、栅格数据以及新兴的网络拓扑数据（如LBS轨迹数据、社交网络数据）的内在结构、存储范式及数据模型差异。重点分析了空间数据的多尺度性、自相关性等核心特性，这些特性直接影响后续分析方法的选择。 第二章：计算环境与工具生态系统 介绍了当前主流的空间计算环境，包括但不限于Python（结合GeoPandas, Rasterio, Shapely库）、R（利用sf, sp包）以及高性能计算（HPC）环境下的并行化策略。本章着重于介绍开源软件栈的优势，并对商业GIS平台在空间计算集成中的角色进行了客观评价。 第三章：空间统计学的核心概念回顾 深入回顾了莫兰指数（Moran's I）、格依斯方差（Getis-Ord G）、克里金插值（Kriging）等经典空间统计方法的数学原理和局限性。特别强调了在非平稳（Non-stationary）空间过程下，局部统计方法的重要性。 --- 第二部分：先进的空间统计建模 这一部分是本书的核心之一，专注于处理空间异质性、依赖性和复杂分布的现代统计方法。 第四章：地理加权回归（GWR）的深入应用 不仅讲解了标准GWR模型，还详细探讨了局部回归的带宽选择问题（如黄金分割法、AICc优化）。更进一步，引入了地理激活的加权回归（Geographically Forcing Weighted Regression, GFW-R） 和多尺度地理加权回归（MGWR），以更好地捕捉不同尺度的驱动因素对空间现象的影响差异。 第五章：空间面板数据分析 针对具有时间和空间维度的数据集，本章系统介绍了空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及动态空间面板模型。重点分析了如何检验和修正时间序列中的空间依赖性，以及在面板结构下进行模型选择的复杂性。 第六章：空间点过程与强度估计 聚焦于事件的随机性和聚集性分析。详细阐述了泊松过程、完全空间随机性（CSR）检验，并深入讲解了核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）及其在空间强度表面构建中的高阶改进方法，如自适应带宽KDE。 --- 第三部分：机器学习在空间分析中的集成 本部分重点探讨如何将近年来机器学习的强大预测和分类能力，有效地应用于地理空间数据。 第七章：特征工程与空间表征学习 强调了地理空间数据的特征工程，包括如何从原始数据中提取有意义的空间上下文特征（如地形因子、邻域统计量）。引入了图神经网络（GNN） 的基本概念，探讨如何将地理空间关系（如道路网络、邻域关系）转化为图结构数据进行深度学习训练。 第八章：空间回归与分类算法的适配 讨论了随机森林、梯度提升机（如XGBoost/LightGBM）在处理大规模栅格或矢量回归问题时的优化技巧。着重于空间交叉验证策略（如空间块交叉验证），以避免传统交叉验证带来的空间自相关偏差。 第九章：深度学习在遥感图像处理中的前沿应用 聚焦于卷积神经网络（CNN）在语义分割（如土地覆盖分类）、目标检测（如城市设施识别）中的最新进展。涵盖了U-Net、Mask R-CNN等架构在地理空间任务中的具体实践与调优。 --- 第四部分：高性能与大数据空间计算 面对PB级的数据集，传统方法力不从心。本部分指导读者掌握利用分布式计算框架进行空间分析的技能。 第十章：并行化策略与分布式框架 介绍了如Dask、Spark（结合GeoSpark/Apache Sedona）等框架在大规模空间数据处理中的应用原理。讨论了空间划分（Spatial Partitioning）技术，如R-tree、Hilbert曲线编码对提升查询和连接性能的关键作用。 第十一章：流数据处理与实时空间分析 探讨了如何使用Kafka、Flink等流处理平台，对实时采集的传感器数据或移动轨迹数据进行即时空间聚合、异常检测和路径优化。 --- 第五部分：地理空间建模与模拟 本部分关注于如何通过计算模型来理解和预测复杂的空间动态过程。 第十二章：基于主体的模型（ABM）与空间交互 详细阐述了如何利用ABM来模拟人类行为、疾病传播或城市扩展等复杂的社会经济过程。重点在于如何将地理约束和空间相互作用项有效地嵌入到主体规则中。 第十三章：元胞自动机（CA）与空间演化 深入分析了CA模型在土地利用变化预测中的应用，包括如何校准和验证模型参数以适应特定的历史演变模式。 --- 第六部分：应用案例与未来方向 最后一部分通过具体的行业应用案例，展示前述方法的综合应用能力，并展望未来的研究热点。 第十四章：气候变化与环境风险评估 结合GWR和空间回归模型，演示了如何分析气候因子（如温度、降水）对特定生态系统健康指数的影响，并进行高精度风险情景模拟。 第十五章：智慧城市与交通网络优化 展示了如何利用图论算法和机器学习方法，对城市交通流进行实时预测和拥堵缓解策略的动态生成。 第十六章：空间计算的伦理、隐私与可解释性 讨论了在使用高精度位置数据进行分析时必须面对的隐私保护技术（如差分隐私在空间数据中的应用），并探讨了如何提升复杂模型（如深度学习模型）的空间决策可解释性（XAI）。 --- 本书特色 本书的显著特点在于其高度的集成性与实践性。它不是简单地罗列工具手册，而是系统性地将统计学、计算机科学和地理学的知识融会贯通。每一章节均配有详尽的伪代码或实际的Python/R代码示例，确保读者能够立即将理论知识转化为可操作的解决方案。对于希望从基础空间分析迈向前沿空间计算领域，并致力于解决复杂现实世界问题的专业人士和高级学生而言，《空间计算前沿：方法、工具与实践》是一本不可或缺的参考书和实践指南。通过本书的学习，读者将能够构建起一套灵活、强大且具有前瞻性的空间数据分析能力体系。

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