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《城市测绘数据库时空数据模型》内容简介：时空数据模型是随着地籍、房产GIS的发展而出现的一种数据模型。随着城市基础测绘更新速度的加快，时空数据模型开始渗透到城市测绘领域。《城市测绘数据库时空数据模型》是时空数据模型在城市测绘数据库应用的一个尝试，共由9章组成。第一章介绍时空数据模型与时空数据库的概念。第二至四章分别以城市地名、规划道路中线、城市建筑物为例，研究了点、线、面状地物的时空数据模型。第五章重点讨论城市大比例尺地形图时空数据建库问题。第六章提出了一种多基态多级差文件的时空数据模型。第七章提出了一种同时基于位置、对象和时间的时空数据模型。最后研究了通用时空数据模型以及时空数据的可视化表达。
《城市测绘数据库时空数据模型》适于地理信息系统、测绘、地理等地学相关领域的科研、生产、开发人员使用，也可供大学测绘工程、地理信息系统专业高年级本科生、研究生参考使用。
《地理信息科学前沿：面向智能时代的数据架构与分析》 内容提要： 本书深入探讨了地理信息科学（GIS）在当前智能时代所面临的范式转变与技术前沿，聚焦于如何构建适应海量、异构、高维时空数据的新一代数据架构，并结合人工智能（AI）与大数据分析技术，实现对复杂地理现象的深度理解与预测。全书内容涵盖了从基础理论到尖端应用的全面梳理，旨在为地理空间信息领域的科研人员、工程师以及行业决策者提供一个前瞻性的技术蓝图和实践指南。 第一部分：时空数据基础设施的重构 在信息爆炸的时代背景下，传统地理信息系统（GIS）在处理PB级乃至EB级的传感器数据、众源数据（VGI）以及高分辨率遥感影像时，其数据管理和处理能力日益受到挑战。本部分将重点剖析面向大数据和云计算环境的时空数据基础设施的现代化需求与实现路径。 1. 现代空间数据模型与语义化表达： 讨论了传统矢量与栅格模型的局限性，深入介绍面向物联网（IoT）流数据和复杂网络结构的新型数据模型，如时空图模型（Spatio-Temporal Graph Model）和张量模型（Tensor Models）。重点阐述如何通过本体论（Ontology）和知识图谱（Knowledge Graph）技术，实现地理空间信息的语义化关联与智能推理，打破传统数据孤岛。分析了面向下一代数据库（如NewSQL、NoSQL和图数据库）的空间索引机制与查询优化策略，以应对高并发和低延迟的空间查询需求。 2. 云原生与分布式空间计算框架： 详述了如何利用云计算的弹性资源，构建高可扩展性的空间数据处理平台。内容包括基于容器化（如Docker和Kubernetes）的空间服务部署、分布式空间计算框架（如Spark与Dask在地理空间分析中的应用）的原理与实践。探讨了边缘计算（Edge Computing）在实时地理信息采集与初步处理中的作用，以及如何实现云边协同的时空数据流处理架构。 3. 高效数据压缩与传输协议： 针对高分辨率三维模型（点云、BIM/CIM）和动态时序数据的传输效率问题，本书详细介绍了先进的压缩算法，包括基于深度学习的点云压缩方法和面向流式数据的自适应编码技术。同时，分析了下一代地理空间数据传输协议的标准化进展及其对实时地理服务的影响。 第二部分：人工智能赋能的时空数据分析 本部分专注于如何融合先进的机器学习和深度学习技术，从海量时空数据中提取深层价值，解决传统统计方法难以应对的复杂非线性问题。 4. 深度学习在遥感与图像解译中的突破： 系统回顾了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer模型在遥感影像分类、目标检测、地物变化检测中的最新应用。特别关注了自监督学习（Self-Supervised Learning）在缺乏大规模标注数据时的有效性，以及多模态（如光学、雷达、激光雷达数据融合）的深度学习架构设计。探讨了高分辨率三维重建和场景理解的最新进展。 5. 时空序列预测与模拟： 重点介绍了用于交通流、环境污染物扩散、城市热点演变等时空序列问题的先进模型。讨论了图卷积网络（GCN）和时空图神经网络（STGNN）如何有效捕捉空间依赖性和时间依赖性，实现更精准的短期预测和长期趋势模拟。书中提供了关于因果推断（Causal Inference）在地理现象解释中的应用案例。 6. 众源数据挖掘与认知： 阐述了如何利用自然语言处理（NLP）技术从社交媒体、新闻文本中提取地理定位信息（Geo-parsing）和公众感知。讨论了VGI数据的质量控制、去噪、时空偏差校正等关键技术，以及如何将结构化与非结构化地理信息集成到统一的分析框架中，实现城市态势的实时认知。 第三部分：面向未来应用的范式创新 本部分着眼于地理空间信息技术在实际社会治理、工程建设和人居环境优化中的前沿应用方向，探讨了数据与决策的深度融合。 7. 数字孪生与具身智能的地理基础： 深入解析数字孪生（Digital Twin）的概念在城市、基础设施和环境管理中的具体落地。重点讲解了如何构建高保真、实时同步的三维/四维数字模型，并将其作为AI模型运行和验证的“沙盒环境”。讨论了具身智能体（Embodied Agents）如何在数字孪生环境中进行路径规划、资源调度和应急响应的自主决策。 8. 空间数据可视化与人机交互的革新： 探讨了沉浸式技术（VR/AR）和混合现实（MR）在地理信息展示与协同决策中的潜力。介绍了基于WebGPU和WebAssembly的高性能三维可视化技术，以及如何设计直观、高效的空间分析结果交互界面，使用户能够“沉浸式”地探索复杂数据。 9. 空间数据治理与伦理挑战： 在数据驱动决策日益普及的背景下，本书探讨了空间数据的隐私保护技术（如差分隐私在地理数据上的应用），数据安全与主权问题。同时，分析了算法偏见（Algorithmic Bias）在城市规划和资源分配中的潜在影响，并提出了负责任的AI和地理空间信息治理的原则与框架。 本书特点： 本书理论深度与工程实践紧密结合，不仅提供了详尽的数学模型和算法推导，更辅以大量前沿的开源工具和实际案例解析，帮助读者掌握从数据获取、模型构建到系统部署的全流程能力。它致力于描绘一幅清晰的地理信息科学迈向智能化、普适化未来的技术路线图。
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