具體描述
《城市測繪數據庫時空數據模型》內容簡介：時空數據模型是隨著地籍、房産GIS的發展而齣現的一種數據模型。隨著城市基礎測繪更新速度的加快，時空數據模型開始滲透到城市測繪領域。《城市測繪數據庫時空數據模型》是時空數據模型在城市測繪數據庫應用的一個嘗試，共由9章組成。第一章介紹時空數據模型與時空數據庫的概念。第二至四章分彆以城市地名、規劃道路中綫、城市建築物為例，研究瞭點、綫、麵狀地物的時空數據模型。第五章重點討論城市大比例尺地形圖時空數據建庫問題。第六章提齣瞭一種多基態多級差文件的時空數據模型。第七章提齣瞭一種同時基於位置、對象和時間的時空數據模型。最後研究瞭通用時空數據模型以及時空數據的可視化錶達。
《城市測繪數據庫時空數據模型》適於地理信息係統、測繪、地理等地學相關領域的科研、生産、開發人員使用，也可供大學測繪工程、地理信息係統專業高年級本科生、研究生參考使用。
《地理信息科學前沿：麵嚮智能時代的數據架構與分析》 內容提要： 本書深入探討瞭地理信息科學（GIS）在當前智能時代所麵臨的範式轉變與技術前沿，聚焦於如何構建適應海量、異構、高維時空數據的新一代數據架構，並結閤人工智能（AI）與大數據分析技術，實現對復雜地理現象的深度理解與預測。全書內容涵蓋瞭從基礎理論到尖端應用的全麵梳理，旨在為地理空間信息領域的科研人員、工程師以及行業決策者提供一個前瞻性的技術藍圖和實踐指南。 第一部分：時空數據基礎設施的重構 在信息爆炸的時代背景下，傳統地理信息係統（GIS）在處理PB級乃至EB級的傳感器數據、眾源數據（VGI）以及高分辨率遙感影像時，其數據管理和處理能力日益受到挑戰。本部分將重點剖析麵嚮大數據和雲計算環境的時空數據基礎設施的現代化需求與實現路徑。 1. 現代空間數據模型與語義化錶達： 討論瞭傳統矢量與柵格模型的局限性，深入介紹麵嚮物聯網（IoT）流數據和復雜網絡結構的新型數據模型，如時空圖模型（Spatio-Temporal Graph Model）和張量模型（Tensor Models）。重點闡述如何通過本體論（Ontology）和知識圖譜（Knowledge Graph）技術，實現地理空間信息的語義化關聯與智能推理，打破傳統數據孤島。分析瞭麵嚮下一代數據庫（如NewSQL、NoSQL和圖數據庫）的空間索引機製與查詢優化策略，以應對高並發和低延遲的空間查詢需求。 2. 雲原生與分布式空間計算框架： 詳述瞭如何利用雲計算的彈性資源，構建高可擴展性的空間數據處理平颱。內容包括基於容器化（如Docker和Kubernetes）的空間服務部署、分布式空間計算框架（如Spark與Dask在地理空間分析中的應用）的原理與實踐。探討瞭邊緣計算（Edge Computing）在實時地理信息采集與初步處理中的作用，以及如何實現雲邊協同的時空數據流處理架構。 3. 高效數據壓縮與傳輸協議： 針對高分辨率三維模型（點雲、BIM/CIM）和動態時序數據的傳輸效率問題，本書詳細介紹瞭先進的壓縮算法，包括基於深度學習的點雲壓縮方法和麵嚮流式數據的自適應編碼技術。同時，分析瞭下一代地理空間數據傳輸協議的標準化進展及其對實時地理服務的影響。 第二部分：人工智能賦能的時空數據分析 本部分專注於如何融閤先進的機器學習和深度學習技術，從海量時空數據中提取深層價值，解決傳統統計方法難以應對的復雜非綫性問題。 4. 深度學習在遙感與圖像解譯中的突破： 係統迴顧瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）和Transformer模型在遙感影像分類、目標檢測、地物變化檢測中的最新應用。特彆關注瞭自監督學習（Self-Supervised Learning）在缺乏大規模標注數據時的有效性，以及多模態（如光學、雷達、激光雷達數據融閤）的深度學習架構設計。探討瞭高分辨率三維重建和場景理解的最新進展。 5. 時空序列預測與模擬： 重點介紹瞭用於交通流、環境汙染物擴散、城市熱點演變等時空序列問題的先進模型。討論瞭圖捲積網絡（GCN）和時空圖神經網絡（STGNN）如何有效捕捉空間依賴性和時間依賴性，實現更精準的短期預測和長期趨勢模擬。書中提供瞭關於因果推斷（Causal Inference）在地理現象解釋中的應用案例。 6. 眾源數據挖掘與認知： 闡述瞭如何利用自然語言處理（NLP）技術從社交媒體、新聞文本中提取地理定位信息（Geo-parsing）和公眾感知。討論瞭VGI數據的質量控製、去噪、時空偏差校正等關鍵技術，以及如何將結構化與非結構化地理信息集成到統一的分析框架中，實現城市態勢的實時認知。 第三部分：麵嚮未來應用的範式創新 本部分著眼於地理空間信息技術在實際社會治理、工程建設和人居環境優化中的前沿應用方嚮，探討瞭數據與決策的深度融閤。 7. 數字孿生與具身智能的地理基礎： 深入解析數字孿生（Digital Twin）的概念在城市、基礎設施和環境管理中的具體落地。重點講解瞭如何構建高保真、實時同步的三維/四維數字模型，並將其作為AI模型運行和驗證的“沙盒環境”。討論瞭具身智能體（Embodied Agents）如何在數字孿生環境中進行路徑規劃、資源調度和應急響應的自主決策。 8. 空間數據可視化與人機交互的革新： 探討瞭沉浸式技術（VR/AR）和混閤現實（MR）在地理信息展示與協同決策中的潛力。介紹瞭基於WebGPU和WebAssembly的高性能三維可視化技術，以及如何設計直觀、高效的空間分析結果交互界麵，使用戶能夠“沉浸式”地探索復雜數據。 9. 空間數據治理與倫理挑戰： 在數據驅動決策日益普及的背景下，本書探討瞭空間數據的隱私保護技術（如差分隱私在地理數據上的應用），數據安全與主權問題。同時，分析瞭算法偏見（Algorithmic Bias）在城市規劃和資源分配中的潛在影響，並提齣瞭負責任的AI和地理空間信息治理的原則與框架。 本書特點： 本書理論深度與工程實踐緊密結閤，不僅提供瞭詳盡的數學模型和算法推導，更輔以大量前沿的開源工具和實際案例解析，幫助讀者掌握從數據獲取、模型構建到係統部署的全流程能力。它緻力於描繪一幅清晰的地理信息科學邁嚮智能化、普適化未來的技術路綫圖。
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