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出版者:中国财政经济出版社

作者:David Wong

出品人:

页数:394 页

译者:张学良

出版时间:2008年02月

价格:58.00元

装帧:其他

isbn号码:9787509504154

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• 统计分析
• 空间分析
• 地理信息系统
• ArcView
• 2008
• ArcView GIS
• ArcGIS
• 地理信息系统
• GIS
• 统计分析
• 空间统计
• 遥感
• 地图学
• 地理学
• 环境科学

好的，以下是为您构思的一份关于一本名为《遥感影像解译与数字地形建模：从基础理论到高级应用》的图书简介，这份简介力求详细、专业，且不涉及您提供的原书内容。 --- 图书简介：《遥感影像解译与数字地形建模：从基础理论到高级应用》 内容提要 本书是一部系统阐述遥感影像数据处理、特征提取以及数字地形模型（DTM）构建与应用的前沿技术专著。它以地理信息科学（GIS）和地球观测领域的前沿进展为基础，深入浅出地剖析了从原始影像获取到最终三维地表模型构建的全过程。本书不仅涵盖了传统遥感解译的经典方法，更着重探讨了基于深度学习和计算机视觉技术的新型自动化解译范式，以及如何利用多源数据（如激光雷达、无人机倾斜摄影）进行高精度地形建模。 全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为地理信息工作者、环境科学研究人员、测绘工程师以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一本兼具理论深度和工程实践指导价值的参考书。 第一部分：遥感影像基础与预处理 本部分奠定了全书的技术基石，详细介绍了电磁波谱在对地观测中的原理，并深入分析了不同类型的遥感传感器（如多光谱、高光谱、SAR、热红外）的工作机制及其数据特性。 辐射传输与传感器原理： 深入探讨了大气对辐射传输的影响，以及如何利用辐射定标和亮度温度反演等技术，将原始数字值转化为具有物理意义的表观反射率和地表温度。 几何校正与配准： 重点讲解了影像的几何畸变来源（如传感器姿态、地形起伏），并详细对比了基于控制点的几何校正、传感器模型校正（如RPC模型）和基于特征匹配的影像间配准技术，确保多源数据的空间一致性。 图像增强与信息分离： 涵盖了直方图均衡化、色彩空间变换（如HSI、PCA）等经典增强技术，并引入了复杂地物信息分离的优化算法，旨在提高影像的可视性和后续分析的准确性。 第二部分：高级遥感影像解译技术 这是本书的核心理论与实践部分，聚焦于如何从复杂的遥感图像中提取有价值的地理信息。内容从经典的基于特征的解译方法，延伸至当前主流的人工智能驱动的自动化提取流程。 面向对象的图像分析（OBIA）： 详细介绍了面向对象的概念、多尺度分割算法（如FCN、Multi-resolution Segmentation），以及如何利用对象的属性（形状、纹理、光谱特征）进行分类和信息提取，弥补了传统基于像素分类的不足。 深度学习在遥感中的应用： 投入大量篇幅讲解卷积神经网络（CNN）、U-Net、Mask R-CNN等先进模型在遥感影像中的应用。内容包括但不限于：高精度地物分类、要素提取（如建筑轮廓、道路网络）、变化检测以及场景理解。 高光谱数据处理与分析： 针对高光谱数据维度高、信息冗余大的特点，系统阐述了维数约减技术（如MNF变换、端元提取算法），以及光谱混淆与亚像素级地物识别的先进方法。 SAR影像特征分析： 重点解析了合成孔径雷达（SAR）影像的后向散射机理，讲解了针对地表粗糙度、介电常数变化的纹理分析方法，以及如何利用极化SAR数据进行地物类型的判别（如植被、水体、城市结构）。 第三部分：数字地形建模与三维重建 本部分将理论分析转向空间结构重建，是实现地球表面定量描述的关键技术。它侧重于如何利用不同的地球观测数据源构建高精度、高分辨率的数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSM）。 从立体像对到DTM/DSM的生成： 详细阐述了传统立体像对（如航摄影像）的相对定向、绝对定向过程，以及关键的匹配算法（如相位相关法、块匹配法）。深入分析了如何通过后差分技术，从DSM中分离出植被冠层、建筑物高度等信息，精确构建DTM。 激光雷达（LiDAR）数据处理： 系统介绍了机载和地面LiDAR的工作原理，重点讲解了点云数据的滤波技术（如布料滤波、迭代最近点ICP算法）以分离地表点和非地表点。同时，展示了如何利用点云数据直接生成高精度DSM和剖面图。 多源数据融合与模型优化： 探讨了如何将遥感影像纹理信息融合到LiDAR或摄影测量生成的几何模型中，以增强三维可视化效果。同时，介绍了模型精度评估的标准方法（如均方根误差RMSE的计算与分析）。 三维可视化与应用： 简要介绍了基于GIS平台的先进三维可视化技术，以及DTM在水文分析（流域划分、汇流路径分析）、坡度/坡向分析和视域分析等工程应用中的实现路径。 本书特色 1. 理论与实践紧密结合： 每章均配有详尽的案例分析和算法流程图，指导读者将理论知识转化为实际操作能力。 2. 技术前沿性强： 重点介绍了近年来新兴的深度学习解译框架和大规模点云数据处理流程，确保内容与行业同步。 3. 数据驱动导向： 强调利用不同类型数据源（光学、微波、LiDAR）的优势进行互补分析，培养读者综合利用数据解决复杂地理问题的能力。 本书将是地球观测领域技术人员提升专业技能、从事高精度地理空间信息产品生产与研发的必备参考读物。 ---

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《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》 David W.S. Wong ,Jay Lee著 专业书籍，但是与以前看的从地理学或者系统工程的角度来描述地信信息不同，该书从经济学的角度对地学描述的点线面对象来进行统计分析，全书分为两部分，一部分是经典统计学的相关概念，其次是空间统计。...

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拿到这本《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》之后，我抱着学习的态度，试图从中找到一些能够帮助我提升工作效率和解决实际问题的灵感。我知道 ArcView 和 ArcGIS 在地图制作和空间数据管理方面非常强大，但我更希望的是，能够通过这本书，深入了解如何利用它们进行更高级的统计分析。比如，在进行环境影响评估时，我需要分析某个工业项目对周边生态环境可能造成的长期影响，这就需要用到大量的空间统计方法，例如对污染源和敏感区域进行空间分布分析，并利用统计模型来预测污染扩散的范围和程度。另外，在城市规划中，如何通过分析人口流动、交通流量、商业网点分布等空间数据，来优化城市的功能分区和公共设施布局，这背后也离不开精细的统计分析。我希望这本书能够为我提供清晰的理论框架和具体的操作指导，让我能够掌握如何运用 ArcGIS 提供的工具，进行诸如空间回归、空间聚类、趋势面分析等复杂操作。我特别关注书中是否有关于如何处理和解释分析结果的部分，因为统计分析的最终目的是为了得出有意义的结论，并为决策提供支持，所以理解分析结果的含义至关重要。如果书中能够提供一些不同行业的案例，比如农业、林业、地质勘探等，那将更加有助于我拓宽视野，并将所学知识应用到更广泛的领域。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》这个书名时，我的脑海中立刻浮现出无数个我曾经遇到过的、或者我预见到会遇到的，需要利用 GIS 和统计分析来解决的实际问题。我始终认为，GIS 的真正力量在于它能够帮助我们理解“在哪里”以及“为什么在那里”这两个根本性的问题，而统计分析则为我们提供了量化和解释这些“为什么”的有力工具。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够系统地学习如何运用 ArcView 和 ArcGIS 来进行各种类型的空间统计分析。我特别感兴趣的是如何进行空间相关性分析，了解地理现象的空间依赖性，以及如何利用空间回归模型来量化不同地理因素对目标变量的影响。例如，在进行农作物产量预测时，如何结合气候、土壤、灌溉等地理数据，通过统计模型来预测不同区域的产量，并为农业生产提供指导？在城市交通规划中，如何通过分析居民出行数据、道路网络结构等，来识别交通瓶颈，并优化交通流量分配？我期待这本书能够提供详实的案例，让我能够一步步地跟着操作，并理解其背后的统计学原理，从而真正掌握利用 GIS 进行统计分析的能力。

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我之所以对《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》这本书抱有如此高的期望，是因为我深知在当今数据驱动的时代，地理信息系统（GIS）与统计分析的结合是解决复杂地理问题的关键。我一直觉得，如果仅仅停留在 GIS 的空间可视化层面，是远远不够的。我渴望在这本书中找到关于如何运用 ArcView 和 ArcGIS 平台，进行更深入、更科学的空间统计分析的系统性知识。我尤其希望能够学习到如何处理和理解那些看似杂乱无章的空间数据，并从中提取出有价值的信息。例如，在进行区域经济发展分析时，如何利用 GIS 和统计方法，来识别经济增长的热点区域，分析影响区域经济差异的地理因素，以及预测未来的发展趋势？在城市防灾减灾方面，如何通过对历史灾害数据、地形地貌、人口分布等进行统计分析，来评估不同区域的风险等级，并制定有效的应对策略？我期待这本书能够提供清晰的操作流程、丰富的案例研究，以及对各种统计分析方法的原理和适用场景的深入解读。我希望能通过这本书，掌握将 GIS 技术转化为强大的分析工具，从而在我的工作中能够更有效地解决实际问题，并为科学决策提供坚实的数据支持。

评分☆☆☆☆☆

我一直对 GIS 领域抱有浓厚的兴趣，尤其是当它与统计分析相结合时，更是展现出巨大的潜力和应用价值。这本书的名字《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》立刻吸引了我，我希望能够在这本书中找到关于如何利用 GIS 技术进行深入的统计分析的系统性知识。我的工作涉及到大量的空间数据处理和分析，但我总觉得在统计分析方面还有很多不足。我希望能学习到如何运用 ArcView 和 ArcGIS 的强大功能，对空间数据进行更深层次的探索，比如进行空间自相关分析，了解地理现象的空间依赖性；或者进行空间计量经济学分析，探究地理位置对经济现象的影响。我非常期待书中能够提供一些关于如何构建和验证统计模型的具体步骤，以及如何解读和应用分析结果的指导。举个例子，在进行土地利用变化分析时，如何通过统计方法来识别和量化引起变化的驱动因素？在城市热点区域识别方面，如何利用空间统计技术来找出人口聚集、犯罪率高发的区域，并为制定相应的社会治理政策提供科学依据？我希望这本书能够提供一些实际案例，通过具体的操作演示，让我能够掌握这些技术，并将它们应用到我的实际工作中，从而提升我的分析能力和解决问题的效率。

评分☆☆☆☆☆

我对手中的这本《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》充满了期待，因为它触及了我工作中经常会遇到的一个核心挑战：如何从海量的地理空间数据中挖掘出有意义的、可用于决策的信息。我一直觉得，ArcView 和 ArcGIS 作为领先的 GIS 平台，其强大之处远不止于地图绘制和空间数据管理，更在于它们能够支持复杂的数据分析。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够理解和掌握各种空间统计分析方法。例如，在进行土地利用变化分析时，如何利用统计模型来识别和量化驱动这些变化的因素，比如经济发展、政策导向、自然条件等？在城市规划领域，如何通过分析人口密度、土地覆盖、基础设施分布等数据，来识别适合建设新住宅区或商业区的潜在地点？我渴望在这本书中找到关于如何进行空间插值、空间聚类、空间回归等技术性内容的详细讲解，以及如何利用这些技术来解决实际问题。我特别关注书中是否提供了关于数据预处理、模型构建、结果解释以及可视化展示等方面的指导，因为这些都是进行有效统计分析不可或缺的环节。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》这本书的时候，我心中的兴奋感是压过了任何一丝疑虑。我一直以来都深信，地理信息系统（GIS）如果仅仅停留在“画地图”的层面，那么它的价值就远未被充分发掘。我真正的需求，是将 GIS 的空间分析能力提升到数据分析和科学决策的层面，而“统计分析”正是实现这一飞跃的关键。我渴望在这本书中找到如何利用 ArcView 和 ArcGIS 强大的功能，对各种地理现象进行深入的统计学研究。我特别希望能够学习到如何运用这些工具来分析空间数据的分布模式，比如找出地理事物的聚集或分散区域，以及这些模式是否具有统计学上的显著性。同时，我也非常想了解如何进行空间回归分析，探究地理变量之间的相互关系，以及如何利用这些分析结果来预测未来的发展趋势或者评估某个政策的影响。比如，在进行环境风险评估时，如何结合地形、降雨、地质构造等地理因素，通过统计模型来预测滑坡发生的概率？在城市交通优化中，如何分析居民出行数据，识别交通拥堵的成因，并提出有效的解决方案？我期待这本书能够提供清晰的操作步骤、丰富的案例，以及对各种统计分析方法的深入解读，帮助我成为一个更 competent 的 GIS 用户。

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这本书《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》的名字，让我第一时间就联想到了它在我日常工作中可能发挥的重要作用。我一直认为，GIS 的核心价值不仅在于可视化，更在于它能够揭示隐藏在地理数据背后的规律和联系，而这正是统计分析的用武之地。我迫切希望在这本书中找到关于如何将 ArcView 和 ArcGIS 的强大功能与统计学原理相结合的方法。例如，在进行生态环境监测时，我可能需要分析不同区域的生物多样性指数的空间分布特征，并通过统计分析来找出影响这些特征的关键地理因子，例如气候、地形、人类活动等。我希望书中能有详细的讲解，如何运用 GIS 工具进行空间插值、空间回归、模式分析等，来揭示这些复杂的关系。此外，在城市规划和交通管理领域，如何通过对海量交通流量、出行OD矩阵等数据的统计分析，来优化道路网络设计，预测交通拥堵，并制定有效的缓解措施，这都是我非常感兴趣的课题。我期待书中能够提供清晰的步骤、详实的案例，甚至是一些进阶的统计方法，让我能够不仅停留在基础的地图绘制，而是能够深入到数据的本质，用统计的语言来解读地理现象，并为决策提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真是抱持着极大的期待入手，毕竟 ArcView GIS 和 ArcGIS 在地理信息系统领域的影响力不言而喻，而“统计分析”更是将这两者与实际应用紧密结合的关键。我一直觉得，GIS 不仅仅是地图的绘制和空间数据的可视化，其背后蕴含的强大统计分析能力，才是解决复杂地理问题的核心。我渴望通过这本书，能够更深入地理解如何运用 GIS 的工具，将地理现象转化为可量化的数据，并从中挖掘出有价值的信息。比如，在城市规划领域，如何通过空间统计分析，找出影响房价的关键因素？在环境监测中，如何运用 GIS 技术，追踪污染物的扩散路径，并预测其未来的发展趋势？在自然灾害预警方面，又如何通过对历史数据的统计分析，建立更精确的风险评估模型？这些都是我一直以来都非常感兴趣，并且试图在工作中找到答案的问题。这本书的名字，让我看到了解决这些疑问的可能性，我希望能在这本书中找到关于这些问题的系统性的方法论和操作指南，学习到如何从原始的空间数据出发，一步步地进行清洗、转换、分析，最终得出具有说服力的结论。我对书中的案例分析部分尤为期待，希望能够看到一些真实世界的应用场景，通过具体的例子来学习和掌握书中介绍的统计分析技术，而不是仅仅停留在理论层面。如果书中的案例能够覆盖不同领域，例如城市管理、环境保护、农业生产、甚至公共卫生等，那将更加全面和有价值。我希望这本书能够帮助我构建起一套完整的地理信息统计分析思维框架，让我能够更自信地运用 GIS 工具来解决现实世界中的各种地理挑战。

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我之所以如此关注《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》这本书，是因为我深刻理解到，在当今信息爆炸的时代，仅仅拥有地理空间数据是远远不够的，关键在于如何从中提炼出有价值的洞见，而这正是统计分析的用武之地。我一直觉得，ArcView 和 ArcGIS 这两个平台在 GIS 领域具有举足轻重的地位，但我更希望的是，能够将它们的强大功能与严谨的统计学原理相结合，从而解决更复杂、更深层次的地理问题。我特别期待在这本书中找到关于如何进行空间自相关分析的详细讲解，了解地理现象的空间依赖性，以及如何运用这些分析来识别地理上的集聚或离散模式。此外，我也对空间回归模型在 GIS 中的应用非常感兴趣，希望能够学习到如何利用这些模型来量化不同地理因素对某一现象的影响，例如，气候变化如何影响农作物产量，或者城市发展如何影响房价。我希望这本书能够提供丰富的实际案例，从数据的采集、预处理，到模型的构建、验证，再到结果的解释和可视化，都能有详细的指导，帮助我将理论知识转化为解决实际问题的能力。

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说实话，我拿到这本《ArcView GIS与ArcGIS地理信息统计分析》的时候，内心是忐忑中带着一丝兴奋。一方面，我对 ArcView 和 ArcGIS 这两个软件的强大功能早有耳闻，它们在行业内的地位毋庸置疑。另一方面，“统计分析”这个词，在我看来，是 GIS 从一个“绘图工具”跃升为“决策工具”的关键。我一直觉得，如果不能对空间数据进行深入的统计分析，那么 GIS 的价值就大打折扣了。我希望能在这本书里找到关于如何处理和理解这些空间数据的具体方法，不仅仅是简单的图层叠加，而是能够进行更复杂的统计推断，比如空间自相关分析，了解某个区域的某种现象是否受到邻近区域的影响，以及影响的强度如何；抑或是回归分析，探索多个地理变量之间是否存在统计上的显著关系，以及这种关系是正向还是负向。我特别希望书中能够详细讲解一些常用的统计模型在 GIS 中的应用，比如克里格插值法，它不仅仅是简单地连接已知点，而是基于空间统计原理，对未知区域的值进行最优估计。还有一些关于异常值检测、聚类分析等技术，在地理空间数据中尤为重要，比如识别出异常高或异常低的房价区域，或者找出人口密度高度集中的聚落。我期待这本书能够提供清晰的步骤和详实的范例，让我能够亲手实践，从而掌握这些高级的统计分析技巧，让我在分析地理问题时，能够更加游刃有余，得出更具科学性和实用性的结论。

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