具体描述
The book is concerned with the statistical theory for locating spatial sensors. It bridges the gap between spatial statistics and optimum design theory. After introductions to those two fields the topics of exploratory designs and designs for spatial trend and variogram estimation are treated. Special attention is devoted to describing new methodologies to cope with the problem of correlated observations. A great number of relevant references are collected and put into a common perspective. The theoretical investigations are accompanied by a practical example, the redesign of an Upper-Austrian air pollution monitoring network. A reader should be able to find respective theory and recommendations on how to efficiently plan a specific purpose spatial monitoring network. The third edition takes into account the rapid development in the area of spatial statistics by including new relevant research and references. The revised edition contains additional material on design for detecting spatial dependence and for estimating parametrized covariance functions.
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用户评价
这本书，说实话，我期待了很久，毕竟现在这年头，不管是科研还是实际应用，对精准地理信息的需求简直到了白热化的地步。我刚翻开目录的时候，心头一紧，感觉自己像是要跳入一片充满未知挑战的海洋。作者的叙述方式非常平实，完全没有那种高高在上的学术腔调，读起来很舒服，就像一个经验丰富的老前辈在跟你手把手地拉家常，告诉你他当年踩过哪些坑，又摸索出了哪些独到的门道。特别是关于野外数据采集的章节，描述得细致入微，从选择合适的GPS设备，到如何应对复杂地形下的信号干扰，每一个细节都体现了作者深厚的实践功底。我尤其欣赏他没有把所有的解决方案都描述得完美无缺，而是坦诚地指出了每种方法的局限性和适用场景，这对于我们这些需要根据具体项目需求来定制方案的实践者来说，简直是太有价值了。整本书的脉络非常清晰，逻辑链条一环扣一环，读完一章后，你自然而然地就会对下一章的内容产生强烈的求知欲，这种阅读体验是很多技术书籍难以提供的。而且，书中穿插的案例分析，都不是那种空泛的理论，而是基于真实世界问题的解决过程，让人能立刻联想到自己工作中可能遇到的类似困境，从而激发思考。
评分读完这本书后，我的第一感受是，终于有人把这个领域里那些零散的、需要东拼西凑才能拼凑起来的知识点，系统化地整合起来了。过去我们获取这些信息，要么是去翻阅厚厚的标准文档，要么是泡在各种论坛里问东问西，效率低下且信息碎片化严重。这本书就像一个强大的信息聚合器，把从基础的坐标系转换到高级的动态定位精度评估，所有的环节都串联了起来。最让我惊喜的是，作者居然花了大篇幅讨论了数据质量的控制和溯源问题。在数据爆炸的时代，我们常常只关注“有没有”数据，而忽略了数据的“可信度”。这本书强调了从源头保障数据质量的重要性，并提供了一套可操作的质量保证流程。这对我来说，尤其是在进行敏感基础设施监测的项目中，提供了极大的信心支持。它让我明白，所谓高质量的数据采集，不仅仅是设备昂贵，更在于采集过程中的每一个决策都必须是审慎和有据可查的。这种对细节的偏执，正是这本书的灵魂所在。
评分我对这本书的评价是，它成功地将一个看似枯燥的技术领域，描绘成了一场充满挑战和智慧的探索之旅。作者的语言风格幽默而不失专业，读起来有一种酣畅淋漓的感觉，完全没有传统技术手册的呆板。尤其是在谈到数据采集中的不确定性处理时，作者采用了类比和故事化的手法，将复杂的统计学概念融入到日常场景中，使得即便是对概率统计不太擅长的读者也能轻松理解其核心思想。我个人认为，这本书最强大的地方在于它的前瞻性，它不仅关注了当前主流的采集方法，还对未来几年内可能爆发的技术趋势进行了深入的分析和预测，比如在边缘计算环境下如何进行实时数据清洗和传输。这使得这本书的保质期被大大延长了。总而言之，这是一本集理论深度、实践指导和未来视野于一体的杰作，强烈推荐给任何想在空间数据领域有所建树的人。
评分这本书的风格，用一个词来形容，就是“务实到近乎苛刻”。它似乎在对读者说：“别跟我谈虚的，告诉我具体怎么做才能让我的数据更准、更快、更省钱。”作者在讨论新兴技术，比如无人机和激光雷达的应用时，并没有盲目地歌颂它们，而是非常冷静地分析了其在不同环境下的性能表现和成本效益比。我特别喜欢它在探讨数据预处理的章节，那部分内容简直可以当作一份详尽的故障排除手册来用。很多时候，我们辛辛苦苦采集了一整天的昂贵数据，最后却因为一些微小的、在采集时未被注意到的参数设置错误而功亏一篑。这本书用大量的篇幅警示读者注意这些“魔鬼藏在细节里”的陷阱，并给出了相应的检查清单。这种从实践中提炼出的智慧，是那些纯理论著作望尘莫及的。它教会了我，在空间数据采集领域，谦逊和细心远比炫技更重要。
评分说实话，这本书的内容深度远远超出了我最初的预估，它不仅仅是在罗列“如何采集数据”的步骤，更深入地探讨了数据采集背后的“为什么”和“如何优化”。我印象最深的是关于传感器融合和时空同步性的那几个章节，简直是教科书级别的讲解。作者对于不同数据源之间如何进行交叉验证和误差校正的阐述，逻辑严密到令人叹服。我记得以前总是在想，为什么不同设备在同一地点采集的数据总是有细微的偏差，这本书就用非常清晰的数学模型和实际操作指南，把这些“玄学”问题一一解构。它没有简单地给出公式，而是详细解释了每个参数背后的物理意义，让你不只是会用，更是懂得原理。这对于我来说，简直是打开了一扇新的大门，让我意识到过去很多依赖“经验法则”的做法可能存在潜在的系统性偏差。这本书的排版也做得很好，图表清晰易懂，复杂的概念通过可视化手段得到了极大的简化，这极大地降低了理解门槛。我敢断定，这本书会成为未来几年内，所有从事高精度空间信息工作者的案头必备工具书，因为它提供的不仅仅是知识，更是一种严谨的思维方式。
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