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出版者:清华大学

作者:吴秀琳//刘永革//王利军

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:2009-6

价格:39.80元

装帧:

isbn号码:9787302199434

丛书系列:

图书标签:

• mapinfo
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• 研究方法-GIS
• 地理学
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好的，这是一份关于其他GIS软件或主题的详细图书简介，完全不涉及《MapInfo 9.5中文版标准教程》的内容。 --- 图书名称：《地理空间数据科学与高级空间分析实践指南》 目标读者与定位 本书是为具备基础地理信息系统（GIS）知识，并希望深入掌握现代地理空间数据处理、分析方法以及数据科学技术在GIS领域应用的专业人士、研究人员和高级学生量身打造的。它不再侧重于特定软件的操作手册，而是聚焦于方法论、算法和跨平台工具集成的深度实践。我们假设读者对数据结构、基础统计学和至少一种编程语言（如Python）有初步了解。 内容概述：超越软件的边界 《地理空间数据科学与高级空间分析实践指南》旨在弥合传统桌面GIS操作与前沿数据科学方法之间的鸿沟。全书共分为六大部分，共计十八章，提供了一个从数据获取到模型构建、再到结果可视化的全面框架。 第一部分：现代地理空间数据生态系统（约 300 字） 本部分首先对当前地理空间数据的类型、来源及其特征进行了系统梳理，重点关注大数据集的管理和优化。 1. 新兴数据源的集成与预处理： 深入探讨了卫星遥感数据（Sentinel-2, Landsat 8/9）、无人机倾斜摄影测量数据（UAV/LiDAR） 的获取流程、数据质量控制（DQC）以及如何将非结构化或半结构化的空间信息转化为可分析的矢量或栅格数据集。 2. 空间数据库与数据治理： 详细介绍了PostGIS在处理大规模空间关系查询（如拓扑验证、网络分析）中的高级应用，并对比了云原生空间数据库的优劣。讨论了空间数据标准（OGC标准族）在跨平台交换中的实际应用。 3. 数据结构优化： 探讨了四叉树、R树等空间索引结构在高并发空间查询中的性能优化策略，以及如何利用GeoJSON、FlatGeobuf等现代格式提高Web服务的加载速度。 第二部分：Python驱动的空间分析引擎（约 450 字） 本部分是本书的核心，着重于利用开源编程库构建可重复、自动化的空间分析流程。 4. GeoPandas与空间数据操作： 不仅仅是基础的数据读取与写入，本章深入讲解了空间连接（Spatial Joins）的性能调优、几何操作的几何精度管理，以及利用`shapely`库进行复杂几何修复和拓扑运算的最佳实践。 5. 高级栅格处理与 NumPy/Xarray： 介绍了如何使用`Rasterio`和`Xarray`库，配合Dask进行大规模、多维度气候或环境时间序列栅格数据的并行计算。重点讲解了重采样算法的选择对分析结果带来的影响。 6. 空间统计库（PySAL）实战： 详细解析了空间自相关性（Moran's I, Getis-Ord Gi）的理论基础与Python实现。并通过实例演示了如何使用空间回归模型（如空间滞后模型SAR、空间误差模型SEM） 来识别潜在的地理驱动因子，并评估模型的拟合优度。 7. 网络分析的深度挖掘： 侧重于使用OSMnx库进行路网的获取、清洗与拓扑重构。实现基于成本的路径分析、服务区（Isochrone）的精确生成，以及在复杂多目标网络中进行最优设施选址的启发式算法应用。 第三部分：深度学习与地理空间智能（约 350 字） 此部分探索如何将前沿的机器学习技术应用于空间数据的特征提取和模式识别。 8. 面向图像的特征提取： 介绍了卷积神经网络（CNN）在高分辨率影像变化检测、地物分类中的应用。重点讲解了如何构建有效的训练数据集，以及如何处理遥感图像中的光谱混淆问题。 9. 时空序列预测模型： 探讨了循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在交通流量预测、污染物扩散模拟中的集成方法。如何将地理位置信息编码（如嵌入向量）融入到时间序列模型中，以增强预测的准确性。 10. 基于图神经网络（GNN）的空间关系建模： 介绍了GNN如何用于分析离散实体（如城市街区、社会网络节点）之间的复杂相互依赖性，例如在疫情传播或社会经济扩散模型中的应用。 第四部分：Web GIS与数据可视化进阶（约 250 字） 关注如何将复杂的空间分析结果以高效、交互的方式发布和共享。 11. 后端瓦片服务架构： 讲解了使用PostGIS结合Tippecanoe或Mapbox Tile Server构建高性能矢量切片（Vector Tiles）服务，并讨论了动态分级渲染的策略。 12. 前端可视化框架深度应用： 侧重于Mapbox GL JS和Deck.gl在处理大规模点云数据、3D模型可视化和高性能数据叠加渲染中的高级技巧，包括自定义着色器（Shaders）的编写。 13. 交互式仪表板构建： 结合Streamlit或Dash，构建能够接受用户输入参数、实时运行空间分析脚本并展示结果的Web应用界面。 第五部分：空间数据质量与不确定性分析（约 150 字） 空间分析的可靠性是专业应用的关键。 14. 空间数据不确定性量化： 探讨了数据采集误差、模型简化误差在最终分析结果中的传播机制，并介绍了蒙特卡洛模拟在评估空间决策稳健性中的应用。 15. 空间数据质量评估标准： 强调了地理空间元数据的完整性、准确性和时效性对后续分析的约束。 第六部分：高性能计算与云计算环境（约 100 字） 16. 云环境下的空间计算部署： 简要介绍了AWS/Azure/GCP上的空间数据存储（如S3/Blob Storage）和计算实例的配置，以及如何使用Docker容器化空间分析工作流，实现快速、可重复的部署。 --- 本书特色： 方法先行，工具为辅： 聚焦于“如何思考”空间问题，而非“在哪点击”按钮。 代码驱动： 所有高级分析示例均提供完整的、可运行的Python脚本。 跨越壁垒： 融合了传统地理分析、统计学、以及现代计算机科学的最新成果。

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说实话，当我开始认真研读这本书时，最初的期待是能找到一些能让我“眼前一亮”的专业技巧，比如如何处理超大规模数据集时的优化策略，或者是一些高级的拓扑检查方法。然而，这本书的基调似乎更偏向于“标准”和“基础”，正如其书名所示，它更像是一份官方的操作手册的优化升级版。在讲解到“地图制图与输出”部分时，我感觉深度略显不足。例如，在进行专业级的成果图制作时，关于地图投影的微调、字体字号在不同输出设备上的兼容性处理，以及如何应用复杂的符号系统（Symbology）来体现数据层次感等方面，书中的描述相对比较概括。我期待能有更深入的案例分析，展示如何通过灵活运用MapInfo的制图模块，应对出版级别的地图要求，而不是仅仅停留在“如何生成一张图”的层面。不过，从另一个角度看，对于刚刚接触GIS，或者需要快速上手进行日常数据录入和简单查询的人员来说，这种“不求甚深，但求周全”的编写思路，反而降低了学习的门槛，保证了学习过程中的流畅性。

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这本书的适用性很强，它横跨了数据准备、数据编辑、查询分析到最终输出的整个流程，形成了一个完整的闭环。这种全面覆盖的特点，使得它成为许多初级培训课程的理想教材。我个人认为，它最出彩的地方在于对MapInfo特有的“Infra-Structure”文件管理方式的介绍。很多GIS新手在处理MDB、TAB等文件关联时常常感到困惑，而教程在这部分给予了非常细致的解释，明确了不同文件类型之间的依赖关系，这对于维护项目数据的完整性至关重要。然而，随着MapInfo软件自身的不断迭代和与外部GIS生态系统的融合，我注意到这本书在处理“数据互操作性”方面略显保守。例如，在涉及与PostGIS数据库的直接连接、或者利用MapInfo进行复杂的三维数据可视化和导入导出时，描述相对滞后，似乎侧重于处理传统的Shapefile和ASCII格式。对于需要进行跨平台数据交换的现代GIS工作环境而言，这可能是一个需要读者自行拓展知识面的地方。

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这本《MapInfo 9.5中文版标准教程》的封面设计得相当朴实，一看就知道是技术类的书籍，没有太多花哨的图形，直奔主题。我买这本书的初衷是想系统地学习MapInfo这款地理信息系统软件，因为我目前的工作涉及到大量的空间数据分析，而现有的零散资料实在难以形成完整的知识体系。拿到书后，首先翻阅了一下目录，结构划分得比较清晰，从软件的安装、界面介绍开始，逐步深入到地图的创建、图层管理、空间查询，再到复杂的数据可视化和分析操作。我尤其关注了关于“属性数据编辑与管理”那一章，因为在实际工作中，地理信息和属性信息的一致性和准确性至关重要。教程的语言风格给我的第一印象是严谨而详尽，每一个操作步骤都配有清晰的截图和文字说明，对于初学者来说，这种手把手的教学方式无疑是非常友好的。我试着跟着书上的步骤操作了几个基础的创建图层和导入表格的示例，发现即便是相对枯燥的基础操作，作者也力求解释清楚背后的逻辑，而不是简单地罗列命令。当然，作为一本针对特定版本的教程，我希望它能更侧重于讲解9.5版本中一些新增或改进的功能，例如在数据处理效率和新的渲染技术方面，但整体来看，它确实提供了一个非常扎实的入门基础，为后续更深入的学习铺平了道路。

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我是一个视觉驱动型的学习者，阅读技术文档时，如果文字过多而缺乏直观的辅助，我很容易感到疲劳和迷失方向。这本书在图文结合方面做得还算均衡，但整体来看，文字部分的密度仍然偏高。特别是在解释一些复杂的空间分析工具，比如“缓冲区分析”或“叠置分析”时，虽然有图示说明输入和输出的结果，但对于参数设置背后的数学原理或者说地理统计学的依据，介绍得比较简略。我常常需要暂停下来，对照着软件界面去揣摩作者文字中暗示的含义。如果能在那些关键的分析模块中，增加一小段“原理小贴士”或者“常见错误与避免”，相信会对提升读者的分析能力大有裨语。目前的内容，更像是教会了我们“怎么做”，但对于“为什么这样做是最好的”，或者“在特定数据条件下应该如何调整参数以获得更可靠的结果”，探讨得不够深入。对于希望从GIS“使用者”蜕变为“分析师”的读者来说，这部分的内容可能需要通过大量的自我摸索来补充。

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从装帧质量来看，这本书的纸张选择和印刷清晰度都属于业内标准水平，长时间阅读眼睛不容易疲劳，这对于一本需要对照屏幕操作的工具书来说非常重要。装订也比较牢固，翻页时不用担心散页。但是，我注意到一个细节问题，那就是对于一些相对较新的数据格式支持的例子，比如某些新兴的遥感影像格式的直接读取与展示，教程中的案例可能并未完全覆盖。当然，考虑到软件版本的时效性，这是技术教程难以避免的“阿喀琉斯之踵”。总体而言，它成功地履行了“标准教程”的职责——提供了一个稳固、可信赖的学习平台。我不会把这本书当作是GIS领域的终极参考书，但它绝对是我桌面工具箱里最常被翻阅的“操作手册”。它教会了我如何有效地与MapInfo 9.5进行“对话”，解决了我初期在软件环境中“迷路”的问题，这一点上的价值是无可替代的。

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三星半吧，书店里看到的唯一mapinfo的书籍，看上去感觉就是翻译了帮助文档，添加了些例子，但是因为手头上的软件是11.0版本的，帮助有限。

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