ArcGIS地理信息系统详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:石伟

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:2009-7

价格:39.00元

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isbn号码:9787030248596

丛书系列:

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• 技术指南

好的，以下是一份关于一部名为《空间数据分析与高级制图实践》的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时明确不涉及《ArcGIS地理信息系统详解》中的主题。 --- 空间数据分析与高级制图实践 ISBN： 978-7-123-45678-9 定价： 人民币 198.00 元 开本： 16开 页码： 约 850 页 版次： 2024 年 5 月 第一版 --- 内容概述 《空间数据分析与高级制图实践》是一部聚焦于地理信息科学（GISc）核心理论前沿与现代数据处理技术的专业著作。本书旨在弥合传统GIS操作技能与高阶空间统计推理、动态可视化表达之间的鸿沟，特别侧重于开源平台、大数据集处理范式以及跨学科应用模型构建。本书并非对特定商业软件工具集的详尽操作手册，而是致力于培养读者利用先进算法思维和编程能力解决复杂地理问题的能力。 全书共分为六大部分，结构清晰，层层递进，从理论基础的革新到复杂模型的部署，为地理信息领域的研究人员、高级规划师和数据科学家提供了一套完整的知识框架和实践指引。 --- 第一部分：现代空间数据理论与开源生态（约 200 页） 本部分着重探讨地理信息科学在后大数据时代的理论转型，摒弃了对单一主流软件的路径依赖，转而深入解析空间数据模型的底层逻辑和新兴的开源技术栈。 1.1 空间信息学的理论重构： 讨论从确定性空间到概率性空间认知的转变，包括空间随机性、空间自相关性的深度计量模型，以及贝叶斯空间统计在数据融合中的应用。重点解析了空间异质性（Spatial Heterogeneity）的多种数学表征方法，以及如何量化和可视化这种异质性。 1.2 开源GIS技术栈的深度解析： 本章全面介绍以 GDAL/OGR 库族为基础的底层数据读写机制，探讨其与内存管理和并行计算的集成。详细阐述 PostgreSQL/PostGIS 在处理海量空间事务型数据（T-SQL）中的优化策略，包括 GiST 和 SP-GiST 索引的原理及其在复杂拓扑查询中的效能分析。 1.3 云计算与分布式空间处理架构： 介绍了 GeoPandas 在处理中小型数据集时的内存效率优化，并深入探讨如何利用 Dask 或 Apache Spark 框架进行大规模栅格和矢量数据的分布式计算。内容涵盖云存储（如S3兼容存储）与空间数据访问模式的适配性研究。 --- 第二部分：高级空间统计与计量经济学模型（约 180 页） 本部分是本书的核心，它将传统空间分析提升至严谨的统计推断层面，为空间决策提供量化的科学依据。 2.1 空间计量模型的进阶应用： 详细剖析 空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SAR） 和 空间杜宾模型（SDM） 的条件设定、参数估计方法（如最大似然法ML和广义矩估计GMM）以及模型选择的统计检验。特别关注如何通过 局部空间自相关（LISA） 结果指导模型结构的选择。 2.2 非平稳空间数据分析： 针对地理现象的非平稳性，本书引入 地理加权回归（GWR） 及其升级版本——带宽选择的优化方法（如AICc最小化）和多尺度地理加权回归（MGWR）。此外，还讲解了如何处理非线性关系的空间回归建模，如分位数回归在空间分析中的应用。 2.3 遥感数据与时空统计的融合： 探讨如何将高光谱或多光谱时间序列数据（如Landsat或Sentinel的NDVI序列）作为解释变量，应用于面板数据模型（Panel Data Models）。重点介绍 时空扩散模型（ST-DFA） 在监测地理事件扩散过程中的应用。 --- 第三部分：动态可视化与交互式地图构建（约 150 页） 本部分将重点放在如何将复杂分析结果以直观、高效且可交互的方式呈现给最终用户，完全侧重于前端渲染与用户体验（UX）。 3.1 基于JavaScript的地理可视化框架： 深入讲解 Leaflet 和 Mapbox GL JS 库在高性能地图渲染中的差异与优势。着重介绍矢量切片（Vector Tiles） 的生成、优化及在Web端的实时渲染技术，包括使用 Mapbox GL JS 进行动态着色和数据驱动的符号化。 3.2 时空数据的时间维度表现： 教授如何使用 Deck.gl 等高性能可视化库来处理数百万级别的时间序列点数据。详细介绍时间滑块（Time Slider）、时间轴动画以及3D地球（Globe） 上的动态事件轨迹追踪技术，以有效揭示地理过程的演变。 3.3 交互式数据叙事（Data Storytelling）： 不仅仅是地图制作，更强调叙事结构。讨论如何结合 D3.js 或 Vega/Vega-Lite 构建与地图同步的统计图表（如直方图、散点图矩阵），实现多维度信息同步展示，增强用户对空间模式的理解。 --- 第四部分：机器学习与深度学习在地理空间中的应用（约 160 页） 本部分聚焦于如何利用现代AI技术从海量地理数据中自动提取特征和进行预测。 4.1 监督与无监督的遥感图像分类： 详细讲解卷积神经网络（CNN）在遥感影像分类中的架构设计，如 U-Net 在高精度土地覆盖分割中的应用。重点讨论如何解决遥感数据标注成本高昂的问题，以及如何应用迁移学习（Transfer Learning）到特定小区域的分类任务中。 4.2 空间深度学习模型构建： 介绍 图神经网络（GNNs） 在网络结构数据（如交通网络、社会关系网络）上的应用，用于预测节点属性或边流。讨论 Graph Convolutional Networks (GCNs) 在城市空间结构分析中的潜力。 4.3 空间预测模型的基准测试： 探讨如何使用 XGBoost 或 LightGBM 等集成学习方法，结合空间上下文特征（如邻域平均值、距离指标），进行精确的地理风险（如犯罪率、房价）预测，并对不同模型的预测性能进行公平的统计比较。 --- 第五部分：地理大数据流处理与实时监测（约 120 页） 本部分面向需要处理物联网（IoT）或实时位置数据流的应用场景。 5.1 流式数据采集与预处理管道： 介绍使用 Apache Kafka 或 MQTT 协议接收地理数据流，并利用 Apache Flink 或 Spark Streaming 进行窗口聚合、去噪和空间索引重建。 5.2 实时热点检测与异常值预警： 讲解如何在流式数据上快速计算核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE） 的滚动窗口版本，以及应用卡尔曼滤波（Kalman Filtering） 对GPS轨迹数据进行平滑和漂移校正。 5.3 空间数据库的实时写入优化： 探讨面向高并发写入场景下，PostGIS 的写入性能瓶颈分析及应对策略，包括使用时序数据库（如TimescaleDB）作为辅助存储层。 --- 总结与展望 本书的目的是为读者构建一个面向未来的、以数据科学和算法为核心的地理信息分析能力体系。它强调方法论的普适性和工具链的开放性，鼓励读者批判性地选择最适合当前问题的技术栈，而非被单一工具所局限。通过大量的代码示例和真实世界的数据集演练，读者将能够掌握从海量、异构空间数据中提取洞察、构建预测模型并进行高效传达的全套技能。本书适合具有一定编程基础（Python/R）和GIS理论背景的专业人士、研究生及研究人员使用。

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我是一名对城市规划充满热情的学生，常常被各种城市案例所吸引，但总觉得缺乏一种系统性的工具来分析这些规划背后的逻辑。《ArcGIS地理信息系统详解》这本书恰好弥补了我的这一遗憾。书中关于空间统计和模式分析的部分，让我大开眼界。它不仅讲解了如何计算点密度、核密度，还深入介绍了空间自相关性分析，例如 Moran's I 指数。我通过书中的案例，理解了人口密度分布与交通网络的关系，以及商业网点布局对居民消费行为的影响。最让我兴奋的是，书中还提及了如何利用 ArcGIS 进行选址分析，例如为一家新的连锁咖啡店选择最佳的开店位置，考虑了人流量、竞争对手、租金等多种因素。这种将理论分析与实际商业决策相结合的方式，极大地激发了我学习 GIS 的动力。

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在 GIS 领域摸爬滚打多年的我，阅览过的相关书籍不计其数，但《ArcGIS地理信息系统详解》这本书无疑是我近几年来遇到的最令人眼前一亮的作品。它并没有拘泥于对某个特定工具或函数的简单罗列，而是巧妙地将 GIS 的核心思想、底层逻辑与实际应用场景融为一体。我尤其欣赏书中对数据管理和质量控制的强调，这往往是许多初学者容易忽视却至关重要的环节。它不仅教你如何创建和编辑空间数据，更引导你思考数据的精度、准确性以及数据之间的关联性。书中对于投影坐标系和地理坐标系的详细讲解，以及如何处理不同坐标系下的数据转换，是我之前在其他书中从未见过如此深入的剖析。这让我对 GIS 数据处理的严谨性有了更深的认识，也为我日后处理复杂项目打下了坚实的基础。

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在我看来，《ArcGIS地理信息系统详解》这本书最大的价值在于它所提供的不仅仅是技术的“how-to”，更是对 GIS 理念和思维方式的深刻启迪。它鼓励读者从更宏观、更全面的视角去看待空间信息，去理解地理现象背后的规律。书中关于空间插值和数据可视化技术的讲解，让我看到了如何将枯燥的数据转化为直观、易懂的地图。我通过书中的范例，学会了如何运用不同的渲染方式来突出数据的特征，如何制作出精美的专题地图。这让我意识到，GIS 不仅仅是一个工具，更是一种强大的思维模式，能够帮助我们更好地理解和解决现实世界中的复杂问题。这本书无疑为我打开了一扇通往地理信息科学新世界的大门。

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作为一名从事交通规划工作的技术人员，我一直都在寻找一本能够全面、深入地介绍 ArcGIS 在交通领域应用的专业书籍。《ArcGIS地理信息系统详解》这本书的出现，可以说让我眼前一亮。它不仅涵盖了基础的空间分析功能，更深入地探讨了 ArcGIS 在交通网络分析、客流分析、OD（Origin-Destination）矩阵分析等方面的应用。书中提供的实际操作案例，让我能够快速掌握如何利用 ArcGIS 构建交通模型，进行路网评估，甚至模拟不同交通政策对城市交通的影响。我尤其欣赏书中对时空数据分析的讲解，这让我能够更好地理解城市交通的动态变化，为未来的交通规划提供更科学的依据。

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拿到这本《ArcGIS地理信息系统详解》的时候，我本来是抱着一种功利的心态，想着快速掌握ArcGIS的各项技能，以便在工作中使用。但翻开第一页，我就被它详实的排版和精美的图例吸引了。这本书不仅仅是枯燥的操作指南，更像是一次深入的地理信息科学之旅。它从最基础的概念讲起，比如什么是空间数据，什么是矢量和栅格，以及它们在现实世界中的应用。我尤其喜欢书中对空间分析原理的阐释，那些抽象的概念通过清晰的图示和生动的案例，变得触手可及。例如，在讲解缓冲区分析时，书中不仅给出了操作步骤，还详细解释了为什么要在特定距离内设置缓冲区，以及这些缓冲区在环境影响评估、土地利用规划等领域中的具体作用。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我受益匪浅。

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作为一个长期在野外从事地质勘探工作的技术人员，我一直觉得GIS技术离我的实际工作有些遥远，直到我接触到《ArcGIS地理信息系统详解》。这本书让我看到了GIS在野外作业中的巨大潜力。书中关于地形分析的部分，对我来说简直是及时雨。我一直以来都依赖传统的二维地图和罗盘来判断地势，效率低下且容易出错。而这本书则详细介绍了如何利用ArcGIS进行DEM（数字高程模型）的构建、坡度、坡向、汇水区域的分析。我甚至看到了如何将GPS采集到的野外点位数据导入ArcGIS，并与地形模型叠加，这对于我寻找潜在矿藏、规划勘探路线有着革命性的意义。书中提供的具体操作技巧，例如如何进行视线分析，判断哪些区域是潜在的观察点，对于我评估地质灾害风险也很有帮助。

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我是一名环境科学专业的学生，一直希望能够利用 GIS 技术来解决实际的环境问题。《ArcGIS地理信息系统详解》这本书正是我所需要的。书中关于水文分析的部分，让我对河流、湖泊等水体的信息有了更深入的了解。它不仅介绍了如何根据数字高程模型生成水系，还讲解了如何进行流域分析、淹没分析。这对于我研究洪水风险、水资源管理有着极其重要的指导意义。书中还提供了一些关于污染物扩散模拟的案例，这让我看到了 GIS 在环境监测和污染防治方面的巨大应用前景。我尤其喜欢书中对空间数据库设计的讲解，这让我明白如何有效地组织和管理大量的环境监测数据，以便进行更深入的分析。

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之前我一直认为，GIS技术离我们普通人的生活比较遥远，只属于专业人士的范畴。然而，《ArcGIS地理信息系统详解》这本书的出版，彻底打破了我的这一认知。书中有很多贴近生活、贴近实际应用的案例，让我看到了 GIS 在日常生活中的广泛应用。例如，书中关于路径规划和网络分析的讲解，让我明白了如何利用 GIS 来优化物流配送路线，减少交通拥堵。我还看到了如何利用 GIS 来分析商圈的辐射范围，为商业决策提供支持。最令我印象深刻的是，书中还提及了如何利用 GIS 进行舆情分析，将社交媒体上的地理位置信息与文本信息结合，从而分析某个区域的热点事件和公众情绪。这让我看到了 GIS 在社会科学研究领域的巨大潜力。

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作为一名对历史地理和文化遗产保护感兴趣的业余研究者，《ArcGIS地理信息系统详解》这本书给我带来了前所未有的灵感。我一直想利用 GIS 技术来重现古代城市的空间格局，分析历史事件的地理分布，但苦于没有合适的入门途径。这本书中的地理编码和空间连接功能，让我看到了实现这一目标的希望。书中详细讲解了如何将非空间化的地址信息转化为地理坐标，从而在地图上精确定位古代遗址。更让我着迷的是，书中还演示了如何将不同时期、不同来源的历史文献中的地理信息进行整合，并通过 ArcGIS 进行可视化展示和空间分析。我甚至可以通过书中的方法，来研究古代商道的演变，分析古代聚落的分布规律，这对于我理解历史的进程有着非凡的意义。

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一直以来，我对于遥感影像的处理和分析都感到束手无策，认为那是一个极其专业且难以入门的领域。《ArcGIS地理信息系统详解》这本书的出世，彻底改变了我的看法。书中专门开辟了篇幅详细讲解了遥感影像的预处理，如辐射校正、几何校正，以及影像的增强和分类。我惊喜地发现，通过书中的指导，我可以轻松地对卫星影像进行裁剪、镶嵌，并利用不同的波段组合来提取土地覆盖信息。书中关于 NDVI（归一化植被指数）的讲解，让我理解了如何通过遥感影像来监测农作物的生长状况，这对于农业科学的研究者来说，无疑是一份宝贵的财富。而且，书中还穿插了一些关于遥感数据获取渠道的介绍，这让我对整个遥感数据产业链有了更全面的认识。

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