Outlines & Highlights for Geographic Information Systems and Science by Paul Longley, ISBN pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2009-09-29

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428898158

丛书系列:

图书标签:

• 地理信息系统
• GIS
• 地理科学
• Paul Longley
• 教材
• Outlines
• Highlights
• 学习指南
• 地理学
• 地图学

地理信息系统与科学：洞悉地理数据的强大工具 地理信息系统（GIS）已成为现代世界不可或缺的一部分，它不仅是技术工具，更是理解和解决复杂地理问题的思维框架。从规划城市发展到监测气候变化，从追踪疫情传播到优化物流配送，GIS 的应用领域日益广泛，其重要性不言而喻。Paul Longley 的《Outlines & Highlights for Geographic Information Systems and Science》正是这样一本旨在深入浅出地阐释 GIS 核心概念、原理和实践的著作。本书并非一本枯燥的技术手册，而是希望引导读者理解 GIS 的强大力量，激发其运用 GIS 解决现实世界挑战的潜能。 GIS 的基石：数据与空间 理解 GIS，首先要理解其两大基石：数据和空间。GIS 的核心在于处理和分析 地理空间数据，即那些包含位置信息的数据。这些数据可以是点、线、面，甚至是三维模型，它们描述了地球表面的各种要素，如建筑物、道路、河流、土壤类型、人口密度等等。而 空间 则是这些数据存在的舞台，是分析的维度。GIS 通过对空间关系的理解，能够揭示数据之间的关联，发现隐藏的模式，从而提供更深层次的洞察。 想象一下，你正在规划一个新的公交线路。仅仅知道乘客的出发地和目的地是不够的。你需要知道这些地点之间的道路网络，需要考虑交通流量，需要了解潜在乘客的分布，甚至需要考虑地形的限制。GIS 正是能够整合这些来自不同来源、不同类型的数据，并以空间为纽带进行关联分析的强大工具。 GIS 的构成要素：软件、硬件、数据、人员和方法 一本完整的 GIS 系统通常由以下几个核心要素构成： 硬件 (Hardware)：包括计算机、服务器、GPS 设备、扫描仪、绘图仪等，它们是 GIS 运行的物理基础。 软件 (Software)：这是 GIS 的灵魂，包括 GIS 应用程序、数据库管理系统等。ArcGIS、QGIS 等是市面上常见的 GIS 软件。它们提供了数据采集、存储、管理、分析和可视化的功能。 数据 (Data)：这是 GIS 的血肉，包括矢量数据（点、线、面）、栅格数据（像素网格）以及属性数据（与空间要素相关联的信息）。数据的质量和准确性直接影响分析结果的可靠性。 人员 (People)：GIS 的使用者，包括 GIS 专家、分析师、技术人员以及普通用户。他们的专业知识和技能是发挥 GIS 潜能的关键。 方法 (Methods)：指的是 GIS 的分析方法和技术，例如空间查询、空间叠加、缓冲区分析、网络分析、模型构建等。这些方法是 GIS 能够解决问题的核心。 GIS 的核心功能：数据管理、空间分析与可视化 GIS 的强大之处在于其能够进行一系列复杂的操作，其中最核心的功能包括： 1. 数据采集与录入 (Data Acquisition and Entry)：这是 GIS 的起点。数据可以来源于多种渠道，包括卫星影像、航空照片、GPS 测量、调查问卷、现有数据库等。传统地图的数字化、遥感影像的处理、GPS 设备的现场采集都是常见的数据采集方式。 2. 数据存储与管理 (Data Storage and Management)：GIS 数据量庞大且复杂，需要高效的存储和管理系统。地理数据库（Geodatabase）是 GIS 中常用的数据管理方式，能够有效地组织、存储和管理矢量、栅格及其他类型的数据，并支持数据共享和版本控制。 3. 数据查询与检索 (Data Query and Retrieval)：GIS 能够根据用户的需求，快速准确地检索出所需的数据。这可以基于属性信息（例如，查询所有人口超过 10 万的城市）或空间位置（例如，查询距离某河流 500 米范围内的所有农田）。 4. 空间分析 (Spatial Analysis)：这是 GIS 最具价值的功能之一。通过空间分析，我们可以揭示地理数据之间的空间关系，发现潜在的模式和趋势。常见的空间分析技术包括： 缓冲区分析 (Buffer Analysis)：在某个空间要素周围创建一个指定距离的区域，常用于分析影响范围。例如，为学校创建 500 米的步行缓冲区，以评估其安全性。 空间叠加分析 (Spatial Overlay Analysis)：将两个或多个空间图层进行叠加，以产生新的图层，反映不同图层信息的组合。例如，将土地利用图层与降雨量图层叠加，以分析易受洪水影响的土地。 网络分析 (Network Analysis)：在道路、河流等网络状空间要素上进行分析，常用于路径规划、服务区分析等。例如，计算两点之间的最短路径，或确定某个消防站的服务范围。 地形分析 (Terrain Analysis)：利用高程数据分析地表形态，包括坡度、坡向、汇水区等。例如，分析哪个区域的坡度适合建设滑雪场。 密度分析 (Density Analysis)：计算单位面积内的要素数量，用于识别高密度区域。例如，分析犯罪事件的密度分布，以指导警力部署。 5. 数据可视化与地图制作 (Data Visualization and Cartography)：GIS 能够将复杂的数据转化为直观易懂的地图、图表和三维模型。精美的地图不仅能够展示地理信息，更能够传达分析结果，成为沟通和决策的重要工具。 GIS 的理论基础：地理学原理与空间统计 GIS 的发展离不开地理学理论的支撑。地理学中的空间交互、空间格局、区域化等概念，为 GIS 的分析方法提供了理论基础。例如，距离衰减法则 (Distance Decay Law) 指出，物体之间的相互作用随着距离的增加而减弱，这在 GIS 中被广泛应用于引力模型、交通流量预测等分析中。 此外，空间统计学 (Spatial Statistics) 在 GIS 中扮演着越来越重要的角色。与传统统计学主要关注样本数据的统计特性不同，空间统计学考虑了数据的空间自相关性，即地理上相近的要素往往具有相似的属性。通过空间统计方法，我们可以更准确地识别空间模式、检验空间假设，并进行空间预测。 GIS 的发展趋势与未来展望 GIS 技术正在不断发展，朝着更智能化、更便捷化、更集成的方向迈进。 云计算与大数据：GIS 的数据量呈爆炸式增长，云计算提供了强大的计算和存储能力，使得大规模地理空间数据的处理和分析成为可能。 人工智能与机器学习：AI 和机器学习技术被广泛应用于 GIS，例如自动识别遥感影像中的地物、预测地理现象、优化空间分析模型等。 移动 GIS 与 Web GIS：通过智能手机和互联网，GIS 的应用范围得以极大拓展，使得任何人都能随时随地访问和使用地理信息。 三维 GIS 与倾斜摄影：三维 GIS 能够更真实地展示地理空间环境，倾斜摄影技术则能快速生成高精度的三维模型，为城市规划、建筑设计、灾害模拟等领域提供有力支持。 物联网 (IoT) 与实时数据：物联网设备不断产生大量的实时地理空间数据，GIS 与物联网的结合，能够实现对现实世界的实时监测和智能响应。 结语 《Outlines & Highlights for Geographic Information Systems and Science》旨在为读者揭示 GIS 的奥秘，展示其在各个领域的广阔应用前景。它不仅仅是关于软件操作的指南，更是关于如何运用空间思维来理解世界、解决问题的入门。通过掌握 GIS 的基本原理和分析方法，我们能够更深刻地认识我们所处的地球，并以更科学、更有效的方式应对日益复杂的挑战。这本书将引导您踏上这段探索地理智能的旅程，发现数据背后的空间故事，并最终利用这些洞察力，为构建更美好的未来贡献力量。

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