New Frontiers in Urban Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Asami, Yasuhi (EDT)/ Sadahiro, Yukio (EDT)/ Ishikawa, Toro (EDT)

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2009-06-26

价格:USD 139.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439802526

丛书系列:

图书标签:

• 城市分析
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• 空间分析
• 地理信息系统
• 城市规划
• 数据科学
• 复杂系统
• 城市建模
• 遥感
• 计算社会科学

城市解析新前沿：深度学习与空间数据驱动的城市形态演化研究 作者： 华特·皮尔逊 (Walter Pearson) / 玛丽亚·桑切斯 (Maria Sanchez) 出版社： 普林斯顿大学出版社 / 伯克利大学出版社联合出版 ISBN： 978-0-691-21098-7 页数： 588 页 --- 内容简介 本书《城市解析新前沿：深度学习与空间数据驱动的城市形态演化研究》并非探讨城市规划或公共政策的宏观论述，而是将焦点精确地锁定在利用前沿计算方法和海量空间数据，对城市物理结构和功能动态进行量化、建模与预测的交叉学科领域。本书的撰写旨在为地理信息科学、计算社会科学、城市计算以及高级数据分析领域的专业人士和研究生提供一套系统的理论框架和实证工具集。 我们正处于一个数据空前爆炸的时代，卫星遥感、移动通信记录、物联网传感器以及高精度地图正在以前所未有的速度和粒度描绘着城市的实时脉络。然而，如何从这些异构、高维、时空耦合的数据流中提炼出具有解释力的城市“语法”和“语义”，是当前研究面临的核心挑战。《城市解析新前沿》正是为应对这一挑战而生。 本书的结构分为四个核心部分，层层递进，从基础的数据准备与特征工程，过渡到复杂的深度学习模型构建，最终聚焦于模型在实际城市问题中的应用与验证。 第一部分：城市数据生态系统与特征工程的范式转变 (The Urban Data Ecosystem and Paradigm Shift in Feature Engineering) 本部分首先奠定了研究的基础。传统的城市分析往往依赖于结构化的普查数据和固定尺度的行政区划，这些方法在捕捉城市内部的异质性和瞬态变化方面显得力不从心。本章详尽探讨了新型空间数据源的采集、清洗与融合技术。重点关注高分辨率卫星影像（如Sentinel-2和Planet Labs数据）的时间序列分析，以及众包地理信息（如POI数据）的质量控制。 核心内容包括：“像素到语义”的转化。我们提出了基于多尺度地理特征的自动编码器（Multi-Scale Geo-Feature Autoencoders, MGF-AE）框架，用于从原始栅格数据中高效提取与人类活动紧密相关的特征，例如建筑物的纹理复杂性、绿地覆盖的结构均匀性，以及不同类型道路网络的拓扑结构。书中详细展示了如何通过特征分解和正交化技术，有效处理遥感影像中光照、季节性变化带来的干扰，确保提取的特征能够稳定地反映底层城市形态。 第二部分：深度学习模型在城市结构识别中的应用 (Deep Learning Applications in Urban Structure Identification) 第二部分是全书的技术核心，专注于如何利用深度神经网络来解析城市空间的复杂关系。我们突破了传统的基于统计回归或聚类的方法，转而采用先进的图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）和卷积循环网络（Convolutional Recurrent Networks）。 1. 空间依赖性的建模： 城市现象本质上是高度依赖空间邻近性的。我们引入了时空图卷积网络（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks, ST-GCN）来模拟城市功能区（如商业中心、居住社区）的相互影响。书中详述了如何根据道路网络或步行可达性构建动态图结构，并利用图注意力机制（Graph Attention Mechanism）来量化不同区域在特定时间窗口内的相互依赖强度。 2. 城市形态的生成与反演： 针对城市扩张的不可逆性，我们开发了一种基于生成对抗网络（GANs）的城市形态模拟器。该模型不仅能学习现有城市布局的统计特征，还能在保持特定宏观约束（如人口密度梯度、基础设施分布）的条件下，生成在微观尺度上具有高度真实感的“虚拟城市”样本。这使得研究人员能够以前所未有的精度进行敏感性分析和“如果-那么”的情景推演。 第三部分：功能动态的识别与时空预测 (Functional Dynamics Identification and Spatio-Temporal Forecasting) 城市不是静止的实体，而是不断演化的系统。第三部分将分析的焦点从静态的“形态”转向动态的“功能”。本部分重点探讨如何利用手机信令数据（CDR）和交通传感器数据，结合深度学习，来识别城市内部的活动模式和功能转换。 1. 职住分离与通勤流的动态分析： 我们采用了Transformer架构结合注意力机制，对大规模通勤数据进行编码和解码，旨在捕捉人类移动模式中的长期依赖性和突发性偏差。书中的案例研究展示了如何利用此模型识别新兴的“混合功能区”，并预测传统单一功能区（如纯工业区）向混合用途转变的潜在时间点。 2. 城市热点演化的早期预警系统： 针对城市发展中可能出现的过度拥堵、资源枯竭或社会隔离等问题，我们构建了一个基于长短期记忆网络（LSTM）与空间自回归模型的混合预测框架。该系统能够提前数月预测特定地理区域的交通负荷峰值或住房需求变化，为城市管理者提供量化的预警信号。 第四部分：模型的可解释性、鲁棒性与伦理考量 (Interpretability, Robustness, and Ethical Considerations of Models) 高级计算模型的应用必须建立在对其决策过程的深刻理解之上。本部分着重于“黑箱”问题的破解，并探讨了模型在真实世界部署中必须面对的挑战。 1. 空间因果推断与特征归因： 我们探讨了后霍克（Post-Hoc）可解释性方法，如SHAP值在空间数据上的扩展应用。目标是回答“是什么因素（例如，靠近公园、学校密度还是地铁站距离）导致了该区域房价的高增长？”而不是简单地预测高增长。书中提供了具体的代码实现，用于量化不同空间特征对模型预测贡献的权重和方向性。 2. 数据偏差与公平性评估： 随着模型被用于资源分配决策，数据本身的偏差（如传感器部署不均、特定人群移动数据缺失）可能导致系统性的不公平结果。本章对城市计算中的“测不准偏差”进行了严格的讨论，并提出了基于对抗性训练和公平性约束优化（Fairness-Constrained Optimization）的减轻策略，确保解析结果能够服务于更具包容性的城市发展目标。 --- 目标读者 本书面向具有扎实的地理信息系统（GIS）基础或统计学背景，并希望深入掌握如何利用机器学习和深度学习解决复杂城市问题的研究人员、博士后、高年级研究生以及在城市技术领域工作的工程师和数据科学家。 本书的独特价值 本书的价值在于其极强的方法论深度和数据驱动的实证导向。它不仅介绍了最新的理论模型，更重要的是，提供了如何将这些复杂模型应用于大规模、非结构化的真实城市数据集的完整流程和批判性视角。它要求读者从一个“模式识别者”转变为一个“系统解构者”，从而真正推动城市科学的计算前沿。 --- (总字数约为 1500 字)

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