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出版者:

作者:Shekhar, Shashi (EDT)/ Xiong, Hui (EDT)

出品人:

页数:1409

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 450.87

装帧:

isbn号码:9780387308586

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• 地理信息系统
• 地理空间数据
• 空间分析
• 地图学
• 遥感
• 数据库
• 软件
• 技术
• 应用

城市与空间数据科学：原理、方法与前沿应用 一部面向实践者的综合指南，深入探索地理信息科学（GIS）的演进、核心理论与新兴技术在解决复杂城市问题中的前沿应用。 本书概述： 本书旨在为地理空间数据分析师、城市规划师、环境科学家、数据科学家以及对理解和利用空间信息解决现实世界挑战感兴趣的专业人士，提供一套系统、深入且高度实用的知识体系。我们超越了传统GIS软件操作的层面，聚焦于支撑现代空间数据科学的底层理论框架、先进的分析方法论以及新兴技术（如高分辨率遥感、物联网数据融合与深度学习）在城市化进程中的关键应用。 核心议题与结构： 本书共分为六个主要部分，层层递进，构建起一座从基础理论到复杂模型实施的坚实桥梁。 --- 第一部分：空间数据科学的理论基石与生态系统（Foundations） 本部分为后续的深度分析奠定必要的理论基础，强调了空间思维在数据科学中的不可替代性。 1. 空间认知的演变与地理数据科学的兴起： 探讨人类如何从早期的地图制作过渡到基于大数据的实时空间分析。重点解析了“空间错觉”（Spatial Autocorrelation）等地理统计学核心概念如何重塑了传统的统计建模范式。讨论了“地理大数据”（GeoBig Data）的特征（体量、速度、多样性）及其对现有基础设施和分析工具带来的挑战。 2. 空间参考系统与数据质量的严谨性： 深入剖析大地测量学基础、全球导航卫星系统（GNSS）的精度影响因素，以及不同空间参考系（如WGS84、投影坐标系）之间的转换误差控制。本章详述了数据采集、清理和验证阶段中，如何通过严格的质量保证（QA/QC）流程来确保空间分析结果的可信度。特别关注了异构数据源（如传感器数据与传统调查数据）在融合过程中的几何一致性问题。 3. 空间数据结构与高效存储机制： 对比分析矢量（点、线、面）和栅格（影像、高程模型）模型的优劣，并详细介绍为应对海量时空数据而设计的数据库架构，包括PostGIS扩展、NoSQL数据库中的空间索引（如四叉树、八叉树）设计原理，以及面向云环境的瓦片化（Tiling）和分块存储策略，以实现对PB级地理数据集的快速查询与分析。 --- 第二部分：先进空间分析方法论（Advanced Methodologies） 本部分着重介绍超越基础缓冲区分析和叠加分析的复杂空间统计和建模技术。 4. 探索性空间数据分析（ESDA）的高级工具： 系统介绍 Moran's I、Getis-Ord Gi 统计量及其在高低热点识别中的应用。重点讲解如何使用空间直方图、空间序列模型（如SAR/CAR模型）来处理和可视化空间依赖性。本章强调了在进行回归分析前，识别和量化空间异质性（Spatial Heterogeneity）的重要性，例如使用地理加权回归（GWR）和多尺度地理加权回归（MGWR）来揭示关系在空间上的变化规律。 5. 空间过程建模与模拟： 探讨如何利用数学模型来描述和预测空间现象的动态演变。内容涵盖元胞自动机（CA）在城市扩张模拟中的应用、基于主体的模型（ABM）在社会经济交互分析中的作用，以及如何整合时间序列分析（如ARIMA模型）与空间结构，进行更精准的短期和长期预测。 6. 遥感与图像处理的高级应用： 超越传统的波段组合，深入讲解光谱指数（如NDVI、NDWI）的局限性与改进方法。重点分析高光谱数据的降维技术（如PCA），以及利用面向对象图像分析（OBIA）进行精细化地物分类的流程。同时，涵盖了无人机摄影测量（UAV Photogrammetry）生成高精度数字表面模型（DSM）和正射影像的质量控制标准。 --- 第三部分：时空数据融合与深度学习的融合（Spatiotemporal Integration） 这是本书最具前瞻性的部分，探讨如何利用机器学习和人工智能来处理复杂的时间维度和大规模空间数据。 7. 深度学习在地理空间领域的转型： 详细阐述卷积神经网络（CNN）如何被应用于图像识别、语义分割（例如，精细化建筑轮廓提取）。随后，介绍循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理轨迹数据、交通流量预测和时间序列站点数据插值中的独特优势。讨论了图神经网络（GNN）在建模非欧几里得空间关系（如社交网络或交通网络）中的新兴应用。 8. 移动性和轨迹数据分析（Mobility Analysis）： 探讨从GPS、蜂窝基站或众包数据中提取有用空间信息的技术。内容包括轨迹的清洗与去噪、停留点（POI）的识别算法、OD（起点-终点）矩阵的构建，以及如何利用马尔可夫链和转移矩阵来分析城市居民的日常通勤模式和潜在的扩散过程。 9. 传感器网络、物联网与实时地理信息系统（IoT & Real-time GIS）： 讨论如何设计一个能够摄取、处理和可视化海量物联网流数据的架构。重点分析流数据中的异常检测（Anomaly Detection）算法（如基于密度的聚类算法DBSCAN在实时环境中的适应性调整），以及如何将环境传感器（空气质量、噪音）数据与固定空间数据源进行融合，生成即时决策支持系统。 --- 第四部分：城市规划与可持续发展的空间解决方案（Urban Applications） 本部分将理论和技术应用于解决具体的城市挑战。 10. 韧性城市与基础设施评估： 利用空间多准则评估（MCDA）方法，如AHP或熵权法，对城市关键基础设施（电网、水利系统）的脆弱性进行评估。讲解如何结合风险暴露度与临灾恢复能力的空间分布，生成最优的应急资源部署方案。 11. 城市形态、可达性与宜居性指标构建： 超越传统的曼哈顿距离，引入网络分析中的“出行时间”作为核心度量。详细介绍如何利用GIS工具计算步行环境的质量（如街道密度、树冠覆盖率），并构建综合的“宜居性指数”，用于评估不同社区的空间公平性。 12. 城市环境健康与暴露评估： 聚焦于污染源（如交通排放、工业区）的空间分布与敏感目标（如学校、医院）的叠加分析。探讨如何利用大气扩散模型（如高斯烟羽模型）的输出数据，结合人口普查数据，进行精准的人群暴露风险评估，为环境政策制定提供科学依据。 --- 第五部分：空间数据治理与伦理考量（Governance and Ethics） 随着空间数据应用的普及，数据伦理和治理成为核心议题。 13. 隐私保护的空间数据脱敏技术： 深入探讨在利用高精度位置数据进行公共服务优化的同时，如何保护个人隐私。详细介绍k-匿名化、差分隐私（Differential Privacy）在地理数据集上的实施细节和其对分析精度的权衡。 14. 开放地理空间信息（OGC）标准与数据互操作性： 介绍OGC制定的核心规范（如WMS, WFS, GeoJSON），以及如何在跨部门和跨国界的数据共享中，确保技术标准的统一和数据的无缝交换。 --- 本书特色： 强调动手实践： 理论讲解后紧随具有挑战性的案例分析，使用Python（Pandas, GeoPandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow for Geo）和R（sf, spdep包）的实际代码示例，而非停留在特定商业软件的界面操作。 跨学科视角： 融合了地理学、计算机科学、统计学和城市工程学的知识，形成完整的知识链条。 前沿导向： 确保内容涵盖最新的研究成果，特别是针对人工智能在地理信息处理中的突破性进展。 目标读者将能够： 掌握从原始传感器数据中提取可操作的空间见解的能力，设计和实施复杂的空间预测模型，并运用这些模型为城市的可持续发展和治理提供数据驱动的决策支持。

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说实话，初次拿到这本书时，我主要是冲着它号称的“百科全书”的全面性去的，但读下来，我感受到的更多是一种结构上的匠心独运。它不仅仅是名词解释的堆砌，而是通过清晰的逻辑链条，将看似孤立的技术点串联起来，形成一个有机整体。比如，关于数据采集技术（如LiDAR、GNSS）的章节，紧接着就是如何对这些高精度数据进行预处理和质量控制，随后才过渡到高级空间建模。这种布局极大地优化了我的学习路径，我不再需要跳跃式地在不同教材间寻找关联。更让我惊喜的是，它对GIS在不同行业应用案例的详尽描述，从城市规划到环境监测，再到流行病学追踪，每一个案例都配有清晰的流程图和关键参数说明，这极大地拓宽了我对GIS应用边界的认知。我过去总觉得GIS很“硬核”，但这本书通过这些生动的案例，让我体会到它其实是一种非常灵活且强大的问题解决工具，它教会我的不是“如何操作软件”，而是“如何用空间思维去解构现实世界的问题”。

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作为一名习惯了通过网络视频教程学习的年轻用户，我一开始有些担心阅读这样一本篇幅巨大的纸质参考书会感到枯燥乏味，但我发现这本《地理信息系统百科全书》成功地克服了传统教材的沉闷感。它的插图和图表设计是教科书级别的典范。那些关于坐标系统转换的复杂几何推导，那些关于空间拓扑错误检查的流程图，都制作得极其精美且逻辑清晰，即便是最抽象的概念，也能通过一个精心设计的二维或三维示意图被瞬间具象化。例如，它解释等角投影和正射投影差异时所使用的对比图例，比我之前看过的所有在线教程加起来都更直观。这种对视觉辅助的重视，极大地提升了阅读体验和知识吸收效率。我发现自己不再是单纯地“阅读”，而是在“观察”和“理解”作者试图通过图形传达的数学和逻辑关系。这套书证明了，即便是最复杂的技术主题，只要有好的设计，也能够以一种引人入胜的方式呈现出来。

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这本书的学术严谨性毋庸置疑，但在某些章节，比如关于新兴的Web GIS和移动GIS架构的讨论部分，我个人感觉还可以再“前卫”一些。它对现有标准的描述非常到位，对经典的三层架构分析得入木三分，但对于当前社区热议的Serverless GIS计算、边缘计算在地理空间数据处理中的潜力，以及面向大规模物联网数据的实时空间流处理框架，似乎点到为止，缺乏更深层次的探讨或对未来发展趋势的预测性分析。当然，这或许是百科全书的局限性所在——它需要平衡时效性与权威性。不过，作为一名关注技术前沿的从业者，我期待在后续版本中能看到对这些“正在发生”的技术浪潮给予更具前瞻性的深度剖析，加入一些尖端的开源项目或新兴标准草案的介绍。目前来看，它更像是一部“集大成”的现阶段权威参考，而非“预言家”式的未来指南。不过，瑕不掩瑜，仅凭其对经典理论的梳理深度，也足以让它在我的书架上占据核心位置。

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这套关于地理信息系统（GIS）的百科全书，简直是打开了一扇通往数字地球的奇妙大门。我最近开始接触GIS领域的研究，手头上的资料零散且不够系统，直到我翻开了这本厚重的著作。它给我的第一印象是内容的广博和深邃，仿佛作者们将过去几十年GIS领域的所有核心概念、理论框架以及新兴技术都悉心梳理并汇集成册。我尤其欣赏它在基础理论部分的处理方式，比如空间分析的数学模型、数据结构的选择对性能的影响，甚至是历史上的几次重大技术范式转变，都有详尽的阐述。对于初学者而言，它提供了坚实的理论基石，避免了在实践中盲目摸索的窘境；而对于资深研究人员，书中对复杂算法如空间统计、拓扑规则在不同数据库中的具体实现差异的剖析，无疑提供了深入钻研的参照系。我花了整整一个周末，沉浸在关于“遥感影像处理与GIS数据融合”那一章节，那种知识被系统性灌输的满足感是无与伦比的。它绝不是一本浅尝辄止的入门手册，而是一部需要时间去细细品味、反复查阅的工具书，每一个条目都蕴含着专业人士的智慧结晶，为我的项目规划指明了清晰的方向。

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我购买这本书的初衷是想快速掌握一套完整的空间数据治理和管理规范。在实践中，数据质量和标准合规性往往是项目延期的主要原因。这本百科全书在该领域表现得尤为出色，它没有停留在描述“什么是有用的数据”，而是深入探讨了元数据管理框架（如ISO 19115的各个关键字段的实际应用）、数据质量评估的量化指标体系，以及不同数据模型（如矢量、栅格、网络模型）在企业级应用中的优劣权衡。我特别参考了其中关于数据标准化的章节，它系统地梳理了全球和区域性的地理空间数据基础设施（GDI）建设经验，这对我目前正在推动的内部数据整合工作提供了宝贵的蓝图。这本书让我意识到，GIS不仅仅是绘图和分析，它更是一种严肃的、需要高度规范化的信息管理学科。通过对其中数据生命周期管理的学习，我获得了更宏观的视角，开始从数据库架构和长期维护的角度去审视每一个数据采集决策。

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