GIS空间分析理论与方法

GIS空间分析理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:秦昆 编
出品人:
页数:320
译者:
出版时间:1970-1
价格:33.00元
装帧:
isbn号码:9787307075764
丛书系列:高等学校地图学与地理信息系统系列教材
图书标签:
  • 地质学
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  • GIS
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  • 地理信息系统
  • 空间统计
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具体描述

《GIS空间分析理论与方法(第2版)》是作者在从事空间分析的理论、方法和应用的科学研究和教学实践基础上撰写完成的。从空间分析的理论、方法和应用三个方面分布介绍空间分析的相关内容。在空间分析的理论部分,分别介绍了空间关系理论、空间认知和理论、空间推理理论和空间分析的不确定性理论等;在空间分析的方法部分,从不同数据类型的角度,分别介绍了栅格书卷的空间分析方法、矢量数据的空间分析方法、三维数据的空间分析方法以及属性数据的空间统计分析方法;在空间分析的过程和应用部分,介绍了空间决策支持的理论和方法以及空间分析的应用;最后,介绍了空间分析的常用软件及空间分析功能的第二次开发方法。

《GIS空间分析理论与方法(第2版)》可作为高端院校遥感科学与技术、地理信息系统、测绘、地理、地质、水利、城建、气象、环保等专业的本科生教材和研究生的参考教材,也可供从事测绘、城市管理、区域规划、海洋等部门的科技工作者阅读参考。空间分析是地理信息(GIS)的重要功能,是GIS的核心和灵魂。空间分析是GIS领域中理论性、技术性和应用性都很强的分支。地理信息系统的成功应用依赖于空间分析模型的研究与设计。

好的,这是一份关于《GIS空间分析理论与方法》的图书简介,内容详实,力求自然流畅,不含任何模板化痕迹。 --- 《GIS空间分析理论与方法》:深度解析地理信息系统中的核心逻辑与实践 图书简介 在信息爆炸的时代,地理空间数据已成为理解和解决复杂现实问题的关键。从城市规划、环境保护到应急响应和商业选址,如何有效地从海量的空间数据中提取价值、洞察规律,是当前科学研究与实际应用领域共同面临的挑战。《GIS空间分析理论与方法》正是为满足这一需求而精心撰写的一本专著。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的理论框架和实践指导,帮助他们掌握地理信息系统(GIS)空间分析的底层逻辑、核心技术以及前沿应用。 本书的定位并非仅仅是一本软件操作手册,而是立足于地理学、信息科学与计算机科学的交叉前沿,深入剖析空间分析的思维模式、数学基础与算法实现。我们相信,只有深刻理解“为什么”和“如何做”背后的科学原理,才能真正驾驭空间分析的力量。 第一部分:理论基石——空间思维的构建与数据基础 全书伊始,我们首先致力于奠定坚实的理论基础。空间分析绝非简单的“拖拽”和“点击”,它源于对地理现象和过程的抽象与建模。 空间数据模型与表示的再审视: 我们并未停留在对矢量和栅格模型的传统介绍上。本书将深入探讨这些模型在面对真实世界复杂性(如不确定性、动态变化)时的局限性与优势。特别关注拓扑关系、网络结构以及三维和四维(时空)数据结构的构建原理,为后续的复杂分析打下坚实的结构基础。 地理空间数据的质量与预处理: 空间分析的可靠性直接取决于输入数据的质量。本部分详细阐述了空间数据的误差来源(如采样误差、量化误差、配准误差),并系统介绍了数据清洗、空间配准、数据融合与空间插值的数学原理。读者将学习如何量化和管理空间数据的内在不确定性,确保分析结果的科学性和可信度。 第二部分:核心分析范式——从基础运算到复杂建模 这是本书的核心所在,我们系统地分解了空间分析领域内的主要技术分支,并从算法和模型构建的角度进行深度剖析。 几何运算与拓扑分析的精髓: 缓冲区分析、叠加分析(相交、合并、差集)这些看似基础的操作,其背后的几何计算效率和边界处理的精度至关重要。本书将剖析这些运算的算法复杂度,并探讨在大规模数据集上实现高效空间连接的技术。拓扑一致性检查的严格性及其在网络分析中的基础作用被重点论述。 空间统计与过程模型: 现代空间分析越来越依赖于统计学方法来揭示空间分布的非随机性。我们详细讲解了探索性空间数据分析(ESDA)的技术,包括 Moran's I、Getis-Ord G 统计量的推导与解释,以及如何识别空间集聚和空间自相关。更进一步,本书引入了空间回归模型(如空间滞后模型SLM、空间误差模型SEM)的理论框架,指导读者如何正确地将空间结构纳入回归分析,避免传统最小二乘法的偏差。 表面分析与地形学应用: DEM(数字高程模型)是地学分析的基石。我们不仅介绍坡度、坡向的计算公式,更深入探讨了不同插值方法(如克里金法、径向基函数)对生成表面精度的影响。在水文分析方面,系统阐述了汇流累积、流域划分、水文路径追踪等关键流程的算法逻辑。 网络分析的动态优化: 网络分析不仅仅是寻找最短路径。本书深入探讨了面向对象网络建模的挑战,包括流线分析、服务区(Isochrone)的准确生成、路径优化算法(如A算法的变体)在交通、管线等复杂网络中的应用与限制。 第三部分:进阶与前沿——时空分析与决策支持 随着数据维度和复杂性的增加,空间分析正迈向更精细、更具预测性的领域。 时空数据建模与分析: 传统的GIS多以静态快照为主,而本书重点关注时间和空间相互作用的分析。我们探讨了时空立方体的概念,介绍了移动对象轨迹分析、时空模式挖掘(如事件发生时间与地点的关联性分析)的方法论。重点剖析了如何使用时空统计方法来识别“热点”在时间上的演变趋势。 空间决策支持系统(SDSS)的构建原理: 空间分析的最终目标是支持决策。本部分聚焦于如何将前述的各种分析模块整合到一个结构化的决策框架中。我们将讨论多准则评估(MCE)技术,如层次分析法(AHP)在空间选址问题中的应用,并讲解如何通过敏感性分析来评估决策模型的稳健性。 集成与扩展: 最后,本书探讨了GIS与其他高级分析工具的集成,例如与机器学习、深度学习模型在遥感图像解译和空间预测中的结合路径。我们强调了可重复性、透明度和可扩展性在构建现代空间分析流程中的重要性。 面向读者: 本书内容严谨,逻辑清晰,深度适中,适合地理信息科学、城市与区域规划、环境科学、资源管理、测绘工程等相关专业的高年级本科生、研究生,以及需要系统提升空间分析技能的行业专业人士和技术研究人员。通过研读本书,读者不仅能掌握操作软件的技巧,更能建立起一套成熟的、基于科学原理的空间问题解决能力。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书,我当初抱着一种探索未知的心态入手的,毕竟“GIS空间分析”这个词本身就带着一种专业性和距离感。我记得第一次翻开它的时候,就被那些图表和公式给“吓”到了,感觉跟我的日常工作好像没什么直接联系。我是一名城市规划师,平时主要打交道的是城市发展的宏观战略、土地利用规划、交通流线设计以及一些居民访谈等等。我对GIS的理解更多停留在“画图”层面,能够制作一些基础的地图,比如现状图、规划图,能够识别出不同区域的用地性质,以及标识出一些重要的基础设施。但是,这本书显然不满足于此。它深入到“分析”这个层面,探讨的是如何通过数据和模型来理解和解决空间问题。比如,它可能会讲到如何分析城市热岛效应的空间分布规律,以及哪些因素(绿地、水体、建筑密度等)是主导因素;又或者,如何进行居民出行OD(Origin-Destination)分析,找出交通拥堵的症结所在,并提出优化方案。我一开始觉得这些内容离我的工作有点远,我更关心的是如何在政策层面推动某个规划项目,如何争取各方利益的平衡。但是,随着阅读的深入,我逐渐意识到,这些深层次的空间分析,其实是支撑我宏观决策的科学依据。如果我能理解这些分析方法,就能更精准地识别问题,提出更具说服力的解决方案,甚至能够预测不同规划方案可能带来的长远影响。这本书虽然理论性很强,但我相信它能够帮助我拓展思维的边界,从更科学、更客观的角度去审视我所面对的城市问题。我特别期待书中关于“空间统计学”和“地理探测器”的部分,希望能从中找到量化分析城市发展驱动因素的有效工具,让我的规划工作不再仅仅是经验的堆砌,而是基于扎实的数据分析。

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在我的职业生涯中,我一直是一名地理信息系统的使用者,主要负责收集、整理、管理和展示各类地理空间数据。我擅长使用ArcGIS、QGIS等软件,能够绘制各种专题地图、制作空间数据库,甚至进行一些简单的空间查询和空间叠加分析。然而,随着科技的飞速发展,我越来越感觉到,仅仅停留在“工具使用者”的层面已经不足以满足行业发展的需求。我需要更深入地理解“为什么”和“如何”——为什么这些分析结果是这样,以及如何通过更科学的方法来获得更精准的分析结果。这正是我在阅读《GIS空间分析理论与方法》这本书时所寻求的。我对书中关于“空间统计”的讲解尤其感兴趣,比如“莫兰指数”和“吉尔曼指数”这些概念,它们是否能帮助我量化地判断地理要素之间是否存在空间上的关联性?又比如,“地理加权回归”和“多尺度地理加权回归”,这些高级模型是否能帮助我处理空间异质性问题,找到影响某个现象(比如房价、犯罪率)在不同区域的差异性驱动因素?我一直希望能够从“表象”走向“本质”,理解数据背后的空间规律。这本书,无疑为我提供了一个强大的理论框架和方法论指导。我期待通过学习,能够提升我的分析能力,将GIS技术从一个数据展示的工具,真正转化为一个解决复杂空间问题的强大武器,为我的工作带来更大的价值。

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作为一个环境监测领域的初学者,我一直觉得自己像是站在一个巨大的信息迷宫里,周围充斥着海量的环境数据,却不知道如何有效地梳理和利用它们。噪音、水质、空气污染、土壤侵蚀……这些问题都具有明显的空间属性,但如何将这些散落的数据整合成有意义的洞察,却是我一直以来的一大挑战。我曾经尝试过用Excel进行一些基本的数据整理,但面对日益增长的数据量和复杂性,这种方法显得力不从心。后来,有同事向我推荐了《GIS空间分析理论与方法》这本书。我带着一种“死马当活马医”的心态翻开了它。起初,我被书中的“空间统计学”和“空间计量经济学”概念弄得有点晕头转向,感觉跟我的环境监测工作没什么直接联系。我更熟悉的是空气质量指数(AQI)、pH值、BOD5(五日生化需氧量)这些指标。但是,随着我深入阅读,我开始意识到,这些“理论与方法”恰恰是我急需的。比如,书中关于“空间自相关”的讨论,是否能帮助我理解为什么某个区域的空气污染总是比其他区域严重?它是否揭示了污染源的空间集聚效应?又或者,书中关于“空间插值”的部分,能否帮助我从有限的监测点数据,推断出整个区域的环境质量状况,填补数据空白?我特别期待书中关于“环境风险评估”和“生态脆弱性分析”的内容,希望能从中学习如何利用GIS技术,构建科学的模型,来量化和预测环境风险,从而为环境保护决策提供更坚实的科学支撑。这本书,或许能成为我从“数据堆砌者”向“信息洞察者”转变的关键。

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作为一名地理教师,我的职责不仅是传授地理知识,更重要的是培养学生对地理现象的理解和分析能力。我一直希望能够将抽象的地理概念变得更加生动和直观,而GIS技术无疑是实现这一目标的绝佳工具。然而,我自身对GIS的掌握还停留在基础操作层面,对于更深层次的“空间分析理论与方法”知之甚少。这本书的出现,对我来说,就像是一本“宝典”。我期待书中关于“空间插值”的讲解,能帮助我更好地解释不同区域之间的气候、地形差异,或者如何从有限的监测点数据推断出整个区域的环境状况,从而让学生们更直观地理解地理现象的连续性和变化性。我又对“空间聚类分析”和“热点分析”很感兴趣,这是否意味着我们可以利用这些方法,帮助学生识别人口分布的集聚区,分析犯罪率或疾病的分布规律,从而让他们更深刻地理解地理环境与人类活动的相互关系?我尤其关注书中关于“空间可视化”和“教学应用”的章节,希望能从中找到将这些复杂的理论和方法,转化为易于理解和实践的教学案例,让我的课堂更加生动有趣,真正激发学生们对地理学和GIS技术的学习兴趣。

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我是一名城市交通规划工程师,我的日常工作就是与车辆、道路、信号灯、行人等交通要素打交道。我们经常需要分析交通拥堵的原因,预测交通流量的变化,规划新的交通线路,或者评估交通基础设施的建设效果。虽然我们一直在使用GIS软件来制作各种交通流线图、拥堵热力图,但感觉我们更多地是在“描述”现象,而不是在“深入分析”现象背后的原因和规律。这本书《GIS空间分析理论与方法》的出现,对我来说,就像是打开了一扇新的大门。我一直对“网络分析”这个概念很感兴趣,书中对这个部分的深入讲解,让我看到了希望。我们平时在规划公交线路时,常常需要考虑站点之间的最短路径、最优站点布局,以及乘客的出行时间。这些问题,正是网络分析能够解决的。书中对“交通拥堵模型”和“出行OD分析”的阐述,也让我眼前一亮。我们现在更多的是基于历史数据进行预测,但如果能够理解这些模型背后的数学原理和空间逻辑,是否就能做出更精准的预测,甚至能够模拟不同交通政策(比如限行、增加公共交通投入)对交通状况的影响?我特别关注书中关于“空间关联性”和“空间异质性”的讨论,这是否意味着我们可以更科学地解释为什么某些区域的交通问题总是反复出现,而另一些区域则相对顺畅?我相信,这本书能够帮助我将传统的交通工程知识与先进的空间分析技术相结合,从而更有效地解决城市交通难题,让我们的城市交通更加畅通、高效和绿色。

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作为一名城市应急管理人员,我时刻面临着如何快速、准确地评估和响应各类突发事件的挑战。无论是地震、洪水、火灾,还是公共卫生事件,其发生和发展都具有鲜明的空间特性。我平时主要依赖于卫星影像、GPS定位信息和人口普查数据来绘制事发区域地图,并进行一些基础的要素叠加分析,例如识别受灾人口数量、受损建筑物位置等。然而,我深知这种基于“静态数据”的分析方式存在很大的局限性。这本书《GIS空间分析理论与方法》的到来,为我打开了新的视野。书中关于“网络分析”的讲解,让我看到了如何更高效地规划救援路线,如何评估不同救援队伍的可达性,以及如何优化物资调配。我又对“空间模拟”和“预测模型”产生了浓厚的兴趣,这是否意味着我们可以通过建立模型,来预测灾害的蔓延范围、评估不同应急响应措施的效果,甚至提前预警潜在的风险区域?我特别期待书中关于“空间风险评估”和“灾害脆弱性分析”的内容,希望能从中学习如何构建科学的评估体系,从而更有效地识别高风险区域,制定更具针对性的应急预案,最大限度地减少灾害带来的损失。这本书,无疑为我提供了更强大的科学工具,帮助我在瞬息万变的危机面前,做出更明智、更及时的决策。

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我是一名市场营销研究员,我的工作就是要洞察消费者的行为和偏好,并为产品推广和渠道选择提供科学依据。我深知,消费者的购买行为在很大程度上受到地理位置的影响,例如居住地、工作地、交通便利性等等。我一直在尝试将地理信息系统(GIS)应用于市场分析,例如绘制客户分布图,分析商圈潜力等。然而,我总感觉这些分析还不够深入,缺乏对空间关系和空间规律的深刻理解。这本书《GIS空间分析理论与方法》的出现,为我带来了新的启发。书中关于“网络分析”的讲解,让我看到了如何更精准地分析消费者对门店的可达性,以及如何优化配送路线,降低物流成本。我又对“空间计量经济学”和“空间自相关”产生了浓厚的兴趣,这是否意味着我们可以通过这些方法,来量化分析地理位置对消费者购买决策的影响,例如分析某个区域的居民是否更容易购买某个品牌的产品,以及这种趋势在空间上是如何传播的?我尤其期待书中关于“市场细分”和“选址优化”的内容,希望能从中学习如何利用GIS技术,更科学地识别目标消费群体,并找到最适合产品推广的地理区域,从而制定更具针对性的营销策略,提升营销效果。这本书,无疑为我提供了一个强大的理论框架和方法论指导,帮助我从更深层次理解市场空间规律。

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我是一名农业经济学家,我的研究领域主要集中在农产品的生产、流通和消费。我对地理空间信息有着天然的敏感性,因为农产品的生产布局、产量变化、市场价格等都与地理位置、气候条件、土壤类型等因素息息相关。我过去的研究方法主要依赖于宏观统计数据和区域比较分析。当我接触到《GIS空间分析理论与方法》这本书时,我看到了将这些传统的经济学研究与空间分析技术深度融合的可能性。书中关于“空间自相关”的讨论,让我看到了如何量化分析农作物产量在不同区域之间的空间依赖性,这是否能揭示出影响产量差异的深层地理或经济因素?又比如,“空间回归模型”的引入,是否能帮助我建立更精确的农产品产量预测模型,将气候变化、土壤肥力、灌溉条件等空间异质性因素纳入考量?我特别关注书中关于“农业适宜性评价”和“农产品市场分析”的内容,这是否能帮助我们识别最适合种植某种农产品的区域,优化种植结构,或者更精准地分析农产品在不同市场的空间分布和价格差异?我相信,通过学习这本书,我将能够将抽象的经济学理论与具象的空间分析相结合,从而更深入地理解农业生产和市场运作的内在规律,为制定更科学的农业政策提供支持。

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坦白说,当我拿到这本《GIS空间分析理论与方法》时,我并没有抱太高的期望。作为一名在房地产开发行业摸爬滚打了十多年的老兵,我更习惯于从市场调研、客户反馈、项目盈利能力等角度来评估一个项目。我对GIS的认知,更多地局限于它作为一种展示工具,比如用来制作项目区位图、周边配套图,或者进行一些简单的地块分析,看看容积率、绿化率之类的。但是,这本书的出现,无疑是在我职业生涯中投下了一枚“深水炸弹”。它所探讨的内容,例如“空间自相关”、“空间插值”、“网络分析”等等,这些术语听起来就充满了学术气息,和我日常处理的“地段、户型、价格”似乎风马牛不相及。我一开始还担心,这本书会不会太过理论化,读起来枯燥乏味,对我实际的商业决策帮助不大。毕竟,我最关心的是如何找到有潜力的地块,如何规划出更具吸引力的产品,如何在激烈的市场竞争中脱颖而出。然而,细读之后,我发现它其实提供了一种全新的视角来看待房地产开发。比如,书中关于“选址分析”的部分,可能就不仅仅是简单的要素叠加,而是会考虑到市场饱和度、潜在客户的可达性、交通便利性、周边竞争对手的空间分布等等一系列复杂的空间关系。又或者,关于“土地增值潜力分析”,它是否能通过更科学的模型,预测不同区域在未来可能出现的价值变化?这对我来说,简直是“宝藏”。虽然我对其中的数学公式和模型原理还不是完全理解,但我坚信,掌握了这些“理论与方法”,我将能更敏锐地捕捉到市场的细微变化,做出更具前瞻性的投资决策,从而在房地产这个瞬息万变的战场上,获得更大的优势。

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我是一名地质勘探工程师,我的工作核心是了解地下岩石、矿产的分布和赋存状态,以及评估潜在的资源储量。我们通常需要依赖大量的地质钻孔数据、物探数据(地震、重力、电法等)以及遥感影像来构建地质模型。虽然我们很早就开始使用GIS技术来管理和可视化这些数据,但我总感觉,我们对这些数据的利用还不够深入,很多时候只是停留在“看图”的层面,而没有真正挖掘出其中蕴含的深层信息。这本书《GIS空间分析理论与方法》的到来,对我来说,无疑是一次“知识的洗礼”。书中关于“空间内插”和“空间外推”的理论,让我看到了将有限的钻孔数据“延伸”到整个区域的可能性,从而更全面地了解地下地质结构的连续性和变化趋势。我尤其对书中关于“空间聚类分析”的讲解很感兴趣,这是否意味着我们可以找出矿产资源的空间富集区,从而更有效地指导我们的勘探方向?又或者,书中关于“地质风险评估”的内容,是否能帮助我们识别滑坡、地震等地质灾害易发区,从而为工程建设提供更可靠的安全保障?虽然我不太熟悉书中出现的那些复杂的统计学模型,但我坚信,掌握了这些“理论与方法”,我将能更科学、更准确地解读地下世界,从而提高我们的资源勘探效率,降低工程风险。这本书,为我打开了一扇通往更深层次地质信息的大门。

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