地图信息识别与提取技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:测绘

作者:郝向阳

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2001-6

价格:16.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787503009693

丛书系列:

图书标签:

• 地图学
• 地理信息系统
• 图像识别
• 模式识别
• 计算机视觉
• 遥感
• 数据挖掘
• 空间数据
• 信息提取
• 人工智能

好的，下面是为您构思的一份关于《地图信息识别与提取技术》的图书简介，内容力求详实、专业，且避免任何AI痕迹的表述： --- 《地理信息空间认知与前沿解析：构建智慧世界的数字基石》 内容概述： 本书深入探讨了当代地理信息科学（GIS）领域中，从底层数据采集、处理到高层认知建模的关键技术路径与前沿进展。它并非仅仅停留在传统测绘的范畴，而是聚焦于如何将海量的、异构的地理空间数据转化为可被机器理解、可供智能系统驱动的知识体系。全书以“认知”为核心驱动力，构建起一套从物理世界信息捕获到数字模型构建的完整技术框架。 第一部分：空间数据获取与预处理的深度融合 本部分着重介绍了现代地理空间信息获取的多元化手段及其面临的挑战。我们详细阐述了高分辨率遥感影像的辐射定标与几何校正，强调了在复杂地表条件下如何确保数据源的精确性和一致性。 在数据预处理环节，我们引入了多源异构数据融合的理论模型。这包括了对无人机倾斜摄影测量（UAS-Photogrammetry）数据与激光雷达（LiDAR）点云数据进行高精度配准与融合的方法。重点讨论了时间序列地表覆盖变化检测中的滤波技术，以及如何利用先进的统计学方法处理传感器噪声和环境干扰，以确保后续分析的鲁棒性。此外，我们还探讨了地理本体论在数据语义化中的作用，即如何通过建立标准化的元数据结构，实现不同采集平台数据的无缝集成。 第二部分：空间特征的语义化识别与建模 这是本书技术核心的体现。我们跳出了简单的像素分类范畴，转而深入研究如何赋予地理实体以“意义”。 在地物信息提取方面，本书详细剖析了基于深度学习的面向对象分类（OBIA）框架的构建流程。我们不仅介绍了卷积神经网络（CNN）在提取纹理、形状等空间特征方面的应用，更着重探讨了空间上下文关系在分类决策中的权重分配。例如，如何通过分析建筑群的邻接关系、道路网络的拓扑结构来优化单体地物的识别精度。 针对线性要素（如道路、河流）的识别，我们提出了一种多尺度特征提取与骨架化算法。这套算法能够有效处理道路交叉口、河流蜿蜒等复杂几何形态，并利用图论方法进行网络结构的重建和连通性分析。 在三维空间建模层面，本书详述了从二维图斑到三维体元的语义提升过程。我们讨论了如何利用建筑立面信息和屋顶结构信息，构建符合城市规划规范的、具有精确属性的BIM/GIS集成模型，而非仅仅停留在LOD2或LOD3的几何表示上。 第三部分：地理空间知识的推理与应用系统构建 识别与提取的最终目标是知识的生成与应用。本部分聚焦于如何利用提取出的信息进行高级别的空间推理和决策支持。 我们详细介绍了基于规则和基于学习的空间关系推理引擎的构建。例如，如何自动判断某一保护区是否侵占了关键基础设施的缓冲区，或者如何根据历史气候数据和地表物质构成，预测特定区域的洪水风险等级。 本书还深入探讨了时空数据挖掘技术在地理信息系统中的集成。这包括了对大规模轨迹数据（如交通流量、人口流动）的时间序列分析，以及使用马尔可夫链或深度循环神经网络模型，对未来的地理事件进行概率性预测。 最后，我们在应用层面，构建了一个面向领域专家的交互式知识验证与反馈闭环系统。这确保了从数据到知识的整个流程中，领域专家的专业判断能够高效地回流至算法优化环节，形成一个自我完善的地理信息智能生产线。 本书特色： 本书的价值在于其对“认知”二字的深度挖掘，它将地理信息处理视为一个从感知（数据采集）到理解（语义提取）再到决策（空间推理）的完整认知过程。书中不仅包含理论推导，更提供了大量实际案例分析，展示了如何将晦涩的算法转化为高可靠性的工程实践。它面向的读者是地理信息系统工程师、遥感与测绘领域的科研人员、以及致力于构建智慧城市和数字孪生系统的技术决策者。全书强调数据到智能的转化路径，是理解未来地理空间技术发展方向的必备参考书。 ---

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作为一名长期在高校从事教学工作的老教师，我一直在寻找一本能够平衡理论深度与应用广度的教材来更新我的“地理信息可视化”课程内容。这本书的出现，简直让我眼前一亮。它的结构安排非常合理，从最基础的数字高程模型（DEM）的构建和插值方法，到更前沿的三维场景建模和渲染技术，都有着清晰的脉络。我特别欣赏作者在讨论地图投影和坐标转换时所采取的严谨态度，这在很多市场上同类书籍中常常被一笔带过。书中关于复杂地形数据的处理，例如在水文分析中如何利用DEM来准确模拟地表径流，提供了非常详尽的数学推导和算法实现思路，这极大地丰富了我课堂讲解的内容深度。此外，它对不同类型地图符号学的讨论也极为精辟，探讨了在数字媒介上如何保持信息传达的准确性和美观性之间的平衡，这正是当前许多学生在做毕业设计时容易失衡的地方。这本书不仅是学生的好帮手，对我们这些需要不断更新教学知识体系的教师来说，也是一本极具参考价值的工具书。

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我是一名软件工程师，主要负责开发一些需要与地理空间数据交互的移动应用。说实话，一开始接触这本书，我有点担心它会过于偏重传统的测绘学理论，毕竟我对那些复杂的三角测量公式兴趣不大。然而，这本书的后半部分，尤其是关于数据模型构建和数据库集成的内容，彻底颠覆了我的预设。它非常系统地讲解了如何将地理空间数据结构化，以便于高效地存储、查询和管理，这对于我们开发高性能的空间数据库后端至关重要。书中详细对比了拓扑关系检查的重要性以及如何利用空间索引技术（如R树）来加速大规模地理数据集的检索效率。更关键的是，它没有局限于某一个特定的软件平台，而是提供了一种跨平台的思维模式，讨论了OGC标准（如WMS、WFS）在数据服务中的核心作用。这本书教会我如何用更“工程化”的视角去看待地理信息，如何设计出既符合地理学原理又满足软件性能要求的系统架构。对于我这种背景的读者来说，它成功地架起了一座从纯粹的地理信息科学到现代信息技术应用的桥梁。

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这本书绝对是给那些对城市规划、地理信息系统（GIS）和遥感技术有浓厚兴趣的专业人士和学生量身打造的案头宝典。我最近在研究一个关于城市旧区改造的项目，需要大量精确的地理空间数据来支撑我的分析模型。翻开这本书后，我惊喜地发现，它对不同类型的地理影像数据，比如卫星影像、航空摄影甚至无人机采集的影像，在预处理阶段的每一个技术细节都描述得极其详尽。从辐射校正、几何校正到正射影像制作，作者似乎把所有可能遇到的坑都提前给标记出来了，并且给出了非常实用的解决方案。尤其让我印象深刻的是它在处理高分辨率遥感数据时，对于特征提取算法的对比分析，不仅有理论介绍，还有大量的实际案例展示不同算法在处理复杂城市建筑群时的优劣势。我特别喜欢其中关于面向对象（Object-Based）图像分析的章节，它不像很多传统教材那样停留在概念层面，而是深入到了如何构建有效的面向对象分类流程，包括尺度参数的选择和多尺度分析的应用。这本书的价值在于，它真的能让你从一个“看图”的层面，提升到“读懂地图信息背后的科学”的层次，对于我们这些需要将遥感数据转化为可操作信息的人来说，无疑是一座宝库。

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这本书的开篇部分，关于“信息识别”的哲学探讨和基础理论梳理，对我理解整个地理信息科学的范畴产生了深远影响。我最初以为这会是一本纯粹的技术手册，专注于如何操作软件，但事实并非如此。作者深入剖析了“识别”这个动作背后的认知过程，讨论了从原始观测数据到可被机器理解的“信息”所经历的语义化过程。例如，书中对“特征”的定义、层次划分以及不同粒度信息对决策制定的影响进行了细致的阐述。我特别关注了其中关于不确定性分析的部分，它坦诚地指出了所有基于遥感和数据采集的识别工作都不可避免地带有误差，并介绍了如何量化和传播这些误差。这种高度的批判性和反思性，让这本书的价值远超一般的技术指南。它促使我重新思考我们日常工作中那些看似理所当然的“提取”结果，迫使我们必须对数据源的可靠性和处理方法的局限性保持警惕。这本书的阅读体验是深刻的，它教会我的不只是“怎么做”，更是“为什么这样做”以及“这样做可能带来的后果”。

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我尝试着从一个独立制图师的角度来评价这本书，我们工作的核心就是快速、准确地将客户需求转化为专业的、高质量的地图产品。这本书的实用性体现在它对“提取技术”的精细化拆解上。它详细描述了从传统的基于规则的图像分割技术，到利用最新的深度学习模型进行地物分类和边界提取的完整技术栈。对于我们行业来说，时间就是金钱，能否快速、自动化地识别出道路、建筑物轮廓或者植被健康状况至关重要。书中关于CNN（卷积神经网络）在遥感影像分类中的应用案例分析非常具有说服力，特别是它对比了使用迁移学习和从零开始训练模型在处理小样本地理数据集时的效果差异。而且，作者在描述算法细节的同时，并没有忘记提供实际应用中的“调参指南”——哪些参数对提高道路提取的召回率最有效，哪些对保证建筑边缘的精度最重要。这本书让我感觉像有位资深专家全程陪同指导，极大地缩短了我学习和应用前沿识别技术的周期，是提高工作效率的利器。

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