空间分析建模与原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:朱长清

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2006-5

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030168863

丛书系列:地理信息系统理论与应用丛书

图书标签:

• 空间分析
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《地理信息系统空间数据处理与分析技术》 内容概要： 本书系统性地阐述了地理信息系统（GIS）在空间数据处理与分析方面的核心技术与应用。它不仅深入介绍了GIS的基础理论，更侧重于实际操作和技术实践，旨在为读者提供一套完整、高效的空间数据处理与分析解决方案。全书内容涵盖了从基础的空间数据采集、建库、质量控制，到多维空间分析、专题图制作，再到复杂模型构建与应用的全过程。通过案例分析和实操指导，本书力求帮助读者掌握利用GIS解决地理空间问题的能力。 第一部分：地理信息系统基础与空间数据处理 第一章：地理信息系统导论 本章将为读者构建地理信息系统的宏观认知框架。我们将从“什么是GIS？”这一根本问题出发，追溯GIS的发展历程，理解其作为一种集成化技术在现代科学研究和实际应用中的重要地位。我们将深入剖析GIS的核心组成要素，包括硬件、软件、数据、人员和方法，并探讨GIS在不同领域的应用场景，如城市规划、环境保护、资源管理、交通运输、灾害预警等，以此激发读者对GIS技术及其潜力的兴趣。同时，本章还将简要介绍GIS所涉及的关键概念，如地理坐标系、投影坐标系、空间参照系统等，为后续章节的学习打下坚实的基础。 第二章：空间数据的采集与获取 本章聚焦于GIS系统的“血液”——空间数据的获取。我们将详细介绍各种主流的空间数据采集技术，包括： 遥感影像的应用： 涵盖不同分辨率（如卫星影像、航空影像）的特点、获取方式（如光学、雷达）及其在地形测绘、地物识别、地表覆盖变化监测等方面的应用。 全球导航卫星系统（GNSS）技术： 深入讲解GPS、北斗等GNSS系统的工作原理，以及RTK、PPK等高精度定位技术的原理与应用，强调其在野外数据采集中的重要性。 地理编码与数字化： 介绍将纸质地图、航空照片等二维信息转化为数字空间数据的过程，包括数字化仪、扫描仪等设备的使用，以及从已有电子数据（如CAD文件）中提取空间信息的技巧。 室内定位与移动GIS数据采集： 探讨新兴的室内定位技术（如Wi-Fi、蓝牙、UWB）和移动GIS终端在城市精细化管理、资产追踪等领域的应用。 第三方数据源的利用： 指导读者如何有效利用互联网上公开的地理空间数据（如OpenStreetMap、政府开放数据平台），以及商业地理空间数据提供商的服务。 第三章：空间数据库管理与组织 高效的空间数据管理是GIS应用的基础。本章将深入探讨： 空间数据库模型： 详细介绍矢量模型（点、线、面）和栅格模型（像素）的特点、适用场景及其相互转换。 关系型空间数据库： 讲解如何使用PostGIS、Oracle Spatial等支持空间扩展的关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储、查询和管理大量的空间数据。内容将涵盖空间数据类型、空间索引、空间关系查询（如相交、包含、邻近）等。 文件型空间数据格式： 介绍Shapefile、GeoJSON、GeoTIFF等常用文件型空间数据格式的结构、优缺点及使用场景。 数据质量控制： 阐述空间数据质量评估的重要性，包括几何精度、拓扑一致性、属性准确性等方面的检测方法，并介绍常用的数据清洗和校正技术，确保空间数据的可靠性。 元数据管理： 强调元数据在描述、管理和理解空间数据中的作用，指导读者如何创建和管理空间数据的元数据，以提高数据的可发现性和可重用性。 第四章：空间数据预处理与转换 在进行深入分析之前，对原始空间数据进行预处理和转换是必不可少的步骤。本章将讲解： 坐标系与投影转换： 详细阐述不同地理坐标系（如WGS84、CGCS2000）和投影方式（如UTM、高斯-克吕格）的概念，以及如何在不同坐标系和投影之间进行精确转换，以确保空间数据的统一性和可比性。 数据格式转换： 介绍如何利用GIS软件提供的工具，在不同文件型空间数据格式之间进行相互转换，满足不同软件或应用的需求。 数据镶嵌与裁剪： 讲解如何将多张相邻的栅格影像或矢量图层进行无缝拼接，形成一个连续的图层，以及如何根据特定区域范围对数据进行裁剪，提取感兴趣的区域。 矢量化与栅格化： 深入介绍将栅格数据转化为矢量数据（如从影像中提取河流、道路）和将矢量数据转化为栅格数据（如将道路线要素转换为栅格图层）的技术。 拓扑关系构建与检查： 阐述拓扑关系（如连通性、包含关系、邻接关系）在空间分析中的重要性，以及如何构建和检查矢量数据的拓扑，消除数据中的错误（如节点重叠、线段交叉）。 第二部分：地理信息系统空间分析方法与应用 第五章：空间查询与空间关系分析 本章是GIS空间分析的入门，重点在于如何从海量空间数据中提取有价值的信息。 空间选择： 介绍基于空间位置（如“在某区域内”、“与某要素相交”）和属性条件（如“人口大于XX”）进行数据筛选的技术。 缓冲区分析： 详细讲解如何以点、线、面要素为中心，生成指定距离的缓冲区，并利用缓冲区进行选址、影响范围分析等。 空间叠置分析（Overlay Analysis）： 深入阐述不同图层的空间叠加方法，如联合（Union）、相交（Intersect）、同一（Identity）、剪切（Clip）等，并展示其在土地利用规划、区域分析等方面的应用。 空间量测： 介绍如何利用GIS工具进行距离、长度、面积、周长等几何量测。 点in多边形、线in多边形、多边形in多边形分析： 讲解如何判断点、线要素落在哪个多边形区域内，以及两个多边形之间是否存在包含或相交关系。 第六章：空间量算与空间统计分析 本章侧重于对空间数据进行量化分析，揭示其内在的数量特征和分布规律。 密度分析： 讲解如何计算点要素在单位面积内的密度，如人口密度、犯罪率密度等，以及如何生成密度图。 坡度、坡向与地表起伏分析： 基于数字高程模型（DEM），计算地表的坡度、坡向，分析地形起伏度，在水文分析、地质灾害评估等领域有着广泛应用。 可视域分析（Viewshed Analysis）： 探讨如何分析某个点或区域的可见范围，常用于电信基站选址、城市景观分析等。 插值分析（Interpolation）： 介绍如何基于已知采样点的数值，估计未知区域的数值。我们将详细讲解反距离加权（IDW）、克里金（Kriging）、样条函数（Spline）等多种插值方法，并分析其适用性。 空间自相关分析： 引入Moran's I、Geary's C等统计指标，分析空间要素属性值的空间集聚或离散程度，揭示空间现象的分布模式。 第七章：网络分析与路径规划 本章专注于在道路、河流等网络状空间结构上进行的分析。 网络数据集构建： 讲解如何构建包含节点、边、属性（如长度、通行时间、容量）的网络数据集。 最短路径分析： 介绍如何找到网络中两点之间的最短路径、最快路径或成本最低路径，在物流配送、交通规划中至关重要。 服务区域分析（Accessibility Analysis）： 讲解如何以一个或多个服务点为中心，分析可达的范围，如“车辆在5分钟内可达的区域”，常用于应急响应、公共服务设施布局。 设施选址分析： 结合网络分析，讨论如何在网络中寻找最优的设施布局点，以最大化覆盖范围或最小化服务成本。 路线优化与交通流模拟： 简要介绍基于网络分析的更复杂的交通流模拟和路线优化应用。 第八章：栅格空间分析与模型构建 本章将深入探讨基于栅格数据的分析方法，以及如何构建复杂的空间模型。 栅格代数运算： 讲解如何对栅格图层进行算术运算（加、减、乘、除）、逻辑运算（AND、OR、NOT）和比较运算（>, <, =），以创建新的栅格图层。 栅格地形分析： 再次强调DEM在生成水系、分析流域、模拟洪水淹没等方面的应用。 地表覆盖变化检测： 利用多时相的遥感影像，分析地表覆盖的变化，如森林砍伐、城市扩张等。 成本距离分析： 讲解如何计算从一个或多个源点到其他位置的累积成本，如“穿越森林的累积成本”，用于分析迁徙路径、建设成本等。 模型构建： 介绍如何将多个单一的空间分析操作组合起来，形成一个完整的空间分析模型。我们将以一个实际案例（如土地适宜性评价模型、环境影响评价模型）为例，演示模型的构建流程、参数设置以及结果的解释。 第九章：专题地图制作与可视化表达 最终的空间分析成果需要通过直观的地图进行表达。本章将指导读者： 地图要素构成： 讲解地图的基本要素，包括比例尺、指北针、图例、图名、坐标网格等，以及它们在地图中的作用。 符号化与渲染： 介绍如何为不同的空间要素（点、线、面）选择恰当的符号、颜色、线型，以及如何对栅格图层进行色彩渲染，以清晰、准确地表达空间信息。 分级统计图与符号比例图： 讲解如何利用分级统计图（如分级符号图、分色统计图）和符号比例图来展示属性数据的空间分布特征。 高级制图技巧： 介绍地图投影的选择、地图整饰、地图集制作等，以提升地图的专业性和艺术性。 动态地图与WebGIS可视化： 简要介绍如何利用现代技术制作动态地图和在WebGIS平台上实现交互式可视化。 第三部分：地理信息系统的高级应用与发展趋势 第十章：遥感影像处理与应用 本章将深入探讨遥感影像在GIS分析中的更高级应用。 影像预处理： 详细介绍辐射定标、大气校正、几何校正等技术，以提高遥感影像的精度和可比性。 影像分类： 讲解监督分类（最大似然法、支持向量机等）和非监督分类（ISODATA、K-Means等）的方法，以提取地表覆盖类型。 影像变化检测： 介绍基于影像差值、主成分分析、决策树等方法进行地表变化检测。 遥感影像在特定领域的应用： 结合案例，展示遥感影像在农作物估产、森林资源监测、水体提取、城市扩张监测等方面的应用。 第十一章：地理信息系统在特定领域的应用案例 本章将通过多个实际应用案例，展示GIS技术的强大能力和解决复杂问题的潜力。我们将选取具有代表性的领域，如： 城市规划与管理： 如用地适宜性分析、交通流量分析、公共服务设施布局优化。 环境保护与资源管理： 如水土流失评估、自然保护区管理、矿产资源勘探。 灾害管理与风险评估： 如洪水淹没模拟、地震风险分析、滑坡易发性评价。 智慧农业与精准农业： 如农田土壤养分空间分析、病虫害监测与防治。 公共安全与应急响应： 如犯罪热点分析、应急救援路径规划。 第十二章：地理信息系统发展趋势与展望 本章将目光投向GIS技术的未来，探讨其发展方向和前沿技术。 倾斜摄影与三维GIS： 介绍倾斜摄影测量技术如何获取真实世界的精细三维模型，以及三维GIS在城市建模、数字孪生等领域的应用。 云计算与大数据在GIS中的应用： 探讨云计算平台如何提供强大的计算和存储能力，以及大数据分析技术如何与GIS结合，处理海量地理空间数据。 人工智能（AI）与机器学习在GIS中的应用： 介绍AI技术如何在影像解译、模式识别、预测模型构建等方面赋能GIS。 时空数据分析与可视化： 探讨如何对具有时间和空间属性的数据进行深入分析和可视化，以揭示动态的空间过程。 地理智能与位置服务： 展望GIS如何进一步融入日常生活，提供更加智能化的位置服务。 本书内容力求理论与实践相结合，通过丰富的图示、清晰的步骤说明和实际案例，帮助读者全面掌握地理信息系统空间数据处理与分析的核心技术，并能将其应用于实际问题解决中。

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**书评五** 《全球化背景下的土地利用变化与可持续性评估》这本书的阅读体验，是近年来我阅读专业文献中最具挑战性也最受启发的一次。它最显著的特点是其跨学科的整合能力。作者巧妙地将经济地理学的区位理论、生态学的生物多样性热点分析，以及社会学的社区参与度指标，全部统一在一个名为“多目标权衡分析框架”之下。书中对可持续性指标体系的构建尤为细致，它没有采用单一的、僵化的指数，而是展示了如何根据不同区域（例如，干旱半干旱区与东亚季风区）的自然禀赋和社会经济结构，动态调整指标的权重和筛选标准。我特别关注了其中关于咖啡贸易链对中美洲小农经济影响的案例分析。通过追踪从期货市场价格波动到当地森林砍伐率变化的路径，作者清晰地揭示了全球市场力量如何通过看似微小的土地利用决策，对区域生态系统造成深远影响。这本书的语言风格非常严谨，但其论证的广度和深度，迫使我必须跳出单一专业领域去思考土地利用问题。它强调的不是“如何计算”，而是“我们应该评估什么”以及“为什么我们评估的方式很重要”。这是一本深刻探讨方法论与价值取向的力作。

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**书评四** 接触《复杂系统中的空间相互作用建模》这本书，我的初衷是想了解城市蔓延背后的驱动力。我原以为会是一堆基于元胞自动机（CA）的模拟展示，或者是大量的微分方程。然而，这本书的视角是宏观且富有哲学意味的。它将城市发展视为一种自组织现象，并大量引用了非线性动力学和耗散结构理论来解释为什么城市形态总是表现出我们难以预测的、涌现性的特征。书中对“吸引子”和“分岔点”在规划决策中的隐喻性应用尤其发人深省。比如，作者分析了基础设施投资如何作为一个外部扰动，将一个原本稳定的城市形态推向一个新的平衡点，而这个新点往往偏离了最初的理性预期。这种将社会经济因子、物理限制与数学模型巧妙结合的探讨方式，让原本冰冷的数据模型瞬间充满了人性和历史的厚重感。它没有给我一个明确的预测公式，但它给了我一套全新的思维框架去观察和解释那些看似随机的城市变迁。对于那些致力于宏观城市演化研究，并希望摆脱传统线性规划思维的学者来说，这本书无疑是一剂清醒剂。

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**书评三** 《地理信息系统（GIS）的算法与数据结构深度解析》这本书，说实话，一开始我以为它会是枯燥乏味的技术文档。毕竟涉及到“算法”和“数据结构”，总感觉离实际应用有点远。但这本书的叙事方式非常高明，它没有将理论与实践割裂开来。作者采取了一种“从问题驱动理论”的写法。例如，在介绍拓扑关系构建时，它并没有直接给出复杂的图论定义，而是先模拟了一个城市管网数据在进行空间连接查询时遇到的效率瓶颈，然后自然而然地引出了Half-Edge结构在处理几何邻接关系时的优越性。读起来更像是在听一位资深架构师手把手教你如何设计一个高效的空间数据库。我对其中关于空间索引（R-tree及其变种）的讲解印象尤为深刻，作者不仅清晰地画出了不同层级树结构的演化过程，还用伪代码展示了插入和查询操作是如何剪枝以提高性能的。这种由浅入深、理论与代码逻辑紧密结合的编排，极大地帮助我理解了为什么某些空间查询会慢得令人发指，也让我对未来开发定制化空间工具箱有了更坚实的理论基础。这本书是给那些不满足于使用GIS软件，而想探究其“内功心法”的读者准备的。

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**书评二** 读完《遥感影像解译与土地覆盖分类进展》后，我最大的感受是，这本书简直就是一本为中级进阶者量身定制的“辟谣手册”。市面上关于遥感技术的书籍很多，但大多集中在软件操作的入门或某一特定算法的介绍。这本书则巧妙地搭建了一个完整的知识框架，它没有停留在教你如何使用ENVI或ArcGIS Pro，而是深入讲解了不同传感器（如光学、雷达）在应对不同地物特征时的局限性与互补性。特别是关于高光谱数据的处理章节，作者没有简单地罗列分类器（如SVM、随机森林），而是花了大量篇幅去解释特征提取与降维的数学基础，以及在实际应用中，如何根据地物光谱曲线的细微变化来判断植被健康状况或矿物成分。我尤其欣赏作者对“噪声”处理的态度——不是简单地滤除，而是将其视为信息的一部分进行解析。例如，它详细阐述了大气校正中不同模型的适用条件，以及云影遮挡对后续分类精度的影响。读完之后，我不再是那个只会套用默认参数的“参数工人”，而是能根据项目需求，主动设计预处理流程的工程师。这本书对那些想跳出“黑箱操作”的专业人士，无疑是一次及时的提升。

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**书评一** 拿到这本《数据驱动的城市规划实践》时，我原本的期待是能找到一些前沿的、能直接套用的工具箱。毕竟现在城市规划领域对“数据”这个词的追捧程度简直到了无以复加的地步。然而，翻开第一章，我就意识到这可能不是一本那种教你“怎么点鼠标”的书。作者似乎花了大量的篇幅去探讨数据采集背后的伦理困境，特别是涉及到隐私保护和数据采集的代表性问题。比如，书中对“大数据”的解读非常审慎，没有盲目地将其神化，而是深入剖析了在城市尺度的复杂系统中，如何确保数据的有效性和公平性。我印象特别深的是关于时间序列分析应用到交通流量预测的那一节，它没有直接给出复杂的公式，而是通过一个历史案例的演变，循序渐进地展示了模型选择的重要性，以及当真实世界的数据与理想模型发生冲突时，规划师应该如何进行权衡和调整。这种对底层逻辑的挖掘，远比那些堆砌术语的教材来得扎实。它强迫我重新审视自己过去工作中那些“理所当然”的数据假设，让人在面对实际项目时，能多一份敬畏和批判性的眼光。对于希望从“工具操作者”成长为“问题定义者”的规划师来说，这本书绝对是值得精读的。

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