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出版者:Wiley

作者:Longley, Paul A.; Batty, Michael; Batty, Mike

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:1997-4

价格:USD 150.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470236154

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• ...
• 空间分析
• 地理信息系统
• GIS
• 空间统计
• 遥感
• 地图学
• 空间数据挖掘
• 城市规划
• 环境科学
• 测绘科学

《空间之谜：数据驱动的地理洞察》 内容概要 《空间之谜：数据驱动的地理洞察》是一部深入探索数据与地理空间之间复杂关系的著作，它旨在揭示隐藏在地理信息背后的规律与模式，并提供一套系统性的方法论，教导读者如何运用现代数据分析技术，从宏观的全球格局到微观的城市肌理，提炼出具有洞察力的地理见解。本书并非一本简单的地图集，也非枯燥的技术手册，而是一次关于如何“看见”地理的旅程，一次关于如何通过数据“理解”空间的探索。 全书结构清晰，层层递进，从基础的数据获取与处理，到多维度的数据可视化，再到复杂空间模型的构建与解读，逐步引导读者掌握一套完整的数据驱动地理分析流程。作者以其丰富的实践经验和深厚的理论功底，将抽象的空间概念与具体的数据案例相结合，使得理论讲解生动易懂，实践指导更具操作性。 第一部分：空间数据的基石——感知与采集 本书的开篇，作者首先带领读者回溯空间数据的源头，强调理解数据的本质与来源是进行有效分析的前提。这部分内容详尽地阐述了不同类型空间数据的采集方式、数据结构以及关键的预处理技术。 地理数据的种类与特性： 作者详细介绍了向量数据（点、线、面）、栅格数据（影像、高程模型）及其各自的优缺点与应用场景。同时，也触及了非结构化地理信息，如文本描述、社交媒体地理标签等，并探讨了其提取与整合的挑战。 数据获取的现代化途径： 从传统的地面测量、航空摄影，到卫星遥感、无人机测绘，再到物联网传感器网络、移动定位数据，本书系统梳理了当前主流的空间数据采集技术。作者特别强调了不同技术在精度、成本、时效性等方面的权衡，为读者选择合适的数据源提供指导。 数据预处理与质量控制： 原始的空间数据往往充斥着噪声、缺失值和几何错误。本部分内容着重讲解了数据清洗、坐标转换、投影系统选择、空间配准、数据融合等关键步骤。作者强调了数据质量对后续分析结果的决定性影响，并通过实际案例展示了如何识别和处理常见的空间数据质量问题。 数据模型的构建： 如何将现实世界的地理要素有效地转化为计算机可识别的数据模型是核心议题。本书深入探讨了拓扑关系、空间索引、地理数据库设计等概念，为读者构建高效、准确的空间数据库打下坚实基础。 第二部分：洞见空间的语言——可视化与探索性分析 数据本身是冰冷的，但通过可视化，它们便能“开口说话”。本部分是本书的精华所在，作者将带领读者领略空间数据可视化的魅力，并掌握如何通过探索性分析（EDA）从海量数据中发现潜在的模式和异常。 基础空间可视化技术： 从简单的点位图、线形图、面域图，到专题地图的绘制，如分级统计图、符号比例图、密度分布图等，本书循序渐进地介绍了各类基础可视化方法。作者不仅讲解了如何绘制，更深入剖析了每种图件的适用场景和信息传达的有效性。 高级空间可视化与交互： 随着数据量的增长和分析维度的增加，静态的可视化已不足以满足需求。本书详细介绍了三维可视化、时间序列可视化、网络可视化等高级技术，并重点阐述了交互式可视化在探索性数据分析中的重要作用，如动态缩放、漫游、叠加图层、空间查询等。 探索性空间数据分析（ESDA）： ESDA是发现空间模式和空间相关性的关键。作者引入了 Moran's I、Geary's C 等空间自相关指标，解释了如何识别空间集聚（hot spots）和空间分散（cold spots）。同时，也探讨了局部空间自相关（LISA）的应用，用于识别具有统计学意义的空间单元。 地理探测器： 本部分内容引入了地理探测器这一强大的工具，用于量化解释性因子对空间异质性的影响程度。作者详细讲解了其原理、使用方法和在环境、经济、社会等多个领域的应用案例，帮助读者理解驱动空间现象的关键因素。 第三部分：揭示空间规律——空间统计与建模 在基础可视化和探索性分析之后，本书将进入更深层次的空间统计与建模阶段，以量化的方式理解空间现象的生成机制和预测未来的空间分布。 空间回归模型： 线性回归模型在分析地理现象时存在空间自相关问题。本书系统介绍了如何克服这一挑战，包括空间滞后模型（Spatial Lag Model）、空间误差模型（Spatial Error Model）等，并详细讲解了模型参数的估计与解释。 地理加权回归（GWR）： GWR是处理空间异质性问题的重要方法。作者深入剖析了GWR的基本原理，如何构建局部回归模型，以及如何解读模型结果，从而揭示不同区域内影响因素的局部效应差异。 点模式分析与密度估计算法： 对于分布式的点状地理要素，如犯罪地点、疾病病例、商店位置等，本书介绍了多种点模式分析方法，包括核密度估计、K函数分析等，用于量化分析点要素的分布特征、识别聚集规律。 空间插值技术： 如何根据已知点的数据估算未知区域的值是空间分析中的常见需求。本书详细介绍了反距离加权（IDW）、克里金插值（Kriging）等经典插值方法，并探讨了其适用条件、精度评估以及在地形建模、环境污染估算等方面的应用。 网络分析： 城市道路、河流、通信线路等网络结构是空间分析的重要组成部分。本书介绍了路径分析、服务区分析、最短路径查找等网络分析工具，以及在交通规划、物流配送、应急响应等领域的应用。 第四部分：数据驱动的决策——空间应用与未来展望 本书的最后一章，作者将前述的理论与技术融会贯通，通过一系列真实世界的应用案例，展示数据驱动的地理洞察如何在城市规划、环境保护、公共卫生、商业选址等多个领域发挥关键作用，并展望了空间分析的未来发展方向。 城市规划与可持续发展： 通过对人口密度、交通流量、土地利用、绿地覆盖等数据的空间分析，为城市合理规划、交通优化、资源配置提供科学依据，助力城市的可持续发展。 环境保护与风险评估： 分析污染源分布、扩散模型、生态敏感区，进行自然灾害风险评估（如洪涝、地震、滑坡），为环境保护政策制定和减灾救灾提供支持。 公共卫生与疾病传播： 追踪疾病的空间分布与传播路径，识别高风险区域，为公共卫生资源的合理调配和疾病防控策略提供科学指导。 商业选址与市场分析： 结合人口统计、消费行为、竞争对手分布等数据，进行商业网点选址优化，预测市场潜力，为企业决策提供支持。 新兴技术与前沿趋势： 展望大数据、人工智能、机器学习在空间分析领域的融合，以及云计算、移动互联网技术如何进一步推动空间信息的民主化和应用普及，例如实时定位服务、众包地理信息、城市计算等。 写作风格与特点 《空间之谜：数据驱动的地理洞察》在写作上，力求兼顾学术的严谨性与应用的实践性。作者避免了过于晦涩的理论术语，而是用通俗易懂的语言解释复杂概念。书中穿插了大量的图表、案例研究和实际操作演示，让读者能够直观地理解抽象的原理。此外，本书还特别强调了“为什么”和“怎么做”，不仅教会读者“是什么”，更重要的是帮助读者掌握“如何应用”，以及“为何要这样做”。从数据的感知，到洞见的提炼，再到决策的支持，本书是一份引领读者穿越信息洪流，发现空间奥秘的指南。它适合地理学、测绘学、城市规划、环境科学、公共管理、社会学、经济学等相关领域的学生、研究人员和从业者阅读，也为对地理空间数据分析感兴趣的初学者提供了坚实的基础。 这本书致力于帮助读者建立一种全新的“空间思维”模式，认识到地理不再仅仅是地图上的线条和区域，而是承载着海量信息、规律和潜力的动态系统。通过掌握本书所传授的方法与工具，读者将能够更深刻地理解我们所处的这个世界，并能以更科学、更精准的方式解决现实问题。

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翻开这本《城市规划设计导论》，我立刻被它那清晰、系统的框架所吸引。作者并没有陷入过多的理论空谈，而是将重点放在了实际操作和案例分析上，这对于我这样一个初涉规划领域的新手来说，无疑是极大的福音。书中的图文并茂的展示方式，将那些原本抽象的规划概念，如“功能分区”、“交通流线组织”等，变得生动易懂。尤其是关于历史街区保护与更新的章节，不仅深入剖析了保护的必要性，更提供了多维度、可操作的干预策略，让我对如何平衡城市发展与文化传承有了更深刻的理解。书中对可持续发展理念的融入也非常自然，从绿色基础设施到低碳社区的构建，无不体现出对未来城市形态的深切关怀。读完此书，我感觉自己像是在一位经验丰富的导师带领下，进行了一次全方位的城市漫步，对如何“像规划师一样思考”有了初步的认知和信心。那种将理论与实践紧密结合的叙事手法，使得阅读过程既充实又不失趣味性，完全没有传统教科书的枯燥感。

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这本关于遥感图像解译的技术手册，如同一扇通往地球肌理的“显微镜”。与其他注重传感器原理的书籍不同，它将核心竞争力聚焦在了“如何看”和“如何判”上。书中对不同地物类型的光谱特征、纹理、形态等空间特征的归纳总结，详尽得令人发指，从植被指数的细微差异到城市建成区的边缘锐度分析，都进行了详尽的对比和说明。我尤其喜欢它收录的大量高分辨率实景图与对应的解译图谱，这种“对比学习”的方式极大地提高了我的识别准确率。它不仅仅教授了人眼判读的技巧，更巧妙地将这些认知融入到后续的自动化分类算法的参数设定中，实现了理论与实践的无缝对接。这本书更像是实地考察训练手册，它让我学会了如何通过二维的影像，去重建三维的真实世界，充满了探秘的乐趣和严谨的科学态度。

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这部关于数据库管理的著作，以其非凡的逻辑性和对“关系”的深刻理解，彻底改变了我对数据组织方式的看法。它没有纠缠于晦涩难懂的编程语言细节，而是着重构建了一个关于数据结构、完整性和并发控制的宏大理论体系。作者通过对范式理论的层层递进讲解，让我明白为什么我们需要遵循特定的设计原则，而不是仅仅为了追求某种表面上的“优化”。特别是关于事务处理（ACID特性）的章节，讲述得极为精炼到位，仿佛在解读一套古老的哲学思想，它阐释了如何在分布式、高并发的环境下，确保数据的“一致性”这一核心命题。这本书的语言风格是冷静而权威的，它强迫你慢下来，去思考数据存储背后的本质逻辑，而不是盲目地追求最新的技术框架。读完此书，我感觉自己像是学会了如何建造一座坚不可摧的数字堡垒。

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这本书简直是地理信息系统（GIS）应用领域的“武林秘籍”，尤其是它对高级空间统计模型的阐述，深入浅出，令人拍案叫绝。我原以为那些复杂的空间自相关、地质统计插值等概念会让人望而却步，但作者通过大量的实战案例和精妙的图表解析，将这些“高深莫测”的数学工具，转化成了我们解决实际地理问题的有效利器。我尤其欣赏它对数据预处理和模型选择的细致指导，书中反复强调“垃圾进，垃圾出”的原则，提醒使用者必须对数据质量保持高度警惕。这种严谨的学风，远超出了市面上许多浮于表面的操作指南。它不仅仅教你如何点击鼠标，更是教会你如何批判性地评估分析结果的可靠性与适用范围。对于从事环境科学研究或城市管理决策的专业人士来说，这本书提供的是一套扎实的理论支撑和强大的分析框架，能切实提升我们从数据中洞察深层地理规律的能力。

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阅读《环境影响评估实务手册》的过程，与其说是学习，不如说是一次与国家法规和行业标准进行深度对话的体验。这本书的实用性简直是无与伦比，它将厚厚的法律条文和技术导则，拆解成了清晰的流程图和清单化的检查点。对于我这种常年与环评报告打交道的工程师来说，这本书无疑是我的“案头宝典”。它详尽地列举了不同类型项目（如基础设施建设、工业园区开发）在不同阶段所需的具体技术要求和申报材料，避免了我在实际操作中因疏忽而导致的反复修改。最让我受益匪浅的是关于不确定性分析和公众参与环节的处理建议。作者没有简单地提供标准模板，而是深入探讨了如何在高风险项目评估中，有效地量化和沟通潜在风险，并提供了极具建设性的公众沟通策略，这对于提升环评工作的透明度和公信力至关重要。

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