《地理信息系统算法基础》全面、系统地收集和整理了当前地理信息系统算法领域的相关资料,以地理信息系统设计与实现为线索,内容涉及地理空间数据的描述、检索、存储和管理,以及地理空间信息分析基本方法的设计和实现。《地理信息系统算法基础》可作为地理信息系统专业的本科生和研究生教材,也可作为从事地理信息系统软件开发和应用的人员的学习资料,并可供地理信息系统的理论研究人员参考。
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这本书的排版和示例代码的质量实在令人担忧。我花了大量时间试图理解书中给出的某些算法伪代码,但常常因为变量命名不规范、逻辑流程描述模糊不清而陷入僵局。在GIS领域,算法的实现往往与数据结构紧密相关,清晰的代码示例是理解复杂流程的关键。然而,这里的代码片段似乎缺乏必要的注释和背景解释,更像是直接从某个研究论文中摘录的片段,没有经过教材化的重构。此外,对于一些核心算法,比如空间插值、缓冲区分析的几何运算等,书中似乎只停留在理论描述层面,缺少足够的可运行、可验证的实践案例。对于一本强调“算法基础”的著作,缺乏高质量的、可操作的实现细节,无疑削弱了其工具书的价值。希望作者能在后续修订中,增加更多贴近实际应用场景的、注释详尽的代码块,并提供一个配套的代码库供读者参考和调试。
评分从阅读体验的角度来看,这本书的语言风格过于学术化和干燥,缺乏必要的启发性和趣味性,这使得长时间的阅读变成了一种煎熬。好的技术书籍应当能够通过生动的比喻或者引入历史背景来激发读者的好奇心,将枯燥的数学和逻辑转化为易于接受的知识。遗憾的是,本书在讲解空间索引、图论在网络分析中的应用时,基本上是纯粹的数学公式堆砌和定理陈述。例如,在介绍Dijkstra算法或A*算法用于路径规划时,可以加入一个关于城市交通优化的实际案例作为导入,但书中却完全避开了这种“应用导向”的叙事方式。这种“只讲公式,不讲故事”的写法,极大地降低了读者的主动学习意愿。对于需要大量自我驱动学习的读者来说,这种缺乏情感连接的文本,很难在脑海中留下深刻的印象。
评分本书在对不同算法之间的横向比较和适用性分析方面做得非常薄弱。地理信息系统中的许多问题,如点在面内判断、空间连接(Join)、密度估计等,都可以采用多种不同的算法来实现,每种算法都有其特定的计算复杂度、内存消耗和对输入数据质量的敏感性。这本书在介绍完一个算法后,往往就草草收尾,没有提供一个清晰的决策框架——即,在什么样的数据规模和精度要求下,应该优先选择算法A而不是算法B。这种“算法孤岛式”的讲解方式,让读者无法建立起全局的视野,也无法真正理解算法选择的艺术。我非常期望看到一个章节能够专门对比几种主流算法在效率、稳定性和可扩展性上的优劣,并给出明确的场景建议。缺乏这种对比分析,读者即便学会了单个算法的原理,在实际项目中依然会因为“无从下手”而感到迷茫。
评分这本《地理信息系统算法基础》的介绍实在太笼统了,读完之后我感觉信息量严重不足,完全抓不住重点。首先,作为一本号称“算法基础”的书籍,它对基础概念的阐述似乎过于碎片化,没有提供一个清晰的知识体系框架。我希望看到的是从最基本的空间数据结构,比如R树、四叉树,到更高级的拓扑关系处理、空间查询优化等方面,有一个循序渐进的讲解。但目前来看,内容似乎跳跃性很大,读者很容易在初期的概念理解上就感到吃力。尤其是对于非计算机专业背景的地理信息科学(GIS)初学者来说,这本教材的门槛显得有些高了。如果能在开篇就对GIS中的核心算法领域进行一个宏观的梳理,明确哪些是必须掌握的“基础”,哪些是拓展内容,对读者的学习路径规划会大有裨益。期待未来的版本能在这方面进行优化,让算法的学习过程更加顺畅和有逻辑性。
评分我必须指出,这本书在理论深度上显得有些保守,未能充分覆盖当前地理信息科学前沿的发展趋势。现今的GIS算法已经不再局限于传统的二维拓扑运算和空间统计,例如大规模地理数据的处理、实时空间分析、基于深度学习的位置推荐算法,以及对三维和四维时空数据的有效建模和查询,都是当下研究的热点。然而,这本书的章节安排和内容选择似乎还停留在上一个时代的GIS技术栈上。比如,对于大规模数据并行处理的算法设计(如利用MapReduce或Spark处理海量POI数据),或者现代GIS软件底层常用的高效并行计算策略,书中几乎没有涉及。如果一本算法基础教材不能引导读者接触到现代计算范式下的空间问题解决方案,那么它对准备进入该领域深造或就业的读者来说,价值就会大打折扣。它更像是一本对“经典”算法的总结,而非面向未来的“基础”指南。
评分One of the necessities for Geoprogramer .
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评分编委里有我本科带我毕设的老师,南师大的GIS底子很好,这本书可作为工具书使用。
评分编委里有我本科带我毕设的老师,南师大的GIS底子很好,这本书可作为工具书使用。
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