Geographic Information Science and Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Assn of Amer Geographers

作者:DiBiase, David (EDT)/ Demers, Michael (EDT)/ Johnson, Ann (EDT)/ Kemp, Karen (EDT)/ Luck, Ann Taylor

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:2006-6-30

价格:USD 5.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780892912674

丛书系列:

图书标签:

• 电脑
• 城市
• 地理
• GIS
• 遥感
• 空间分析
• 地图学
• 地理信息系统
• 空间数据
• 地理技术
• 测绘
• 空间统计
• 环境遥感

好的，这是一份为一本名为《空间数据分析与应用》的图书所撰写的详细简介，该图书内容与《Geographic Information Science and Technology》完全无关： --- 空间数据分析与应用 导论：大数据时代的地理空间思维重塑 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，海量数据的价值往往隐藏在其背后的空间维度之中。本书《空间数据分析与应用》正是为填补这一知识鸿沟而作，它并非一本关于地理信息科学基础理论或技术框架的教科书，而是聚焦于如何从实践应用的角度，对各类复杂的空间数据集进行高效的提取、清洗、建模、分析和可视化。 本书的根本目标是赋能读者——无论是数据科学家、城市规划师、环境工程师还是市场营销专家——将传统的数据分析方法与强大的地理空间洞察力相结合，从而解决现实世界中那些具有明确位置依赖性的复杂问题。我们假设读者已具备一定的数据处理基础，但可能对空间统计学的深层原理和前沿的地理计算工具应用感到困惑。因此，本书力求以一种面向问题的、高度实操性的风格展开论述。 第一部分：空间数据基础与预处理：从原始信号到可用信息 空间数据并非总是整洁的。本书的第一部分将深入探讨现代空间数据生态系统的多样性及其带来的挑战。我们不再关注基础的坐标系转换，而是直接切入真实世界数据的复杂性。 1.1 异构空间数据源的融合与挑战： 我们将详细考察来自传感器网络（如IoT设备）、众包平台（如移动轨迹数据）、高分辨率遥感影像以及传统调查数据的内在差异。重点讨论如何构建一个统一的数据模型来容纳这些不同粒度、不同时间戳和不同精度的数据集。关键技术如尺度不一致性处理（MAUP）的实际影响，以及如何通过空间插值和空间重采样技术来统一数据视图，将占据核心章节。 1.2 空间数据质量控制与清洗的自动化： 原始地理空间数据中充斥着噪声、缺失值和拓扑错误。本部分将介绍先进的自动化清洗流程。例如，针对点数据中的“漂移”现象，我们将展示如何利用核密度估计和局部异常检测算法来识别和修正错误位置；对于面数据，我们将探讨基于拓扑规则的自动修复工具链，确保空间关系的一致性，为后续的高级分析奠定坚实的基础。 1.3 维度扩展：从二维到四维的建模： 现代分析越来越需要考虑时间和高程维度。我们将详细解析如何构建和管理时空数据集（Spatiotemporal Datasets）。这包括时间序列的空间对齐（Temporal Alignment）技术、以及如何使用时空立方体（Space-Time Cubes）结构来优化查询性能，为动态过程建模做好准备。 第二部分：核心空间分析技术：洞察隐藏的模式 本部分是本书的核心，它将读者从数据的准备阶段带入到深入的模式识别和关系挖掘阶段。我们聚焦于那些能揭示事物“为什么”和“如何”发生地点的分析方法。 2.1 空间统计学的高级应用：超越描述性分析： 我们将超越简单的热点分析（Getis-Ord $G_i^$)，深入探讨空间回归模型的构建。重点阐述空间自相关（Spatial Autocorrelation）如何影响模型假设，并详细介绍如何应用如地理加权回归（GWR）和多尺度地理加权回归（MGWR）来揭示地理过程在不同尺度上的异质性。此外，局部指标（LISA）的应用将延伸至对空间集群演化过程的实时监测。 2.2 空间相互作用建模与网络分析的深化： 交通流、物流路径和社交网络都具有显著的空间约束。本部分将详尽讲解基于成本距离的路径优化算法（如Dijkstra和A算法的变体），以及如何将这些算法应用于设施选址优化问题（如K-均值聚类在设施布局中的空间约束应用）。我们还将探讨交通可达性分析（Accessibility Analysis），如何通过网络分析量化不同区域的连接强度及其对社会经济活动的影响。 2.3 空间机器学习与深度学习：预测与分类的前沿： 面对海量高维空间数据，传统方法往往力不从心。我们将介绍如何将深度学习模型（如CNN和RNN）与地理空间数据相结合。重点内容包括：如何使用卷积神经网络对高分辨率遥感影像进行地物分类，如何利用图神经网络（GNNs）来建模复杂的空间依赖关系（例如，城市街区间的相互影响），以及空间预测模型（Spatial Prediction Models）中如何有效地编码空间特征。 第三部分：数据可视化与交互式叙事：让空间故事引人入胜 分析的价值最终需要通过有效的沟通来实现。本书的第三部分强调空间可视化不仅仅是制图，而是一种强有力的数据叙事工具。 3.1 动态与交互式地理信息展示： 静态地图已无法满足复杂时空数据的展示需求。我们将指导读者如何利用现代前端技术（如JavaScript库）构建高性能、可交互的在线地图应用。重点在于数据驱动的符号化（Data-Driven Symbology），以及如何设计用户体验（UX）以引导观察者聚焦于空间分析结果的关键发现。 3.2 高级信息图表与空间叙事设计： 本部分将探讨如何将空间分析结果（如回归残差图、空间自相关强度图）有效地整合到信息图表中，避免“地图信息过载”。我们将讨论如何运用色彩理论、层级结构和对比度来清晰地传达空间差异和趋势，确保分析结论能够被非专业背景的决策者准确理解。 结论：面向未来的空间数据实践者 《空间数据分析与应用》旨在成为一本实用主义者的指南。它摒弃了对基本概念的冗长铺垫，而是直接聚焦于“如何使用最先进的工具和理论来解决实际的地理空间难题”。通过书中的案例和代码示例，读者将能够系统性地掌握从原始数据到可操作空间洞察的全流程技能，真正实现数据的空间化思维转变。本书最终培养的，是具备深厚空间数据素养和强大计算能力的现代数据分析人才。 ---

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