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出版者:科学出版社

作者:武芳 钱海忠 邓红艳 王辉连

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:2008-5

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787030212900

丛书系列:

图书标签:

• 蚁群
• 智能综合
• 地图综合
• 空间信息处理
• 地图自动综合
• 智能处理
• GIS
• 空间智能
• 地图学
• 遥感
• 计算机视觉
• 模式识别
• 人工智能

好的，这是一本关于现代数据科学与计算智能在地球科学领域应用的专业著作。 --- 《地球系统数据科学与智能分析：理论、方法与前沿应用》 图书简介 本书深入探讨了当代地球科学研究中，如何有效整合和利用海量、多源异构数据（包括遥感影像、实地观测、模式模拟输出等），并结合先进的数据科学、机器学习与人工智能技术，以期实现对地球复杂系统的精确理解、预测与管理。全书结构严谨，内容涵盖了从基础数据处理到高级智能建模的全过程，旨在为地球科学家、地理信息专家、数据分析师以及相关领域的决策者提供一套系统化、可操作的理论框架和技术指南。 第一部分：地球系统数据基础与预处理 本部分重点聚焦于地球科学数据的特性、挑战与基础处理技术。 第一章：地球系统数据的多源异构性与挑战 详细分析了卫星遥感数据（如高光谱、SAR、激光雷达）、物联网传感器数据、数值模拟数据以及社会经济数据的内在差异、时空分辨率匹配问题和数据质量控制的复杂性。讨论了数据融合（Data Fusion）的必要性，并引入了大数据架构在地球科学领域的应用需求，例如Hadoop和Spark在处理PB级地理空间数据集时的性能优化策略。 第二章：面向地球科学的先进数据清洗与特征工程 深入介绍适用于空间数据的异常值检测方法，包括基于几何拓扑的检测和基于时序变化的检测。重点阐述了特征工程在地球科学中的关键作用，如何从原始观测数据中提取出具有物理意义的特征，如纹理量化、空间自相关性指标（如Moran's I的改进形式）以及多尺度分析指标。讨论了高维地理空间数据的降维技术，对比了主成分分析（PCA）与非线性降维方法（如t-SNE）在地球科学可视化与模型输入中的适用性。 第三章：时空数据的不确定性量化与传播 本章着重于地球科学数据的固有不确定性问题。详细讲解了贝叶斯方法在量化传感器误差、模型参数不确定性方面的应用。阐述了如何构建精确的不确定性传播模型，特别是在涉及多传感器输入和多阶段处理流程中的误差累积分析。引入了概率图模型来描述复杂地表过程中的因果关系和依赖性。 第二部分：地球系统智能建模与算法 本部分是全书的核心，详细介绍了如何应用现代计算智能技术来解决地球科学中的核心难题。 第四章：深度学习在遥感影像分析中的突破 系统梳理了卷积神经网络（CNN）在图像分类、语义分割和目标检测中的经典架构（如U-Net, ResNet）。重点探讨了如何针对地球观测数据（如极化SAR像元、高光谱光谱曲线）设计定制化的网络结构，以应对复杂地物分类和变化检测的挑战。引入了迁移学习在缺乏标注数据时的应用策略。 第五章：图神经网络（GNN）在网络化地理现象中的应用 详细介绍了图结构如何构建地质构造网络、水文流域网络或社会交通网络。阐述了Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs) 在模拟空间相互作用（如污染物扩散路径、城市热岛效应的空间溢出）中的优势。提供了构建空间邻接矩阵的多种策略及其对模型性能的影响分析。 第六章：时序预测与序列建模的进阶技术 针对气象、水文和地质灾害的动态演化问题，深入探讨了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。重点引入了基于注意力机制的Transformer模型在长序列地球系统模拟输出预测中的应用，旨在克服传统序列模型的长期依赖性问题。 第七章：可解释性人工智能（XAI）在地球科学中的实践 鉴于地球科学研究对结果的物理可靠性和可解释性要求极高，本章专门探讨了如何应用SHAP值、LIME等方法来解释复杂模型（如集成模型或深度网络）的决策依据。讨论了如何将模型内部的特征重要性与已知的地质或物理定律进行映射和验证。 第三部分：智能分析的前沿应用与案例研究 本部分将理论与实践相结合，展示了智能地球科学在多个关键领域的应用实例。 第八章：智能地表过程建模与模拟 探讨了如何利用数据驱动的替代模型（Surrogate Models）加速传统物理模型的计算过程。详细介绍了基于机器学习的气候反馈参数化方案的构建，以及如何利用深度生成模型（如GANs或VAEs）来生成高分辨率的、具有统计一致性的气候情景模拟。 第九章：灾害风险智能评估与快速响应 关注于利用实时传感器数据和高分辨率遥感数据，构建快速、自动化的灾害预警系统。案例包括地震后快速的建筑物损伤评估、洪水淹没范围的实时提取，以及森林火灾蔓延的概率预测。强调了融合多模型预测结果的集成决策机制。 第十章：地球系统智能监测与资产管理 研究如何利用时间序列分析和异常检测技术对关键基础设施（如管道、电网、水坝）进行健康状态的智能监测。探讨了如何在大型地理空间数据集上部署联邦学习（Federated Learning），以保护数据隐私的同时实现跨区域的协同监测与维护优化。 结论与展望 本书最后总结了当前智能地球科学面临的开放性问题，如物理约束的深度融合、数据稀疏性下的模型泛化能力提升，以及跨学科人才培养的需求，并对未来十年地球系统数据智能处理的发展趋势进行了展望。 --- 本书适合作为高等院校地理信息科学、遥感科学、环境科学、地质工程等专业硕士及博士研究生的参考教材，同时也是从事自然资源管理、应急管理和环境监测部门的专业技术人员的必备工具书。全书力求在理论深度、算法先进性和应用广度之间取得完美的平衡。

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关于这本书的辅助材料和配套资源，我必须给予高度评价。通常情况下，专业书籍的勘误表或者附录都是可有可无的存在，但在这本书中，作者明显投入了巨大的精力去完善这些“边角料”。随书附带的那个在线资源库简直是宝藏，里面包含了所有示例代码、数据集的预处理脚本，甚至是用于复现书中关键实验结果的配置文件。更重要的是，这个资源库还在持续更新，这表明作者对内容的维护并非一次性的工作。我发现有几处我自己在尝试复现某个模型时遇到了小障碍，结果在最新的补丁说明中找到了作者补充的特定参数设置，这直接帮我节省了好几天的时间。这种对读者体验的细致入微的关怀，让这本书的价值远远超出了其本身的定价，它更像是一个活生生的、不断成长的学习平台。

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这本书的理论深度无疑是令人印象深刻的，但真正让我感到震撼的，是它对于未来趋势的敏锐洞察力和前瞻性。它不仅仅是总结了当前业界的最佳实践，更重要的是，作者勇敢地对未来五到十年可能出现的技术变革方向进行了大胆的预测和建模。书中有一章专门讨论了新兴的计算范式如何重塑传统的分析框架，其中提出的几种新型数据治理模型，虽然在当前看来可能略显激进，但其内在的逻辑推演却无懈可击。我能感受到作者在写作时，思维的跨度非常大，他不仅精通眼前的技术细节，更站在一个更高的哲学层面去思考技术的终极目标。这本书的价值就在于，它能让你在掌握现有工具的同时，保持一种对未来的警惕和好奇心，避免思维陷入当前的局限性，从而培养一种持续进化的学习能力，这对于任何身处快速变化行业中的专业人士来说，都是无价之宝。

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我花了将近一个月的时间才将这本书读完，它给我的感觉就像是走进了那位作者精心构建的一个庞大而精密的知识迷宫。这本书的叙事逻辑非常严谨，作者似乎摒弃了传统教科书那种平铺直叙的讲解方式，而是选择了一种螺旋上升的结构。一开始抛出一个宏大的概念，让你在懵懂中产生好奇，然后每深入一章，就会通过严密的论证和大量的案例分析，将之前的知识点层层解构、重塑，最终让你豁然开朗。其中关于数据结构和算法的论述部分，作者似乎极其擅长用最简洁的数学语言去描述复杂的工程问题，这对于我这种偏向应用实践的读者来说，既是挑战也是极大的启发。我尤其喜欢作者在关键转折处设置的小结和反思，它们仿佛是路标，确保你没有在知识的洪流中迷失方向。读完之后，我感觉自己对某个核心领域的理解深度得到了质的飞跃，这种智力上的满足感是难以言喻的。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了哑光处理，手感非常细腻，那种低调的质感一下子就抓住了我的注意力。印刷的质量也无可挑剔，纸张的磅数适中，拿在手里沉甸甸的，很有分量感，这对于一本专业类书籍来说至关重要。内页的排版更是体现了出版方的用心，字体选择了清晰易读的衬线体，字号大小适中，行距也拉得恰到好处，长时间阅读下来眼睛不会感到明显的疲劳。更让我欣赏的是，在章节标题和图表说明部分，他们巧妙地使用了不同的色彩和粗细来区分信息层级，使得读者在快速浏览时也能迅速定位到重点。唯一的遗憾可能是在装订工艺上，我个人更偏爱锁线胶装，这样可以完全摊平阅读，不过考虑到成本和书籍的厚度，目前的精装也算是上乘之作了。总的来说，从实体感官体验上，这本书达到了一个很高的水准，让人愿意捧在手里细细品味。

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这本书的语言风格非常独特，它成功地在学术的严谨性和可读性之间找到了一个微妙的平衡点。作者的文字功底深厚，遣词造句既不失专业性应有的精确度，又充满了文学性的韵味。你很少会在书中看到那种生硬的、纯粹的术语堆砌，相反，很多晦涩难懂的理论在作者的笔下变得生动起来。例如，当描述一个复杂的系统交互流程时，作者会不自觉地引用一些生活中的类比或者历史典故来辅助说明，这极大地降低了入门的门槛。虽然内容涉及的领域深度很高，但我并没有感到阅读过程中的任何枯燥。倒是有些地方，我需要停下来，回味一下作者是如何将一个原本让人望而生畏的概念，用如此优雅的方式呈现出来的。这不仅仅是一本技术书，更像是一次高水平的智力对话，作者通过文字展现出他深厚的文化底蕴和对知识的敬畏之心。

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智能综合是地图综合的发展方向，地图综合领域不容错过的一本好书。

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