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出版者:科学出版社

作者:阳正熙、吴堑虹、彭直兴、严冰

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:2008-9

价格:30.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030223234

丛书系列:

图书标签:

• 地球科学
• 第九章
• SPSS
• 地学数据分析
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《地学大数据建模与可视化实践》 内容概要 本书旨在为地学领域的科研人员、工程师和数据分析师提供一套系统性的、面向实践的地学大数据建模与可视化技术指南。随着地球科学数据量的爆炸式增长，传统的数据处理和分析方法已难以满足需求。本书聚焦于如何高效地利用现代计算技术和统计学、机器学习方法，从海量的地学数据中提取有价值的信息，构建具有预测和解释能力的模型，并以直观、易懂的可视化方式呈现研究成果。 本书结构清晰，内容由浅入深，涵盖了地学大数据分析的关键环节，从数据预处理、特征工程，到各种常用的建模技术，再到最后的数据可视化和结果解读。我们力求在理论讲解与实际应用之间取得平衡，通过丰富的案例研究和代码示例，帮助读者掌握将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：地学大数据基础与预处理 本部分为读者打下坚实的基础，介绍地学大数据的特点、挑战以及处理这些数据的基本方法。 第一章：地学大数据的机遇与挑战 1.1 地学大数据概览： 详细阐述了各类地学数据的来源与类型，包括但不限于遥感影像（多光谱、高光谱、SAR）、地理信息系统（GIS）数据、地球物理探测数据（地震、重力、磁力）、地质钻孔数据、气象与气候观测数据、海洋监测数据、地下水监测数据、环境监测数据等。分析这些数据在时空分辨率、格式、精度、完整性等方面的多样性与复杂性。 1.2 大数据带来的机遇： 探讨大数据如何赋能地学研究，例如更精细化的地质构造解释、更准确的资源勘探预测、更全面的环境变化监测、更可靠的灾害风险评估、更深入的气候变化模拟与预估等。强调大数据分析在地质灾害预警、矿产资源评价、环境污染治理、气候变化应对等领域的关键作用。 1.3 面临的挑战： 深入分析地学大数据分析面临的主要挑战，如数据量庞大带来的存储、计算、传输压力；数据异构性强，格式不统一，难以整合；数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值、异常值等问题；数据维度高，特征稀疏或冗余；对专业领域知识要求高，需要跨学科融合；模型解释性需求强，需要将复杂的模型结果转化为直观的地学意义。 第二章：数据采集、存储与管理 2.1 数据采集技术： 介绍现代地学数据采集的前沿技术，如高分辨率遥感卫星、无人机（UAV）航拍、地面传感器网络、物联网（IoT）设备、移动平台数据采集、众包地理信息等。讨论不同采集技术的优缺点及其适用场景。 2.2 大数据存储方案： 讲解针对地学海量数据的存储解决方案，包括分布式文件系统（如HDFS）、对象存储（如Amazon S3, Ceph）、云存储服务、以及专门的地学数据仓库和数据库（如PostGIS, GeoServer）。分析不同存储方案的性能、成本、可扩展性。 2.3 数据管理与治理： 阐述地学数据生命周期管理的关键环节，包括数据元信息（Metadata）的定义与管理、数据标准与规范的制定、数据质量控制流程、数据安全与隐私保护策略。强调良好的数据治理是后续分析成功的基础。 第三章：地学大数据预处理与清洗 3.1 数据格式转换与集成： 教授如何处理不同格式的地学数据（如GeoTIFF, Shapefile, NetCDF, HDF5, LAS/LAZ点云数据, CSV/TXT表格数据），以及如何将异构数据源进行有效整合。介绍常用的数据转换工具和库。 3.2 空间与时间对齐： 讲解在分析来自不同时空分辨率、不同投影坐标系的数据时，如何进行精确的空间配准、重投影和时间序列插值，以确保数据的一致性和可比性。 3.3 缺失值处理： 探讨针对地学数据特点的多种缺失值填充方法，包括基于统计的方法（均值、中位数填充）、基于插值的方法（空间插值、时间插值）、以及基于机器学习的模型预测填充（如KNN、回归模型）。 3.4 异常值检测与处理： 介绍识别地学数据中可能存在的异常值（如传感器故障、测量误差、记录错误）的技术，如统计检验法、箱线图法、聚类分析法、基于模型的异常检测。讲解如何对检测到的异常值进行合理的处理（删除、修正或标记）。 3.5 数据标准化与归一化： 说明在模型训练前，对不同尺度和量纲的地学变量进行标准化或归一化处理的必要性，以避免某些变量因尺度过大而主导模型训练。介绍常用的标准化方法（Z-score标准化、Min-Max归一化）。 3.6 降维技术： 介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、t-SNE等降维技术在地学数据处理中的应用，特别是在处理高维度遥感影像、多波段数据等情况，以减轻“维度灾难”问题，提高计算效率和模型性能。 第二部分：地学大数据建模技术 本部分深入介绍在地学数据分析中常用的建模方法，从经典的统计模型到前沿的机器学习与深度学习模型，并结合地学数据的特点进行阐述。 第四章：统计建模在地球科学中的应用 4.1 地学空间统计学基础： 介绍变异函数（Variogram）和协方差函数（Covariance function）的概念，以及它们在地学空间数据插值（如Kriging方法）中的核心作用。讲解空间自相关（Spatial Autocorrelation）的度量（如Moran's I）。 4.2 地学回归模型： 讲解如何运用线性回归、广义线性模型（GLM）等统计模型分析地学变量之间的关系，并考虑空间自相关的影响。介绍地理加权回归（GWR）等模型，以捕捉局部异质性。 4.3 时间序列分析： 介绍ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型在气象、气候、水文等领域数据的建模与预测应用。讨论如何处理地学时间序列数据的季节性、趋势性、周期性等特征。 第五章：机器学习算法在地学数据建模 5.1 监督学习模型： 5.1.1 支持向量机（SVM）： 介绍SVM在遥感影像分类、地质目标识别、矿产预测等方面的应用。 5.1.2 决策树与随机森林（Random Forest）： 讲解决策树的构建原理，以及随机森林如何通过集成学习提高模型的鲁棒性和准确性，常用于地物分类、土地覆盖制图、环境因子影响分析。 5.1.3 梯度提升模型（Gradient Boosting, e.g., XGBoost, LightGBM）： 介绍GBDT及其变种在地学大数据挖掘中的强大威力，如用于预测模型、异常检测等。 5.1.4 K近邻（KNN）： 探讨KNN在地学数据插值、相似区域查找等场景的应用。 5.2 无监督学习模型： 5.2.1 聚类分析（Clustering）： 详细介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法在地学数据中的应用，如地质单元划分、土壤类型分类、遥感影像像元聚类分析。 5.2.2 降维与特征提取（Dimensionality Reduction & Feature Extraction）： 除PCA外，深入介绍因子分析（Factor Analysis）、独立成分分析（ICA）在地学数据特征提取中的作用，以及Isomap、LLE等非线性降维方法。 5.3 半监督学习与主动学习： 探讨在标记数据稀缺的地学领域，如何利用半监督学习和主动学习方法提高模型性能。 第六章：深度学习在地学数据建模 6.1 卷积神经网络（CNN）在地学图像识别与分析： 重点讲解CNN在遥感影像分类、目标检测（如建筑物、道路、植被）、地貌特征提取、地质断层识别、土壤水分估算等方面的应用。介绍经典的CNN架构（AlexNet, VGG, ResNet, Inception）。 6.2 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）在地学时间序列建模： 阐述RNN/LSTM在处理地学时间序列数据（如气象预报、水文模拟、地震活动预测、空气质量预测）的优势，以及如何捕捉时序依赖关系。 6.3 图神经网络（GNN）在地学网络结构分析： 介绍GNN在分析地质断层网络、河流网络、城市交通网络、地层叠置关系等空间关联性强的地学问题中的潜力。 6.4 注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer模型： 讲解注意力机制如何增强模型对地学数据中重要特征的关注，以及Transformer模型在处理长序列地学数据（如遥感影像序列、长时序气象数据）方面的最新进展。 6.5 迁移学习（Transfer Learning）与预训练模型： 讨论如何利用在大规模通用数据集（如ImageNet）上预训练的模型，通过迁移学习快速适应地学特定任务，解决数据量不足的问题。 第七章：模型评估、选择与优化 7.1 模型性能指标： 详细介绍在地学应用中常用的模型评估指标，如分类任务中的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、Kappa系数、ROC曲线与AUC；回归任务中的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）。 7.2 交叉验证技术： 讲解K折交叉验证、留一法等验证技术，以获得更可靠的模型泛化性能估计。 7.3 模型选择原则： 讨论如何根据地学问题的特点、数据规模、计算资源以及对模型解释性的要求，选择最合适的建模技术。 7.4 超参数调优： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等超参数优化方法，以找到模型的最佳参数组合。 7.5 模型解释性技术（XAI for Geoscience）： 介绍SHAP、LIME等可解释性AI（XAI）技术，帮助理解复杂模型的决策过程，并将其转化为具有地学意义的解释。 第三部分：地学大数据可视化与应用 本部分将重点放在如何将分析结果有效地传达给更广泛的受众，通过丰富的可视化手段，提升研究的可见性和影响力。 第八章：地学可视化基础与技术 8.1 可视化的重要性： 强调可视化在地学研究中的关键作用，包括探索性数据分析（EDA）、模型结果展示、空间模式识别、趋势展示、与公众和决策者沟通。 8.2 经典地学可视化类型： 介绍点图、线图、面图、等值线图、符号图、三维地形可视化、影像叠加可视化、切片可视化等传统地学可视化方法的原理和应用。 8.3 现代可视化工具与库： 介绍Python生态系统中强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair，以及地理空间数据可视化专用库，如GeoPandas、Folium、ipyleaflet。同时介绍GIS软件（如ArcGIS, QGIS）的可视化功能。 8.4 交互式可视化： 讲解如何构建交互式可视化图表，使用户能够探索数据、进行缩放、平移、高亮显示、弹出信息等，以获得更深入的洞察。 8.5 3D可视化与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）： 介绍使用VTK、ParaView等工具进行复杂地质体、地下结构、城市模型等的3D可视化，以及VR/AR技术在地质勘探、灾害演练等领域的应用潜力。 第九章：大数据可视化实践 9.1 遥感影像可视化： 讲解真彩色、假彩色合成，多光谱影像波段组合，高光谱影像特征提取后的可视化，以及影像变化检测结果的可视化。 9.2 地理空间数据可视化： 演示如何利用GIS数据（点、线、面）进行专题地图制作，如人口密度分布图、交通网络图、地质图、环境敏感区划图。 9.3 时空数据可视化： 介绍如何可视化地学时间序列数据，如天气预报图、气候变化趋势图、地震活动时空演化图。讲解动画、时间滑块等交互式技术。 9.4 模型结果可视化： 演示如何将机器学习模型的预测结果（如分类图、回归预测图、异常检测图）与原始数据进行叠加展示，提高结果的可信度。 9.5 数据驱动的仪表板（Dashboards）： 讲解如何使用Dash、Streamlit等框架构建交互式数据仪表板，将关键地学指标和分析结果集成展示，便于决策支持。 第十章：案例研究与进阶应用 10.1 城市地质灾害风险评估与可视化： 结合遥感、GIS、地质勘探数据，利用机器学习模型预测滑坡、地震等灾害易发区，并通过交互式地图进行可视化展示。 10.2 矿产资源勘探预测模型： 利用多源地学数据（如重力、磁力、地震、钻孔数据），构建预测模型，识别潜在的矿化区，并进行空间可视化。 10.3 气候变化影响区域评估： 分析全球或区域气候模型输出数据，结合地理信息，评估气候变化对农业、水资源、生态系统等的影响，并用图表和地图直观呈现。 10.4 环境污染监测与溯源： 结合空气质量监测数据、卫星遥感数据、气象数据，构建污染扩散模型，并可视化污染路径和影响范围。 10.5 水文地质参数模拟与可视化： 利用地下水监测数据和地质模型，模拟地下水流场和污染物运移，并通过3D可视化技术展示模拟结果。 附录 附录A：常用的地学数据分析工具与平台 Python生态系统（NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Rasterio, GDAL, GeoPandas, Folium, Plotly, Dash, Streamlit） R语言生态系统（sf, sp, raster, rgdal, leaflet, Shiny） GIS软件（ArcGIS, QGIS） 专业数据科学平台（如Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer） 附录B：地学数据分析常用算法速查表 附录C：术语表 本书的目标是 empowering 地学研究者和从业者，让他们能够充分利用当代大数据技术，解锁地球科学研究的新范式，解决更复杂、更具挑战性的地球系统问题。通过对本书的学习，读者将能够独立完成地学大数据项目，并将研究成果以清晰、有说服力的方式进行展示。

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这本书的封面设计得非常大气，那种深邃的蓝色调，配上抽象的地球纹理，一下子就抓住了我的眼球。我抱着极大的期望翻开第一页，想看看它能带给我什么样的“地学”新体验。然而，读着读着，我发现这本书的内容似乎更偏向于计算机科学或者统计学的基础知识介绍，而非我所期待的那些关于地球物理勘探、遥感图像处理或者地质统计学的实际应用案例。比如，它用了大量的篇幅详细讲解了Python的Pandas库如何进行数据清洗和重塑，甚至深入到了Numpy的底层矩阵运算逻辑。对于一个主要关注地质现象背后的物理机制和现场数据采集的初学者来说，这些内容显得有些过于偏重编程语言的语法和数据结构，对如何将这些编程技巧应用到实际的地质问题上，比如如何构建一个可靠的地下水流动模型，或者如何解释一个地震波速异常区域的成因，着墨甚少。我感觉自己更像是在上一个零基础的编程课，而不是一本专业的“地学数据分析”教程。书中的图表大多是通用的数据可视化示例，比如柱状图和散点图，却鲜有直接取自真实地质勘探数据的复杂图形展示，这让我在学习过程中很难将理论与实践场景建立起有效的联系，略感遗憾。

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从装帧和排版来看，这本书无疑是经过精心设计的，纸张质量上乘，印刷清晰，阅读体验本身是愉悦的。然而，这种对形式的过度关注似乎分散了对核心内容的打磨。我特别关注了关于“时间序列分析”的部分，因为我对古气候数据的周期性变化非常感兴趣。我期待看到诸如傅里叶变换在分析冰芯氧同位素数据中的应用，或者经验模态分解（EMD）在处理沉积速率变化中的细节步骤。结果，书中的这部分内容只停留在了时间序列数据的平稳性检验和简单的自相关函数（ACF）图的解读上，然后就迅速转到了更偏向金融市场预测的ARIMA模型的介绍。这种选择性地介绍工具，而避开那些真正具有地学特征的复杂分析方法的做法，让我觉得作者要么是对地学数据分析的深度应用领域不甚了解，要么是出于篇幅的考虑而刻意简化了难度，导致这本书对于已经具备基础编程能力、希望深入研究专业课题的进阶学习者来说，深度严重不足。

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坦白说，这本书对于完全没有编程基础，并且想对数据分析领域进行一个非常宏观、概念性了解的“门外汉”可能还算友好。它用大量篇幅解释了什么是“大数据”，什么是“机器学习”的基本概念，确实做到了通俗易懂。但是，对于一个已经熟悉了R语言或Python基础，并且希望系统学习如何处理和解释地震、重力、磁法勘探等专业数据的地球科学专业学生或研究人员而言，这本书的价值非常有限。书中提供的所有代码示例都是标准化的、虚拟的、非地学背景的数据集，缺乏实战演练的价值。读完后，我没有感觉到自己掌握了任何可以立即应用到我的科研项目中的具体技能，比如如何高效地处理TB级别的地震勘探数据流，或者如何用贝叶斯方法融合不同来源的地质图层信息。这本书更像是一个“数据分析工具箱的目录清单”，而非一个详细的“工具使用说明书”，让我的专业学习需求落空了。

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这本书的结构设计给我的感觉像是将一本基础的统计学工具手册与一个零散的编程语言参考手册强行拼凑在了一起。当我试图寻找如何利用地理信息系统（GIS）软件的强大空间分析功能，例如进行空间插值、邻域分析或建立空间权重矩阵时，这本书几乎是完全空白的。它虽然提到了“空间数据”，但处理方式完全局限在了二维表格的数据结构内，完全忽略了地理数据最核心的“空间自相关性”和“异质性”的考量。我们都知道，在地球科学中，位置信息往往比观测值本身更重要，例如，相邻的两个钻孔数据在本质上是高度相关的。然而，这本书中关于如何构建和检验空间模型的讨论几乎为零，这对于一本宣称是“地学数据分析教程”的书来说，是致命的缺陷。我不得不翻出另一本关于GIS的书籍来补充这块缺失的关键知识，这无疑降低了这本书作为主教材的价值。

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我花费了好几个周末的时间，试图从这本“教程”中梳理出一条清晰的学习路径，但最终的感觉是信息过于分散和跳跃。它似乎想包罗万象，从基础的统计学概念，如假设检验和回归分析，一下子跳跃到高阶的机器学习算法，比如支持向量机（SVM）和随机森林。虽然理论的阐述还算详尽，但对于如何“地学化”这些算法的参数设置和模型验证，书中的指导显得非常模糊和模式化。例如，在讨论分类模型时，它仅仅给出了一个“将岩石类型作为类别标签进行预测”的笼统例子，但并未深入探讨在实际地质分类中，诸如多光谱遥感数据输入带来的高维度噪声、数据不平衡（稀有矿物样本过少）等特有的难题该如何应对。更让我困惑的是，书中大量使用的测试数据集看起来非常“干净”，没有任何实际地球科学数据常有的离群值、缺失值或测量误差，这使得读者很难在真实的工作场景中复现书中的分析结果。感觉这本书更像是一本通用的数据科学教材的“换皮”版本，只是在章节标题中勉强加上了“地学”二字来吸引特定读者群。

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