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页数:214

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出版时间:2009-7

价格:28.00元

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isbn号码:9787502947866

丛书系列:

图书标签:

• ArcGIS
• GIS
• 地理信息系统
• 实习
• 教程
• 遥感
• 空间分析
• 地图学
• 地理学
• 软件操作
• 实践

《城市规划与可持续发展：GIS视角下的实践探索》 本书旨在为城市规划、地理信息科学、环境科学以及相关领域的学生和从业人员提供一个深入理解地理信息系统（GIS）在现代城市规划与可持续发展中应用的新视角。我们不局限于某一特定软件的使用技巧，而是将重点放在GIS作为一种强大的空间分析工具，如何在解决复杂的城市问题、推动可持续发展方面发挥关键作用。 核心内容概述： 1. 城市化进程与挑战： 全球城市化趋势： 分析当前全球城市化加速的宏观背景，包括人口增长、经济发展和社会变革如何驱动城市扩张。 城市发展面临的挑战： 深入探讨城市化带来的多方面挑战，如交通拥堵、环境污染（空气、水、噪音）、资源短缺（能源、水）、住房紧张、基础设施不足、贫富差距扩大、社会公平性问题以及自然灾害的脆弱性等。 可持续发展的内涵： 阐述可持续发展的核心理念，强调经济繁荣、社会包容和环境保护三者之间的平衡与协同。在此基础上，引出GIS在实现这些目标中的独特价值。 2. GIS理论基础与空间思维： GIS的核心概念： 介绍GIS的组成要素（硬件、软件、数据、人员、方法）以及其作为一种集数据采集、存储、管理、分析、显示和应用为一体的空间信息技术。 空间数据模型： 讲解矢量数据模型（点、线、面）和栅格数据模型，说明不同数据模型在城市规划应用中的适用性。 空间分析方法： 详细介绍GIS进行空间分析的关键技术，包括： 空间查询与选择： 如何根据属性和空间关系筛选地理要素。 空间叠加分析： 如叠加、裁剪、合并，用于整合不同图层的信息。 缓冲区分析： 创建特定范围内的区域，用于评估影响范围或服务半径。 网络分析： 解决路径查找、服务区域分析等问题，如最优交通路线、应急响应路径。 地形分析： 如坡度、坡向、汇流累积，在土地利用规划和水土保持中的应用。 密度分析： 评估要素的空间分布集中程度，如人口密度、犯罪热点。 插值分析： 从离散点数据估算未知区域的属性值，如空气质量、地价分布。 空间思维的培养： 强调GIS的核心在于培养一种“用空间思考”的能力，学会从地理位置、空间分布、空间关系等角度分析和解决问题。 3. GIS在城市规划各领域的应用： 土地利用规划与管理： 现状土地利用调查与评价： 如何利用遥感影像和GIS技术进行大范围、高精度的土地利用现状摸查。 适宜性分析： 结合坡度、土壤、水源、交通等多种因子，运用GIS进行土地开发适宜性评价，为城市扩张和功能区划提供科学依据。 城市扩张模拟与预测： 基于历史数据和驱动因子，运用GIS模型预测未来城市扩张的模式和范围，辅助制定科学的城市发展边界。 交通规划与管理： 交通出行模式分析： 利用GPS数据、刷卡数据等，通过GIS进行OD（Origin-Destination）分析，理解居民出行规律。 交通网络优化： 通过网络分析评估交通拥堵点，优化道路布局，规划公共交通线路。 停车位管理与需求预测： 结合GIS空间分析，实现停车资源的有效配置和管理。 智慧交通系统建设： GIS在支持交通信息服务、信号优化、应急调度等方面的作用。 环境保护与生态规划： 污染源识别与影响评估： 运用GIS进行污染源的空间定位，并通过扩散模型或缓冲区分析评估其对周边环境的影响。 绿地系统规划： 分析城市绿地的空间分布、可达性、生态效益，优化绿地网络设计。 水土保持与流域管理： 结合地形分析和水文模型，进行流域径流模拟，评估水土流失风险，规划集雨设施。 生物多样性保护： 识别关键的生态廊道和栖息地，为城市生态网络建设提供空间支持。 公共服务设施布局： 医疗、教育、商业等设施的可达性分析： 利用GIS进行服务半径分析，评估居民享受公共服务的便利程度，识别服务盲区。 设施选址优化： 结合居民需求、交通便利性、土地成本等因素，通过多准则决策分析（MCDA）优化设施的选址方案。 灾害风险评估与应急管理： 自然灾害（洪水、滑坡、地震）易发性与脆弱性分析： 整合地质、气象、地形等数据，利用GIS构建灾害风险模型。 应急疏散路线规划： 利用网络分析为灾害发生时规划最优的疏散路线和避难场所。 灾后评估与重建： 快速利用GIS进行灾情评估、损失统计，并辅助灾后重建的空间规划。 4. 可持续发展与GIS的结合： 低碳城市建设： 能源效率分析： 评估建筑物的能耗空间分布，识别节能潜力。 可再生能源选址： 利用GIS进行太阳能、风能等资源潜力评价，优化选址。 绿色交通推广： 分析公共交通、自行车道的覆盖范围和可达性，规划绿色出行网络。 韧性城市建设： 气候变化适应性分析： 评估城市在极端天气事件（如高温、强降雨）下的脆弱性，制定适应策略。 基础设施韧性评估： 分析关键基础设施（如电力、供水）在灾害中的暴露度和相互依赖性。 智慧城市建设中的GIS角色： 城市运行监测与管理： GIS作为城市“数字孪生”的基础平台，整合来自传感器、IoT设备等多源数据，实现对城市运行状态的实时监测和可视化。 数据驱动的决策支持： GIS能够将海量城市数据转化为具有空间洞察力的信息，支持城市管理者进行科学决策。 公众参与和可视化： GIS在规划方案公众咨询中的应用： 通过Web GIS平台展示规划方案，提高公众的参与度和理解度。 空间叙事： 利用GIS的强大可视化能力，讲述城市故事，传播可持续发展理念。 本书特色： 理论与实践并重： 在讲解GIS基本原理和空间分析方法的同时，强调这些技术如何应用于解决真实的城市规划问题。 跨学科视角： 融合城市规划、地理学、环境科学、社会学等多个学科的知识，展现GIS在多维度上的应用。 前沿性与发展性： 关注GIS在智慧城市、韧性城市、数字孪生等前沿领域的最新应用，展望未来发展趋势。 案例丰富： 结合国内外典型的城市规划案例，生动展示GIS的应用成效。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解GIS作为一种赋能工具，如何帮助我们更有效地理解城市、管理城市、规划未来，最终推动实现更宜居、更可持续的城市发展。

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这本书的排版和可读性对我这个偏爱纸质阅读的读者来说至关重要。很多技术书籍，虽然内容扎实，但如果图文混排混乱，字体过小，或者截图质量低下，阅读体验会大打折扣，让人难以集中精力。我希望这本书的插图清晰、重点突出，关键步骤的截图能完整展示上下文环境，而不是仅仅截取了操作的局部。此外，语言风格的把控也很有讲究，它既需要保持技术的严谨性，又不能过于晦涩难懂。我期待它能采用一种既专业又易于亲近的叙事方式，避免过多冗余的术语堆砌，让学习过程本身成为一种享受而非负担。如果能在书的结尾设置一些综合性的项目考核或自测题，帮助读者检验学习成果，那就更体现了教程的完整性和系统性。

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从一个长期从事地理数据处理的工程师的角度来看，我最看重的是这本书对于空间分析算法的解释深度。单纯地教我如何点击按钮完成缓冲区或叠加分析是不够的，我需要知道背后的几何运算原理，比如拓扑关系是如何被软件解析和执行的。如果教材能在关键的分析步骤中，用流程图或伪代码的形式解释其原理，哪怕只是一个简要的概述，也能极大地提升我们对软件的理解层次，而不是停留在“黑箱操作”的层面。同时，关于三维GIS和网络分析模块的覆盖程度也值得关注。现在的项目越来越强调时空维度和网络优化，如果这本书能提供一些关于三维场景构建、路径优化或网络数据集构建的实操案例，那它就超越了基础入门的范畴，具备了更强的专业参考价值。毕竟，GIS的未来在于更高维度的时空数据处理能力。

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作为一名正在准备考研的GIS方向学生，我对于教材的权威性和新颖性要求很高。市面上ArcGIS的教程汗牛充 বুকে，但很多都是基于几年前的软件版本，操作界面和功能都有较大更新后，那些旧教材用起来就会非常别扭，总是需要自己去适应新的菜单结构。我特别关注这本书是否紧跟ArcGIS Pro的最新特性，比如新的数据框架、Python脚本集成、或者与云计算相关的模块。如果它能在这方面有所建树，甚至探讨一下ArcGIS生态系统与其他主流GIS平台（如QGIS或开源库）的互操作性，那这本书的价值就不仅仅局限于ArcGIS本身了。此外，如果书中能穿插一些“最佳实践”或者“常见错误与排查指南”，对我这种需要快速掌握高效工作流的人来说，简直是福音。一个优秀的教程应该能帮我们少走弯路，直接触达效率的彼岸。

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这本《地理信息系统ArcGIS实习教程》的封面设计挺吸引人的，色彩搭配和排版都比较现代，让人一看就有种想翻开学习的冲动。尤其那个ArcGIS的标志，处理得很精致，对于我们这些GIS初学者来说，这种视觉上的引导非常重要。不过，光好看还不够，我最关心的还是内容实用性。我之前用过一些入门级的GIS软件，但总觉得理论和实际操作之间总有一道坎。希望这本书能真正做到“实习教程”，多一些手把手的案例和步骤拆解，而不是空泛的理论堆砌。如果能包含一些当前业界比较热门的应用场景，比如城市规划、环境监测或者精准农业中的GIS应用实例，那就更完美了。毕竟，我们学习新技术，最终目的是解决实际问题，这本书如果能在软件操作的细节上做得足够扎实，把每一个工具栏的按钮、每一个参数的含义都讲清楚，那它在我心中的分量就会大大增加。现在的教材很多都停留在基础功能介绍，很少有深入到项目实战的深度，期待这本书能在这方面给我带来惊喜。

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这本书的厚度和内容量看起来相当可观，这让我对它的深度抱持着一丝谨慎的乐观。我更看重的是它的逻辑组织和知识的递进关系。一个好的教程，应该像搭积木一样，从最基础的数据采集、管理开始，逐步过渡到空间分析、制图表达，最后到更高级的主题应用。如果章节间的衔接不够流畅，知识点跳跃性太大，那么即便是内容再详尽，学习起来也会非常吃力。我希望作者在编写时，能充分考虑到零基础读者的学习曲线，确保每一步都有明确的前置知识铺垫。另外，关于数据源的选取也挺关键，如果能提供配套的练习数据，最好是真实世界的数据集，哪怕是脱敏处理过的，那学习效果会比用虚拟数据强百倍。希望它不仅仅是软件操作手册的翻版，而是真正融入了地理学思维的教学引导，教会我们如何用GIS的视角去审视和解决问题。

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