具体描述
《遥感基础与应用(第2版)》是面向21世纪课程教材，是在《遥感基础与应用》2002年第一版的基础上，根据遥感技术的发展现状和使用实践中的反馈意见，进行全面的修订而成。本教材以遥感为基础，以培养和造就一批“厚基础、强能力、高素质、广适应”的创造性专门人才为主要目标，以遥感技术在土地资源管理，土地资源、土壤、林业资源、环境、草地资源的调查与监测，农业生产，植物保护等领域的应用为研究对象，系统地论述了遥感的基本概念、基本知识和基本理论，并且对遥感技术的应用和专题遥感调查与监测作出了全面的阐述。其内容不仅涉及代表现代高新科学技术的航空、航天遥感等空间科学技术，而且还涉与之相关的现代光学技术、红外技术、雷达技术、电子计算机技术、专题制图技术、地理信息技术、土地信息技术等新的科学技术、地球科学理论与知识。全书由上、下两篇构成，上篇（第一章至第七章）阐述遥感基础，包括遥感的物理基础、航空遥感及航测成图、人造卫星及航天遥感、遥感图像处理、遥感图像的基本特征及其解译、近地遥感及雷达遥感等内容；下篇（第七章至第十三章）介绍遥感技术的应用，包括遥感土地调查及土地资源动态监测、遥感土壤调查、农业生产情况遥感调查、林地资源遥感调查、草地资源遥感调查与监测、环境遥感调查与监测等，并在第七章第二节第五部分详细介绍了航、卫片的内业转绘。本教材可作为高等农业院校土地资源管理、农业资源与环境、林学、草原学、农学、植保等专业教材，也可供从事土地管理、森林资源管理、环境管理、土地资源调查与监测等专业技术人员学习参考。
《地理信息系统与空间数据分析》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的地理信息系统（GIS）理论框架和实践指导，重点阐述空间数据的获取、存储、管理、处理、分析和可视化等核心环节，并结合丰富的案例，展示GIS在解决实际地理问题中的强大能力。本书力求构建一条从基础概念到高级应用的技术脉络，帮助读者掌握GIS的核心技术，培养空间思维，并能灵活运用GIS解决现实世界中的各种挑战。 第一部分：地理信息系统基础 第一章：地理信息系统概述 本章将首先界定地理信息系统（GIS）的核心概念，阐释其作为一种集成了硬件、软件、数据、人员和方法的科学技术体系，如何有效地采集、存储、管理、处理、分析和展示地理空间信息的本质。我们将深入探讨GIS与传统地图绘制、遥感、摄影测量等相关技术之间的区别与联系，强调GIS在整合多源异构地理信息方面的独特优势。 我们将详细介绍GIS的五大组成要素： 硬件（Hardware）： 包括计算机工作站、服务器、GPS接收器、扫描仪、绘图仪等，是GIS系统运行和数据输入输出的物理载体。 软件（Software）： 如ArcGIS、QGIS、GRASS GIS等，提供数据处理、空间分析、地图制作等功能。我们将初步介绍不同GIS软件的特点和应用场景。 数据（Data）： GIS的核心要素，包括空间数据（矢量、栅格）和属性数据，它们共同构成了地理世界的数字表达。我们将初步探讨数据的来源、类型和质量要求。 人员（People）： 负责GIS系统的设计、开发、维护和应用，包括GIS分析师、技术人员、决策者等，人员的专业素质是GIS成功的关键。 方法（Methods）： 指GIS应用过程中所遵循的原则、流程和技术规范，是实现GIS功能和解决问题的科学依据。 通过本章的学习，读者将对GIS有一个宏观的认识，理解其在现代信息社会中的重要地位和应用潜力。 第二章：地理空间数据模型 本章将深入剖析地理空间数据的组织和表达方式，这是GIS能够进行有效分析的基础。我们将重点介绍两种主要的空间数据模型： 矢量数据模型（Vector Data Model）： 这种模型使用点、线、面等几何对象来表示地理要素。我们将详细解释： 点（Point）： 用于表示地理位置不确定或占地面积很小的要素，如井、树木、观测站等。 线（Line/Polyline）： 用于表示具有长度但面积很小的要素，如道路、河流、管线等。我们将介绍线的拓扑关系，如连通性、闭合性等。 面（Polygon）： 用于表示具有面积的要素，如湖泊、国家、建筑、地块等。我们将深入探讨面的拓扑关系，如相邻、包含、重叠等，这些拓扑关系是进行空间分析的基础。 拓扑（Topology）： 我们将详细阐述拓扑的概念及其在矢量数据中的重要性，包括节点（Node）、边（Edge）、面（Area）之间的空间关系，以及它们如何保证空间数据的几何精度和逻辑一致性。我们将介绍连接性（Connectivity）、区域性（Adjacency）、重叠性（Overlap）等拓扑属性。 栅格数据模型（Raster Data Model）： 这种模型将地理空间划分为规则的网格单元（像素），每个单元存储一个数值，代表该区域的某种属性值。我们将重点讨论： 像素（Pixel）： 栅格数据的基本单元，其大小（分辨率）决定了数据的精度。 单元值（Cell Value）： 代表该像素所覆盖区域的属性，如高程、温度、土地覆盖类型等。 栅格数据类型： 如整型、浮点型等，以及它们在不同应用中的意义。 栅格数据的优势与劣势： 适用于连续性地理现象（如地形、气候）的表达，处理简单，但可能存在数据冗余和几何精度问题。 此外，本章还将简要介绍混合数据模型和三维数据模型，并讨论不同数据模型在存储、处理和分析上的特点差异，帮助读者选择最适合其应用需求的数据模型。 第三章：地理空间数据获取与转换 本章将聚焦于地理空间数据的来源和获取方式，以及不同数据格式之间的转换技术。 数据源： 地面调查（Field Survey）： 使用GPS、全站仪等设备进行实地测量，获取高精度数据。 遥感影像（Remote Sensing Imagery）： 如卫星影像、航空影像，用于大范围、多时相的地球表面信息获取。我们将简要介绍不同类型的遥感数据及其分辨率。 摄影测量（Photogrammetry）： 从航空或卫星影像中提取三维信息和二维地图。 纸质地图数字化（Digitizing Paper Maps）： 将传统的纸质地图扫描、矢量化，转化为数字格式。 其他来源： 如统计年鉴、文献资料、互联网公开数据等。 数据格式： 矢量数据格式： 如Shapefile、GeoJSON、GML、CAD文件等。 栅格数据格式： 如GeoTIFF、ERDAS IMAGINE、JPEG 2000等。 地理数据库（Geodatabase）： ArcGIS特有的数据管理方式，能够集成多种数据类型，并支持拓扑、网络等高级功能。 数据转换与集成： 坐标系统转换（Coordinate System Transformation）： 将不同坐标系统下的数据投影到同一坐标系，以保证空间分析的正确性。我们将解释投影坐标系（如UTM）、地理坐标系（如WGS84）的概念，以及坐标转换的原理和方法。 数据格式转换： 利用GIS软件的转换工具，将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同的应用需求。 数据集成： 将来自不同来源、不同格式的数据整合到统一的GIS平台中，形成综合性的地理信息。 本章将强调数据质量的重要性，并介绍数据质量评估和控制的基本方法。 第四章：地理空间数据管理 本章将探讨如何有效地组织、存储、检索和维护大量的地理空间数据，以确保数据的可用性和可靠性。 地理数据库（Geodatabase）： 将是本章的重点，我们将详细介绍地理数据库的设计原则、构建方法以及在数据管理中的优势，包括： 数据模型的集成： 统一管理矢量、栅格、地形、三维等多种数据。 拓扑规则的 enforce： 保证空间数据的几何一致性和逻辑关系。 数据版本管理： 支持多用户并发编辑和版本回溯。 子类型与领域（Subtypes and Domains）： 实现属性数据的规范化和约束，提高数据质量。 关系类（Relationship Classes）： 建立要素对象之间的连接，如一对一、一对多、多对多。 数据存储： 文件型地理数据库（File Geodatabase）： 适用于单用户或小型工作组。 个人地理数据库（Personal Geodatabase）： 基于Microsoft Access，适用于个人用户。 企业级地理数据库（Enterprise Geodatabase）： 基于Oracle、SQL Server等数据库管理系统，适用于大型组织和多用户环境，提供强大的并发访问和事务管理能力。 元数据管理（Metadata Management）： 描述地理空间数据的属性信息，如数据来源、生产日期、精度、版权等，是数据发现和理解的关键。我们将介绍元数据的标准和管理工具。 数据安全与备份： 确保地理空间数据的安全，防止数据丢失或未经授权的访问。 通过本章的学习，读者将理解构建高效、可靠的地理空间数据管理体系的重要性。 第二部分：地理信息系统分析 第五章：空间数据可视化与地图表达 本章将重点介绍如何将地理空间数据转化为直观、易于理解的地图，以及地图在信息传递中的作用。 地图投影与坐标系统： 再次强调不同地图投影对地图失真（形状、面积、距离、方向）的影响，以及如何选择合适的投影以满足特定的制图需求。 地图要素（Map Elements）： 包括地图框、比例尺、指北针、图例、标题、图注、坐标网格等，它们共同构成完整的地图。 符号系统（Symbology）： 矢量数据符号化： 点、线、面符号的设计原则，包括颜色、形状、大小、纹理等。 栅格数据符号化： 单波段、多波段栅格数据的可视化技术，如灰度拉伸、伪彩色合成等。 专题地图制作（Thematic Mapping）： 针对特定主题或属性信息，利用不同的可视化方法展示地理空间数据。我们将介绍： 单值地图（Unique Values Map）： 显示离散的属性类别。 分级统计地图（Graduated Colors/Symbols Map）： 根据数值范围对要素进行着色或符号大小变化。 比例符号地图（Proportional Symbols Map）： 符号大小与属性值成比例。 点密度地图（Dot Density Map）： 用点来表示要素的数量。 核密度估计地图（Kernel Density Map）： 显示要素的密集程度。 等值线图（Contour Map）： 连接具有相同数值的点的线，常用于表示高程、气压等连续变量。 地图布局与版式设计： 考虑地图的可读性、美观性和信息传达效率。 本章强调地图作为一种有效的空间信息沟通工具，其设计应遵循科学、艺术和伦理原则。 第六章：空间分析基础 本章将介绍GIS中最核心的能力——空间分析，它利用地理空间数据来解决各种问题。我们将从最基础的分析类型开始： 查询（Query）： 空间查询（Spatial Query）： 基于空间关系（如相交、包含、距离）来选择要素，例如“选择所有位于河流100米范围内的村庄”。 属性查询（Attribute Query）： 基于属性表中数值或文本信息来选择要素，例如“选择人口超过10万的城市”。 空间与属性联合查询： 结合空间和属性条件进行查询。 测量（Measurement）： 距离测量（Distance Measurement）： 计算点、线、面之间的距离。 面积测量（Area Measurement）： 计算面的面积。 周长测量（Perimeter Measurement）： 计算面的周长。 叠置分析（Overlay Analysis）： 将两个或多个图层进行空间叠加，生成新的图层，记录叠加区域的属性信息。我们将介绍： 联合（Union）： 合并两个图层的全部要素，并保留所有属性。 相交（Intersect）： 保留两个图层共有的区域，并合并属性。 同一性（Identity）： 保留第一个图层的全部要素，并在第二个图层区域内进行分割。 剪切（Clip）： 用一个图层（裁剪区）裁剪另一个图层，只保留裁剪区内的部分。 擦除（Erase）： 从一个图层中擦除另一个图层所覆盖的区域。 缓冲区分析（Buffer Analysis）： 以要素为中心，创建一定距离范围内的区域。我们将讨论： 点、线、面缓冲区的生成。 多重缓冲区（Multiple Buffers）的创建。 缓冲区与叠置分析结合应用。 本章将通过直观的例子，帮助读者理解这些基础空间分析操作的原理和应用。 第七章：高级空间分析技术 在本章中，我们将进一步深入探讨更复杂、更具应用价值的空间分析方法。 空间统计（Spatial Statistics）： 分布模式分析（Distribution Pattern Analysis）： 测量地理要素的空间分布特征，如集中度、分散度、随机性等（如最近邻分析、标准差椭圆）。 空间自相关分析（Spatial Autocorrelation Analysis）： 检验地理要素的空间相关性，如Moran's I、Geary's C指数。 聚类与离群点分析（Clustering and Outlier Analysis）： 识别空间上聚集或异常的区域（如Getis-Ord General G）。 热点分析（Hot Spot Analysis）： 识别空间上高度集中的高值或低值区域。 网络分析（Network Analysis）： 最短路径分析（Shortest Path Analysis）： 在道路、河流等网络上寻找两点间的最短距离或最短时间路径。 服务区分析（Service Area Analysis）： 确定某个点在一定时间或距离内可达的区域。 路径规划（Route Planning）： 寻找最优路径，考虑交通规则、单行道等约束。 设施选址（Facility Location）： 确定最佳地点以服务于一组需求点。 地形分析（Terrain Analysis）： 坡度（Slope）： 计算地表坡度的大小。 坡向（Aspect）： 计算地表坡度的朝向。 汇流累积量（Flow Accumulation）： 预测水流汇集的区域。 可见性分析（Visibility Analysis）： 确定某个地点是否能被观测到。 栅格空间分析（Raster Spatial Analysis）： 栅格计算器（Raster Calculator）： 对栅格图层进行数学运算。 地形建模（DEM to Raster）： 从高程数据生成地形相关的栅格图层。 图像处理与增强（Image Processing and Enhancement）： 对遥感影像进行辐射校正、几何校正、影像增强等操作。 地物提取（Feature Extraction）： 从遥感影像中识别和提取特定地物。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression - GWR）： 考虑空间异质性，建立局部回归模型。 本章将通过实际案例，展示这些高级分析技术如何在环境评估、城市规划、交通管理、资源开发等领域发挥重要作用。 第三部分：地理信息系统应用 第八章：GIS在城市规划与管理中的应用 本章将深入探讨GIS在现代城市建设和管理中的广泛应用。 城市空间规划（Urban Spatial Planning）： 土地利用规划： 分析现有土地利用状况，预测未来发展需求，进行土地适宜性评价。 总体规划与详细规划： 为城市发展提供空间布局方案，规划基础设施、公共服务设施、绿地系统等。 分区控制（Zoning Control）： 应用GIS管理城市建设的规定，如建筑高度、容积率、退界等。 城市基础设施管理（Urban Infrastructure Management）： 管线管理（Utility Network Management）： 地下管线（水、电、气、通信）的数字化、可视化和管理，便于维护、抢修和规划。 道路交通管理（Road and Traffic Management）： 交通流分析、路网优化、信号灯控制、交通事故分析。 给排水系统分析（Water Supply and Drainage System Analysis）： 水源地保护、供水管网漏损检测、污水排放管理。 城市应急管理（Urban Emergency Management）： 灾害风险评估与预警： 识别地震、洪涝、火灾等潜在灾害风险区域，建立预警系统。 应急响应与资源调度： 快速定位受灾区域，规划救援路线，合理调度消防、医疗等应急资源。 公众参与与信息服务（Public Participation and Information Services）： 城市信息门户： 为公众提供地图查询、政务信息、生活服务等。 数字政府建设： 提升政府决策科学性和服务效率。 通过本章，读者将认识到GIS在提升城市精细化管理水平、保障居民生活质量方面的重要价值。 第九章：GIS在环境保护与资源管理中的应用 本章将展示GIS在监测、分析和管理自然环境与资源方面的强大功能。 环境保护（Environmental Protection）： 环境污染监测与评估： 追踪空气、水体、土壤污染物的扩散范围和影响，评估污染源。 生态系统分析与保护： 识别关键生态区域，评估生物多样性，制定保护规划。 自然灾害监测与管理： 森林火灾监测、洪水淹没模拟、滑坡风险评估。 水资源管理（Water Resource Management）： 流域分析： 建立流域模型，分析水文过程，预测水量变化。 地下水监测与保护： 绘制地下水位等值线，评估地下水补给与排泄。 水质监测与评价： 评估水体污染状况，识别污染源。 林业与农业资源管理（Forestry and Agricultural Resource Management）： 森林资源调查与监测： 遥感影像解译，评估森林覆盖率、蓄积量、病虫害情况。 农田适宜性评价： 结合土壤、气候、地形等数据，评价农作物种植适宜性。 精准农业（Precision Agriculture）： 基于GIS和GPS技术，实现农田的精细化管理，如变量施肥、精准灌溉。 地质与矿产资源勘探（Geological and Mineral Resource Exploration）： 地质构造分析： 绘制地质图，分析地层分布和构造样式。 矿产资源预测与评价： 结合多种地质、地球物理、地球化学数据，预测潜在矿产富集区。 本章将强调GIS在实现可持续发展、优化资源配置方面的关键作用。 第十章：GIS在其他领域的应用 本章将进一步拓展GIS的应用视野，展示其在更多专业领域的创新实践。 交通运输（Transportation）： 物流配送优化： 规划最佳配送路线，降低运输成本，提高配送效率。 公共交通规划： 分析客流需求，优化公交线路和站点设置。 交通流量预测与管理： 模拟交通状况，预测拥堵，辅助交通控制。 地质灾害监测与预警（Geological Disaster Monitoring and Early Warning）： 地震风险评估： 分析断层分布、地质构造，评估地震发生概率和影响范围。 滑坡与泥石流监测： 利用遥感和实地监测数据，识别危险区域，建立预警机制。 公共卫生（Public Health）： 疾病传播模型： 分析疾病的空间分布特征，预测疫情发展趋势。 医疗资源配置： 优化医院、诊所的选址，评估医疗服务覆盖率。 环境健康影响评估： 分析环境因素（如空气污染）对居民健康的影响。 考古学（Archaeology）： 遗址分布与环境分析： 结合地形、水文等信息，推测古代人类活动区域。 考古发掘区域规划： 利用GIS进行勘探和规划。 军事与安全（Military and Security）： 战场态势分析： 实时更新战场信息，进行态势评估。 目标定位与追踪： 精确识别和追踪目标。 区域安全评估： 分析人口密度、基础设施分布，评估潜在威胁。 社会科学研究（Social Science Research）： 人口空间分布与迁移分析： 研究人口流动模式、区域发展差异。 犯罪地理学： 分析犯罪的空间聚集规律，辅助犯罪防控。 社会经济因素的空间分析： 研究贫困、教育、就业等社会经济因素的空间分布及其相互关系。 通过本章的案例分析，读者将深刻体会到GIS作为一种强大的空间分析和可视化工具，正在渗透到越来越多的学科领域，并驱动着各行各业的创新与发展。 结论 本书力求从基础概念到高级应用，系统地介绍地理信息系统（GIS）的理论知识和实践技能。通过对空间数据模型、数据获取与管理、空间分析技术以及多领域应用的深入阐述，我们希望读者能够掌握GIS的核心工具和方法，培养严谨的空间思维能力，并能够将所学知识灵活应用于解决现实世界中的复杂问题。GIS的发展日新月异，本书旨在为您打开一扇通往这个充满活力和机遇的领域的大门，期待您在未来的学习和实践中，不断探索和创新，利用GIS的力量，更好地理解和改变我们所处的世界。
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