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页数:264

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出版时间:2010-5

价格:35.00元

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isbn号码:9787030268921

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• 数字高程模型
• DEM
• GIS
• 遥感
• 地理信息系统
• 地形分析
• 空间数据
• 教程
• 地理学
• 测绘学

地理信息系统中的空间数据建模与分析实践 本书聚焦于现代地理信息系统（GIS）的核心技术——空间数据建模与高级分析方法，为专业人员和有志于深入理解地理空间信息处理的读者提供了一套全面、深入且极具实践指导价值的知识体系。 在全球化和信息化深度融合的今天，地理空间数据已成为驱动决策、优化资源配置和理解复杂自然环境与社会现象的关键要素。本书并非专注于单一的数据类型或工具的操作指南，而是着眼于构建一个坚实的理论框架，辅以当前行业内主流技术栈的最佳实践，旨在培养读者从数据采集到成果交付的全流程高阶技能。 全书内容结构围绕“理论基础—数据结构与质量—高级建模方法—空间统计与分析—应用前沿探索”五个递进的层次展开。 第一部分：空间数据基础理论与结构重构 本部分奠定了理解复杂空间分析的理论基石。我们深入剖析了两种核心空间数据模型——矢量模型与栅格模型——的内在数学原理、拓扑约束及各自在不同应用场景下的优劣势。 拓扑关系的严谨定义与应用： 详细阐述了点、线、面要素之间邻接、包含、相交等拓扑关系的数学表达，并重点讲解了如何利用拓扑规则进行数据校验、修复以及高效的空间查询。这对于确保分析结果的准确性至关重要。 数据结构优化与性能考量： 探讨了用于高效存储和检索大规模地理空间数据的底层数据结构，如四叉树（Quadtree）、R树（R-tree）等空间索引机制的原理。读者将理解如何根据应用需求选择或设计最优化的数据结构，以应对海量数据的处理挑战。 空间参考系统的精确转换： 深入解析了大地测量学基础、基准面选择、投影变换的数学公式与误差来源。本书提供了系统化的流程，指导读者如何处理跨坐标系数据的融合，尤其关注全球范围内的不同基准系统之间的精确对齐问题，确保跨区域分析的一致性。 第二部分：空间数据质量管理与不确定性评估 高质量的分析依赖于高质量的输入数据。本部分专注于数据质量的量化、评估与改善策略。 数据质量维度的量化指标： 系统介绍描述空间数据质量的关键维度，包括精度（Accuracy）、完整性（Completeness）、一致性（Consistency）和时效性（Timeliness）。我们提供了量化评估这些维度的具体方法和实用工具。 误差传播与不确定性分析： 空间分析过程中的误差是不可避免的。本书详述了误差是如何从原始采集传播到最终分析结果中的数学模型，并教授如何运用蒙特卡洛模拟等方法对分析结果的不确定性范围进行科学评估，为决策者提供更审慎的判断依据。 数据清洗与几何修复： 针对实际数据中普遍存在的悬挂节点、自相交、缝隙、重叠等几何拓扑错误，本书提供了一套标准化的诊断与修复工作流程，涵盖了从规则化到复杂几何体的自动修正技术。 第三部分：高级空间建模与过程模拟 本部分是全书的核心，转向了如何利用空间数据来模拟和理解复杂的地理过程。 地学过程的数学抽象： 重点介绍如何将自然界中的物理、化学或生态过程（如水流、扩散、侵蚀）转化为可计算的空间模型。这涉及到偏微分方程在离散网格上的求解方法。 基于主体的空间模拟（ABM）： 深入探讨了如何构建基于主体的模型来模拟人类行为、城市蔓延或物种迁移等非线性、自组织的现象。重点在于定义主体行为规则、环境交互机制及模型验证方法。 多源异构数据融合建模： 讲解如何有效地整合来自遥感影像、物联网传感器、社会经济普查数据等不同源头、不同结构的数据集。涉及到的技术包括空间加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）的深入应用及贝叶斯网络在空间推断中的构建。 空间时间数据的建模： 针对需要追踪时间序列变化的现象，本书详细阐述了时空立方体（Space-Time Cube）的构建、时空数据挖掘的基本算法（如时空热点分析）以及如何处理时间依赖性和空间自相关性的耦合问题。 第四部分：空间统计学的深化应用 空间统计学是连接原始数据与深度洞察的桥梁。本书摒弃了基础统计的重复，直接切入高级空间计量经济学和统计推断方法。 空间自相关性的诊断与建模： 不仅限于Moran's I的计算，更侧重于解释空间自相关的性质（全局与局部），并讲解如何使用空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）来正确估计空间效应，避免遗漏变量偏差。 空间回归模型的选择与检验： 提供了系统性的工具和流程，帮助读者根据数据的空间异质性特征，从OLS到GWR再到分层回归模型的迭代选择过程，确保模型选择的统计学合理性。 空间抽样的设计与优化： 探讨了如何根据研究目标（如最小化估计方差或最大化信息量）来设计最优的空间抽样方案，包括分层抽样、系统抽样在地理空间上的适应性调整。 第五部分：前沿技术与未来展望 本书结尾部分将读者的视野拓展至GIS分析的前沿领域。 大规模空间大数据处理架构： 介绍了基于分布式计算框架（如SparkGIS）处理PB级地理空间数据集的方法论，重点在于空间数据的并行化处理策略和计算资源优化。 深度学习在地理空间分析中的集成： 探讨了卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）在遥感图像分类、地理实体识别以及复杂网络结构分析中的最新应用，侧重于如何设计适合地理学问题的网络结构和损失函数。 实时空间分析与决策支持系统： 讨论了构建低延迟、高可靠性的实时空间数据流处理管道的技术栈，以及如何将高级分析结果快速反馈到交互式的决策支持界面中。 本书面向对象为： GIS 专业研究生、从事环境科学、城市规划、资源管理、社会经济地理学研究的专业人士，以及希望从基础操作层面跃升至空间模型构建与高级分析的地理信息技术工程师。通过系统学习，读者将能够独立构建、优化和评估复杂的地理空间分析解决方案，并能批判性地审视现有分析模型的有效性。

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这本书简直是打开了新世界的大门！一直以来，我对数字高程模型（DEM）这个概念都停留在模糊的想象阶段，总觉得它高深莫测，是那些 GIS 专家们的专属领域。但当我翻开这本《数字高程模型教程》时，我才意识到，原来这一切都可以如此清晰、如此易懂。作者用一种非常平缓且循序渐进的方式，将 DEM 的概念、生成原理、数据类型、应用领域等方方面面都做了详尽的阐述。我尤其喜欢其中关于 DEM 数据质量评估的部分，那些关于精度、分辨率、误差来源的讲解，让我对以往使用的 DEM 数据有了更深的理解，也明白了为什么有时候地图上的地形会显得有些“奇怪”。书中的案例分析也做得非常出色，无论是城市规划、水文分析还是地质勘探，都给出了非常贴合实际的例子，让我能够清晰地看到 DEM 在不同场景下的实际应用价值。我之前以为DEM只是单纯的地形表示，但看完这本书，我才明白它背后蕴含着如此丰富的地理空间信息。对于像我这样希望深入了解地理信息科学，又不想被过于专业术语吓退的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的入门佳作，它为我搭建了一个坚实的知识基础，也激发了我进一步探索 DEM 更多可能性的兴趣。

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对于一个在 GIS 领域摸爬滚打多年的从业者来说，一本能够真正提供深度洞察的 DEM 教材是相当难得的。而《数字高程模型教程》恰恰做到了这一点。作者并非仅仅罗列操作步骤，而是深入剖析了 DEM 数据生成背后的数学模型和物理原理，例如等值线插值、不规则三角网（TIN）的构建、克里金插值等，并对不同插值方法的优缺点进行了详细的比较分析。这对于我们理解 DEM 数据的内在特性、评估其可靠性至关重要。书中对于 DEM 的误差分析和不确定性传播的讨论，也为我们在进行定量分析时提供了重要的参考依据。我尤其欣赏作者关于 DEM 在不同应用领域（如水文学、地质学、土壤学、城市规划等）的深入案例研究，这些案例不仅展示了 DEM 的强大功能，也提供了解决实际问题的思路和方法。此外，书中对一些新兴的 DEM 获取技术，如无人机倾斜摄影测量、LiDAR 技术在 DEM 生成中的应用等，也有所介绍，这让我能够及时了解行业前沿动态。总而言之，这是一本能够帮助 GIS 专业人士提升理论素养、深化实践技能的宝贵参考书。

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一直以来，我都在寻找一本能够系统性地讲解数字高程模型（DEM）的书籍，以期能够更好地应用于我的科研工作中。《数字高程模型教程》的出现，可以说恰好满足了我的这个需求。作者在本书中呈现的不仅仅是技术的指导，更是一种严谨的学术态度。从 DEM 的定义、精度评价体系，到各种获取方法（如遥感影像、激光扫描、摄影测量等）的原理分析，本书都进行了非常深入的探讨。我印象深刻的是书中关于 DEM 数据预处理和质量控制的章节，这些细节对于保证后续分析结果的准确性至关重要，而许多其他同类书籍往往会忽略这些基础但关键的步骤。作者还详细介绍了不同 GIS 平台（如 ArcGIS, QGIS）中 DEM 的处理工具和算法，并提供了一些实用的脚本示例，这对于提升工作效率非常有帮助。最让我赞叹的是，本书还触及了一些前沿的 DEM 应用，例如三维场景建模、数字地形分析在灾害预警中的应用等，这些内容极大地拓展了我的视野，让我看到了 DEM 更加广阔的应用前景。总而言之，这是一本兼具理论深度与实践指导意义的优秀教材。

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我是一名对自然地理充满好奇的普通读者，之前对“数字高程模型”这个词只有模糊的印象，觉得它离我生活很遥远。但当我偶然翻开这本《数字高程模型教程》后，我的世界观被颠覆了。作者用一种非常生动有趣的方式，将原本枯燥的技术概念变得鲜活起来。书中的例子贴近生活，比如如何通过 DEM 来模拟一场大雨可能引发的山洪，或者如何根据地形来规划一条最优的徒步路线。这些内容让我感到非常亲切，也让我意识到，原来 DEM 并不是高高在上的专业术语，它就隐藏在我们生活的方方面面，并且能够为我们的生活带来实际的便利和乐趣。我特别喜欢书中关于 DEM 数据可视化和三维地形展示的部分，那些精美的地形渲染图，仿佛将我带入了书中描绘的壮丽山河之中，让我深深地感受到了大自然的鬼斧神工。这本书没有使用大量的专业术语，而是用通俗易懂的语言，配合丰富的插图，将 DEM 的魅力展现得淋漓尽致。我强烈推荐给所有对地理、对自然、对我们所处的世界充满好奇的朋友们。

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说实话，我拿到这本书的时候，并没有抱太高的期望，毕竟“教程”二字有时总会给人一种枯燥乏味的预感。然而，《数字高程模型教程》却给了我一个大大的惊喜。它不仅仅是一个简单的操作指南，更像是一场关于地形数据奥秘的深度对话。作者在书中巧妙地融合了理论与实践，从 DEM 的基本原理出发，逐步深入到各种常用软件中DEM的处理流程。我特别赞赏作者对于不同 DEM 数据格式的讲解，例如 SRTM、ASTER GDEM、ALOS PALSAR 等，以及它们各自的优缺点，这对于我们在实际工作中选择合适的数据至关重要。更让我眼前一亮的是，书中还涉及了一些高级的应用技巧，比如 DEM 的坡度、坡向、坡度起伏度等衍生产品的计算方法，以及如何利用 DEM 进行视线分析和流域划分。这些内容对我来说是全新的，但作者的讲解清晰易懂，配以大量的图示和截图，让我能够轻松地跟随操作，仿佛身临其境。我个人认为，这本书最成功的地方在于，它没有止步于“是什么”，而是深入探讨了“为什么”和“怎么做”，让读者真正理解 DEM 在地理信息科学中的核心地位和强大功能。

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