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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

丛书系列:

图书标签:

• 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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