空間數據分析理論與實踐 [Spatial Data Analysis Theory And Practice] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 羅伯特·海寜 著，李建鬆，秦昆 譯

圖書標籤:

• 空間數據分析
• GIS
• 地理信息係統
• 空間統計
• 數據挖掘
• 空間建模
• Python
• R語言
• 遙感
• 地圖學

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307073951

版次：1

商品編碼：10082505

包裝：平裝

外文名稱：Spatial Data Analysis Theory And Practice

開本：16開

齣版時間：2009-11-01

用紙：膠版紙

頁數：352

字數：461000

正文語種：中文

內容簡介

　　《空間數據分析理論與實踐》對空間數據分析領域進行瞭廣泛的論述。《空間數據分析理論與實踐》綜述瞭空間數據分析和位置(地點、背景和空間)在科學以及決策相關研究方麵的重要性。涵蓋瞭人們所關注的最新的探索性空間數據分析和空間建模方法，以及如何錶達在地理空間中的屬性的基本問題。引領讀者進入支撐空間數據分析的關鍵領域，為讀者瞭解和領會這個領域的諸多關鍵問題提供瞭一個平颱。此書部分內容適閤大學本科生和碩士研究生，還包含瞭讓從事空間分析領域研究的地理、社會、經濟、環境和統計等學科的科學工作者感興趣的、具有足夠挑戰性的內容。

內頁插圖

目錄

前言
緻謝
版權說明
引言
0.1 關於本書
0.2 什麼是空間數據分析？
0.3 本書的寫作動機
0.4 本書的組織結構
0.5 空間數據矩陣

第一部分 空間數據分析的背景
第1章 空間數據分析：科學和決策背景
1.1 科學領域的空間數據分析
1.1.1 科學解釋領域中地點、背景和空間的一般性問題
1.1.2 空間過程
1.2 科學解釋特定領域中的地點和空間
1.2.1 空間分支科學的定義
1.2.2 舉例：選擇的研究領域
1.2.3 問題求解中的空間數據分析
1.3 決策領域的空間數據分析
1.4 空間數據分析中産生的問題舉例
1.4.1 描述和地圖解釋
1.4.2 信息冗餘
1.4.3 建模
1.5 小結

第2章 空間數據的性質
2.1 空間數據矩陣：概念化和錶達問題
2.1.1 地理空間：對象、空間域和地理幾何錶達
2.1.2 地理空間：屬性值的空間相關性
2.1.3 變量
2.1.4 樣本還是樣本總體？
2.2 空間數據矩陣：它的形式
2.3 空間數據矩陣：它的質量
2.3.1 模型質量
2.3.2 數據質量
2.4 空間相關性的量化
2.5 小結

第二部分 空間數據：數據獲取及質量問題
第3章 通過采樣獲取空間數據
3.1 空間數據源
3.2 空間采樣
3.2.1 空間采樣的目的和方法
3.2.2 基於模型和設計的空間采樣方法
3.2.3 采樣方案
3.2.4 選擇采樣方法的問題
3.3 模擬製圖

第4章 數據質量：對空間數據分析的影響
4.1 數據和空間數據分析中的誤差
4.1.1 測量誤差模型
4.1.2 粗差
4.1.3 誤差傳播
4.2 數據分辨率與空間數據分析
4.2.1 變量的精度和顯著性檢驗
4.2.2 支持改變問題
4.2.3 使用聚閤數據分析關係
4.3 數據一緻性和空間數據分析
4.4 數據完整性與空間數據分析
4.4.1 缺失數據問題
4.4.2 空間插值和空間預測
4.4.3 邊界、權重矩陣和數據完整性
4.5 小結

第三部分 探索性空間數據分析
第5章 探索性空間數據分析：概念模型
5.1 探索性數據分析和探索性空間數據分析
5.2 空間變化的概念模型

第6章 探索性空間數據分析：可視化方法
6.1 數據可視化和探索性數據分析
6.1.1 數據可視化：方法和任務
6.1.2 數據可視化：通過計算機的發展
6.1.3 數據可視化：選擇的技術
6.2 空間數據可視化
6.2.1 聚閤數據的數據準備問題：變量值
6.2.2 聚閤數據的數據準備問題：空間框架
6.2.3 空間可視化的特殊問題
6.3 數據可視化和探索性空間數據分析
6.3.1 空間數據可視化：為單變量數據選擇的技術
6.3.2 空間數據可視化：為雙變量或多變量選擇的技術
6.3.3 謝菲爾德地區乳腺癌篩查數據的攝取
6.4 小結

第7章 探索性空間數據分析：數值方法
7.1 平滑方法
7.1.1 圖形繪圖的約束平滑
7.1.2 空間相關性的約束描述
7.1.3 地圖平滑
7.2 全局地圖特性的探索性識彆：整體聚類
7.2.1 區域數據的聚類
7.2.2 標記點模式的聚類
7.3 局部地圖特性的探索性識彆
7.3.1 聚類探測
7.3.2 焦點檢驗
7.4 地圖比較

第四部分 假設檢驗和空間自相關
第8章 存在空間相關性的假設檢驗
8.1 空間自相關和空間數據集均值檢驗
8.2 空間自相關和二元關聯檢驗
8.2.1 皮爾森積矩相關係數
8.2.2 列聯錶的卡方檢驗

第五部分 空間數據建模
第9章 空間數據統計分析模型
9.1 描述性模型
9.1.1 大尺度空間變化模型
9.1.2 小尺度空間變化模型
9.1.3 空間變化的多尺度數據模型
9.1.4 層次貝葉斯模型
9.2 解釋性模型
9.2.1 連續取值響應變量模型：正態迴歸模型
9.2.2 離散取值區域數據模型：廣義綫性模型
9.2.3 層次模型

第10章 空間變化統計建模：描述性建模
10.1 錶達空間變化的模型
10.1.1 連續取值變量模型
10.1.2 離散取值變量模型
10.2 空間變化建模中若乾一般性問題
10.3 層次貝葉斯模型

第11章 空間變化統計模型：解釋性建模
11.1 空間數據建模的方法
11.1.1 經典方法
11.1.2 計量經濟學方法
11.1.3 數據驅動方法
11.2 空間數據綫性建模的一些應用
11.2.1 地區收入收斂檢驗
11.2.2 二元響應模型
11.2.3 多級模型建模
11.2.4 謝菲爾德入室盜竊的貝葉斯建模
11.2.5 被開除學生的貝葉斯建模
11.3 小結

附錄Ⅰ 軟件
附錄Ⅱ 劍橋郡肺癌數據
附錄Ⅲ 謝菲爾德盜竊數據
附錄Ⅳ 謝菲爾德被開除的學生數據
參考文獻

精彩書摘

　　資源的戰略和戰術部署之間的差彆對方法論具有重要性。戰術部署通常集中在非常窄的和特定的一組目標方麵。也許包括處理在一個城市的某個區域突發的街頭搶劫，或在健康部門的一個特定的區域的突發的疾病傳播，或非正常發生事故的區域識彆。戰術響應形成的基本數據集通常是短時間周期的。或許需要快速地采集數據並伴隨相關的數據處理，或許是“熱點”分析，以支持正在發生並在競爭需求之間優先的一些非正常發生的事件（Craglia等，2000）。
　　在疾病背景中，“由發現針對疾病的報告明顯超過一個地方發起的聚類調查，經常被公眾關注所需求，但很難以解釋……在産生沒有批準的公眾關注和盡早識彆真實的健康危險之間需要選擇一個平衡”（Wilkinson，1998，第185頁）。在健康的背景中，爭議也許在一個聚類是否是統計顯著的以及它是否真的錶明瞭某種實質的顯著性，需要進行特殊調查或乾預，特彆是當多數事例很小，沒有原因能被確定的時候。在這種情況下，可能並不清楚應當采取什麼行動。Wilkinson采取瞭這樣的觀點，利用地理“監視”技術，基於GIS係統來計算疾病率和應用統計檢驗來尋找聚類，但“對它們輸齣結果的解釋……需要專傢判斷，還得相當謹慎”（第186頁）。
　　資源的戰略部署基於長期的數據序列和已經被認可的分析結果，若不是，那麼至少在諸如與社會經濟和環境屬性、犯罪、疾病或不健康之間具有強烈關聯。健康和警務情形的戰略部署可能與任務的（重新）定位有關，這個任務是一個與優先事項有關係的，當前的錶現水平被認為是與欠佳的事項相關的任務。從這一點來看，或許後續的實現決策會導緻戰略資源目標定位的新的地理格局，這或許需要區分是由於成分影響的空間變化元素，還是由於區域層麵的背景影響的元素。Achson（1998）的《不平等健康調查》中的評論是，“在英國不平等健康的證據……作為對政府的健康戰略發展的貢獻，確實可能減少這些不平等的政策發展的區域”（第xi頁）。其建議之一是“數據審查需要用於監測在健康方麵的不平等性和他們在國傢和地方水平上的決策”（第120頁）。新近完善的ESRC健康變化項目重點是理解在英國健康變化的不同方麵，包括地理變化和地點的重要性（ESRC，2001）。

前言/序言

　　《空間數據分析：理論與實踐》（Spatial Data Analysis：Theory and Practice）對空間數據分析領域進行瞭廣泛的論述。該書綜述瞭空間數據分析和位置（地點、背景和空間）在科學以及決策相關研究方麵的重要性。涵蓋瞭人們所關注的最新的探索性空間數據分析和空間建模方法，以及如何錶達在地理空間中的屬性的基本問題。引領讀者進入支撐空間數據分析的關鍵領域，為讀者瞭解和領會這個領域的諸多關鍵問題提供瞭一個平颱。此書部分內容適閤大學本科生和碩士研究生，還包含瞭讓從事空間分析領域研究的地理、社會、經濟、環境和統計等學科的科學工作者感興趣的、具有足夠挑戰性的內容。
　　羅伯特·海寜（Robert Haining）是劍橋大學人文地理學教授。他在空間數據分析領域著述廣泛，尤其是在經濟地理學、醫學地理學和犯罪地理學領域的應用方麵。他之前的著作《社會和環境科學中的空間數據分析》（Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Science）（劍橋大學齣版社，1993）得到瞭好評，並廣為引用。

《地理計算導論：數字地球的基石》 第一章：引言——認識我們生活的空間 我們生活在一個三維、動態且信息爆炸的時代。從日常的齣行導航，到全球氣候變化監測，再到城市規劃和資源管理，空間信息無處不在，深刻地影響著我們的生活和決策。然而，海量的地理信息如同一片未被馴服的汪洋，如何有效地理解、分析和利用這些信息，成為瞭一個至關重要的課題。 《地理計算導論：數字地球的基石》應運而生，旨在為讀者構建一個堅實的地理計算理論框架，並引領大傢踏上探索數字地球奧秘的實踐之旅。本書並非孤立地講解某一個技術或工具，而是從宏觀視角齣發，深入剖析地理計算的核心概念、基本原理以及其在各個領域的廣泛應用。我們相信，隻有理解瞭“為何”和“是什麼”，我們纔能更好地掌握“如何做”。 本書的獨特之處在於，它將地理計算置於“數字地球”的宏大願景之下。數字地球並非僅僅是地圖的集閤，而是對地球係統進行全麵、精細、動態模擬和分析的集成係統。地理計算正是實現這一願景的關鍵驅動力，它提供瞭處理、分析和可視化海量空間數據的理論基礎和技術手段。通過本書的學習，您將不再僅僅是一個地理信息的被動使用者，而將成為數字地球的積極構建者和探索者。 第二章：地理數據的本質——理解空間信息的語言 地理計算的首要任務是處理和理解地理數據。那麼，什麼是地理數據？簡單來說，地理數據就是描述地球錶麵及其上事物的空間位置和屬性的信息。這些信息包羅萬象，既可以是靜態的，如一座山的高度、一條河流的走嚮、一個城市的邊界；也可以是動態的，如風的流嚮、人口的遷移、交通的擁堵。 本書將深入探討地理數據的多種錶達形式。我們會首先介紹地理數據最基礎的組成單元——坐標係統。從我們熟悉的經緯度，到更精確的國傢大地坐標係，再到全球通用的WGS84，理解不同的坐標係統及其轉換原理，是進行準確空間分析的前提。接著，我們將區分兩種最主要的地理數據模型：矢量模型和柵格模型。 矢量模型將地理要素錶示為點、綫、麵等幾何圖形，並與屬性信息關聯。例如，一個城市可以用一個多邊形錶示，其屬性可以包含城市名稱、人口數量、經濟指標等。矢量數據在錶示離散的、邊界清晰的地理對象方麵具有優勢，非常適閤用於地圖繪製、網絡分析等。我們將詳細介紹矢量數據的存儲結構，如Shapefile、GeoJSON等，以及它們在實際應用中的特點。 柵格模型則將地理空間劃分為規則的網格單元（像素），每個單元記錄著該位置的屬性值。例如，一張高程地圖就可以用柵格模型錶示，每個像素的值代錶該地點的海拔高度。柵格數據在錶示連續變化的地理現象，如溫度、降水、地錶覆蓋等，以及進行空間疊加、緩衝區分析等方麵具有獨特優勢。本書將深入探討柵格數據的存儲格式（如GeoTIFF、NetCDF等）及其處理方法。 除瞭這兩種核心模型，我們還將介紹地理數據的其他重要組成部分，如地理標識符（GEOID），它將地理空間位置與社會經濟統計區域進行關聯，是進行區域分析和統計的重要工具。此外，對時空數據的理解也將是本書的重要組成部分。隨著傳感器技術的發展，越來越多的地理數據包含時間維度，如何處理和分析這些隨時間變化的地理現象，將是下一代地理信息科學麵臨的挑戰。 第三章：地理空間分析——揭示隱藏在數據中的模式與關係 掌握瞭地理數據的語言，我們便可以開始進行更深層次的探索——地理空間分析。地理空間分析是地理計算的核心，它利用一係列技術和方法，從空間數據中提取有價值的信息、發現潛在的模式、揭示事物之間的空間關係，並為決策提供科學依據。 本書將係統地介紹地理空間分析的常用方法。我們將從最基礎的空間查詢開始，學習如何根據位置或屬性條件來提取感興趣的地理要素。例如，查找某個區域內所有的學校，或者查詢與某條河流距離不超過500米的所有村莊。 接著，我們將進入更復雜的分析技術。空間統計是揭示地理現象空間分布規律的重要手段。我們會介紹點模式分析，例如判斷學校的分布是聚集、分散還是隨機。區域統計則關注地理屬性在不同區域內的差異和空間自相關性，例如分析不同區域的房價是否存在空間集聚現象。迴歸分析將把地理數據與其他因素結閤起來，探究它們之間的空間關係，例如分析影響城市空氣質量的空間因素。 空間疊加分析是柵格數據分析的強大工具，它通過將不同圖層的柵格數據進行運算，生成新的圖層，從而實現多圖層信息的綜閤分析。例如，將土地利用圖層、地形圖層和交通圖層進行疊加，可以分析哪些區域更適閤發展旅遊業。 緩衝區分析則用於分析某一對象周圍特定範圍內的空間信息。例如，為醫院建立一個1公裏半徑的緩衝區，可以分析該區域內的居民數量、人口密度等，為醫療資源配置提供參考。 網絡分析是針對綫性地理要素（如道路、河流）進行的分析，它利用圖論的原理，解決路徑查找、服務區分析、最優路綫規劃等問題。例如，規劃從A點到B點的最短駕車路綫，或者分析某個消防站的服務範圍。 此外，我們還將探討地形分析，如坡度、坡嚮、匯水區分析等，它們在水文、地質、環境監測等領域具有廣泛應用。遙感影像分析作為一種重要的空間數據獲取和分析手段，也將得到重點介紹，包括影像的預處理、分類、變化檢測等。 第四章：可視化與交互——讓數字地球“說話” 再強大的分析也需要清晰地呈現，纔能被人們理解和利用。地理可視化是將分析結果以直觀、易懂的方式展示齣來的過程，它讓復雜的空間信息“說話”。而交互性則允許用戶深入探索數據，進行個性化的分析和發現。 本書將重點介紹現代地理可視化技術。我們會探討地圖製作的基本原則，如何選擇閤適的地圖投影、符號係統和配色方案，以清晰有效地傳達空間信息。從傳統的專題地圖，到日益普及的網絡地圖服務（WMS/WMS-T），再到地理信息係統（GIS）軟件中的地圖繪製功能，都將得到深入淺齣的講解。 地理信息係統（GIS）是實現地理可視化和空間分析的核心平颱。本書將介紹GIS的基本概念、功能模塊以及其在各個領域的應用。您將瞭解如何使用GIS軟件進行數據管理、空間分析和地圖製作。 近年來，三維地理可視化和虛擬地理環境（VGE）技術發展迅速，它們能夠更真實地模擬地球錶麵的三維景象，為城市規劃、災害模擬、虛擬旅遊等提供瞭前所未有的體驗。本書將介紹這些新興技術的發展趨勢和應用前景。 交互式地圖和數據驅動的地理敘事將是可視化領域的重要方嚮。通過鼠標點擊、縮放、漫遊等交互操作，用戶可以自由探索地圖上的信息。而將分析結果與故事、文本、多媒體相結閤，則能更生動地講述地理現象背後的故事，增強信息的傳播力和影響力。 第五章：地理計算的實踐——從理論到應用 理論的魅力在於指導實踐，而實踐的價值則在於驗證和發展理論。本書的最後一部分將聚焦於地理計算的實際應用，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 我們將選取多個典型的應用案例，涵蓋智慧城市、環境保護、自然資源管理、農業信息化、公共衛生、災害預警等領域。在每個案例中，我們將深入剖析如何運用地理計算的理論和技術，解決具體的空間問題。 例如，在智慧城市的章節，我們將探討如何利用GIS和空間分析技術，優化交通流量、規劃公共設施、提升城市應急響應能力。在環境保護領域，我們將學習如何利用遙感和GIS技術，監測森林火災、評估汙染擴散、製定生態修復方案。在自然資源管理中，我們將介紹如何利用地理空間技術，進行礦産資源勘探、土地利用規劃、水資源分配。 本書還將探討開源GIS軟件的應用，如QGIS、GRASS GIS等。這些免費且功能強大的工具，為地理計算的學習和實踐提供瞭便利。我們將提供一些基礎的實踐指導，幫助讀者快速上手。 此外，我們還將展望地理計算的未來發展方嚮，包括大數據在地理計算中的應用、人工智能（AI）與GIS的融閤、物聯網（IoT）與空間信息的結閤，以及雲計算在地理空間數據處理和分析中的作用。 結語 《地理計算導論：數字地球的基石》並非一本枯燥的技術手冊，而是一扇通往數字地球大門。我們希望通過本書，激發讀者對空間科學的興趣，培養其分析和解決空間問題的能力。無論您是學生、研究人員，還是行業從業者，本書都將為您提供一個堅實的起點，助您在數字地球的浪潮中，乘風破浪，有所作為。讓我們一起，用地理計算的視角，重新認識我們賴以生存的這個星球。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始拿到這本書，是抱著學習一些新工具和新方法的目的。畢竟現在空間數據分析發展太快瞭，各種新技術層齣不窮。這本書在這方麵確實沒有讓我失望。它不僅僅是停留在理論層麵，而是緊跟前沿，介紹瞭許多近年來湧現的先進空間分析技術，比如機器學習在空間預測中的應用、深度學習在影像解譯中的突破等等。作者對這些新技術做瞭很好的梳理和介紹，並分析瞭它們各自的優缺點以及適用範圍。我特彆關注瞭關於時空數據分析的部分，書中詳細介紹瞭處理動態變化的空間現象的方法，這對於我們研究氣候變化、城市擴張等問題至關重要。此外，書中還提供瞭一些開源工具和數據集的鏈接，這為我們動手實踐提供瞭極大的便利。感覺這本書的作者對行業發展有著敏銳的洞察力，能夠將最新、最有價值的技術及時地呈現給讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為我們這些長期在 GIS 和空間分析領域摸爬滾打的從業者帶來瞭一股清流。我特彆欣賞作者在“實踐”這部分所下的功夫。書中不僅理論紮實，更重要的是提供瞭大量真實世界的案例分析，涵蓋瞭城市規劃、環境保護、交通管理等多個領域。這些案例的分析過程，詳細地展示瞭如何將抽象的空間分析理論應用到實際問題中，並從中提取有價值的洞見。我尤其對書中關於遙感影像處理與分析的章節印象深刻，作者詳細介紹瞭不同類型的遙感數據及其處理流程，並結閤實際應用場景，講解瞭如何利用這些數據進行土地利用分類、地物識彆等。書中還穿插瞭一些常用 GIS 軟件的操作技巧和注意事項，這對於我們日常工作非常有幫助。感覺作者不僅是一位理論傢，更是一位經驗豐富的實踐者，他的經驗分享讓這本書的實用性大大提升，不僅僅是學術參考，更是工作中的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書是一次非常愉快的閱讀體驗，感覺作者在寫作時，確實站在讀者的角度，力求將復雜的概念講清楚，講透徹。語言風格非常樸實，沒有過多的華麗辭藻，但字裏行間都充滿瞭真誠和專業。我尤其喜歡書中很多細節的處理，比如在介紹某個方法時，會從解決實際問題的角度齣發，解釋這個方法是如何誕生的，以及它解決瞭哪些原有的難題。書中穿插瞭一些小貼士和提示，這些看似不起眼的內容，卻能在我們實際操作時起到關鍵性的作用，避免走彎路。對於我這種在工作中經常會遇到各種空間數據處理難題的人來說，這本書簡直就是一本“隨身手冊”。它不僅解答瞭我很多睏惑，更讓我對未來的學習和工作方嚮有瞭更清晰的規劃。真心推薦給所有對空間數據分析感興趣的朋友們，這本書絕對物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的啓發，不僅僅是知識層麵的，更多的是一種思考方式的改變。作者在書中並沒有簡單地羅列各種分析方法，而是深入探討瞭“為什麼”要這樣分析，以及分析結果的“意義”是什麼。他強調瞭數據質量的重要性，以及在分析過程中可能存在的偏見和不確定性。在討論空間統計模型時，作者特彆強調瞭對模型假設的理解和驗證，這對於避免得齣錯誤的結論至關重要。我還很欣賞作者在評價分析結果時，所展現齣的批判性思維。他不僅僅滿足於技術上的實現，更關注分析結果是否能夠真實地反映空間現象的本質，以及這些結果是否能夠為決策提供科學的依據。這本書讓我意識到，空間數據分析不僅僅是一門技術，更是一門藝術，它需要嚴謹的邏輯、深刻的洞察，以及對現實世界負責的態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，迫不及待地翻開，就被它嚴謹的學術風格和紮實的理論基礎深深吸引瞭。作者在開篇就為我們構建瞭一個清晰的知識體係框架，從空間數據的基本概念、數據類型，到不同空間分析方法的原理和適用場景，都做瞭詳盡的闡述。讀起來感覺就像是在一位經驗豐富的導師的指導下，一步步深入瞭解空間數據分析的精髓。尤其是關於空間自相關、空間插值和模式識彆這幾個章節，作者的講解邏輯清晰，循序漸進，即使是對這個領域新手來說，也能較快地掌握核心概念。書中引用瞭大量的經典案例和研究成果，為理論的理解提供瞭堅實的實踐支撐。我特彆喜歡作者在講解復雜算法時，會輔以詳細的數學推導和圖示，這大大降低瞭理解難度，也讓我對算法的內在機製有瞭更深刻的認識。總而言之，這是一本內容豐富、邏輯嚴謹、適閤深入學習的學術專著，為我後續的深入研究打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

偏理論，不是太實用，相當工具書買的還是考慮一下

評分☆☆☆☆☆

很不錯，內容豐富！！！！

評分☆☆☆☆☆

很好，不錯的書，看上很久瞭

評分☆☆☆☆☆

理論分析較多，實際例子較少。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，值得推薦購買

評分☆☆☆☆☆

看瞭簡介，很到位，描述準確，立即買下來，很順暢的購物經曆。

評分☆☆☆☆☆

看瞭一點點，感覺還是可以，結閤空間分析和其他方麵研究有一定作用。就是具體實例有些偏少！

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

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