基于空间场景相似性的地理空间分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭旦怀 著

图书标签:

• 地理空间分析
• 空间数据挖掘
• 相似性度量
• 空间场景
• 地理信息系统
• 空间统计
• 机器学习
• 遥感
• 城市规划
• 环境科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030505194

版次：1

商品编码：12076652

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：197

字数：257000

正文语种：中文

内容简介

　　《基于空间场景相似性的地理空间分析》是我国第一部全面介绍相似性空间分析的学术专著，既包含了相似性空间分析的基本理论和方法，又有作者独立的思考，既有相似性空间分析的传统方法论，又有在当前大数据环境下的再思考。
　　《基于空间场景相似性的地理空间分析》共9章，第1章为绪论，第2章介绍相似性空间分析理论基础，第3章介绍定性空间表达模型，第4章介绍空间场景相似性分析评价模型，第5章介绍基于相似性的空间分析系统，第6章介绍基于空间场景相似性评价的地址规范化，第7章介绍基于Hadoop空间场景相似性计算，第8章是数据密集型计算环境下的空间场景相似性计算探索，第9章是总结与展望。
　　《基于空间场景相似性的地理空间分析》可供对地理信息系统和空间分析感兴趣的专业人员参考，也可作为地理信息科学专业的研究生教材。

内页插图

目录

序
前言

第1章 绪论
1．1 研究背景及现状
1．1．1 空间分析
1．1．2 相似性理论
1．1．3 相似性在地理信息系统中的应用
1．1．4 定性空间表达
1．2 空间场景相似性空间分析的研究意义
1．2．1 传统空间分析存在的问题
1．2．2 解决思路
1．2．3 基于相似性的空间分析技术框架及关键技术
1．2．4 研究的理论意义和应用价值
1．3 本书的目的
1．3．1 研究目标
1．3．2 研究内容和关键技术
1．3．3 本书的整体思路
1．3．4 本书内容安排
参考文献

第2章 相似性空间分析理论基础
2．1 相似性的特征
2．2 相似性分析
2．2．1 相似性分析方法
2．2．2 相似性度量
2．2．3 几种常见的相似性度量计算方法
2．3 相似性应用
2．4 相似性与模糊集
2．5 相似性与信息系统
2．6 相似性与地理信息系统
2．7 空间分析与空间相似性
2．7．1 空间分析
2．7．2 空间相似性
2．8 相似性与大数据
2．9 本章小结
参考文献

第3章 定性空间表达模型
3．1 定性空间表达与推理
3．2 定性空间表达模型
3．2．1 定性形状描述模型
3．2．2 定性空间拓扑关系模型
3．2．3 定性方向关系描述模型
3．2．4 定性距离描述模型
3．2．5 定性空间表达的含糊性、不确定性和粒度特征
3．2．6 定性空间表达的多尺度和多层次特性
3．2．7 现有定性空间表达模型存在的不足
3．3 基于格网的多层次定性空间表达计算模型（GHO）
3．3．1 GHQ定性空间表达框架
3．3．2 GHQ模型的特点
3．3．3 GHQ的实现
3．3．4 GHQ模型与现有模型的比较
参考文献

第4章 空间场景相似性分析评价模型
4．1 专题的空间相似性分析
4．1．1 专题的空问相似性
4．1．2 在格网条件下的专题空间相似性度量
4．2 空间语义的相似性
4．3 空间场景的相似性
4．3．1 空间对象的相似性研究
4．3．2 空间形态的相似性研究
4．3．3 空间关系的相似性研究
4．4 多因子空间相似性分析评价模型
4．4．1 空间相似性评价模型的特征
4．4．2 多因子空间相似性分析评价建模
4．4．3 多相似性因子权值的确定
4．4．4 多因子空间相似性评价模型举例
参考文献

第5章 基于相似性的空间分析系统
5．1 基于相似性的数据处理
5．1．1 空间数据和非空间数据的格网化
5．1．2 面向特定领域的地理语义网
5．1．3 Null值的相似性比较处理
5．2 基于相似性的空间分析
5．2．1 约束条件度可控扩展
5．2．2 基于相似性的空NS，}析计算
5．2．3 空间分析相似度计算
5．2．4 分析结果过滤和呈现
5．3 基于相似性的空间分析系统框架
5．4 基于相似性的空间分析系统实现
5．4．1 开发环境
5．4．2 系统主要功能
5．5 案例分析
5．5．1 空间分析在农业种植生产管理中的应用
5．5．2 案例分析
5．6 对比分析
参考文献

第6章 基于空间场景相似性评价的地址规范化
6．1 概述
6．2 技术路线和方法
6．3 实验数据及结果分析
6．4 小结与讨论
参考文献

第7章 基于Hadoop空间场景相似性计算
7．1 概述
7．2 基于网格的空间关系相似度评估
7．3 空间场景相似度的评估
7．4 基于MadReduce的空间关系相似度评估
7．4．1 空间场景相似度评估的计算复杂度分析
7．4．2 基于网格的空间场景相似度评估是一种典型的MapReduce计算
7．5 Hadoop上的应用实现
7．5．1 数据预处理
7．5．2 HBase扣的概念模型
7．5．3 数据局部性
7．5．4 实验设置
7．5．5 执行流程
7．6 实验评估
7．7 结论
参考文献

第8章 数据密集型计算环境下的空间场景相似性计算探索
8．1 背景
8．2 研究目标和内容
8．2．1 需要解决的关键技术问题
8．2．2 研究方案
参考文献

第9章 总结与展望
附录A
附录B
彩图

前言/序言

　　随着地理信息系统在各行各业的应用，地理信息系统已从少数地理学家的桌面走向企业和大众。不同行业和领域在广泛运用地理信息系统的同时，对地理信息数据的获取手段和分析技术也提出了更高的要求。传统的空间分析技术要求地理信息系统用户必须具备较完整的地理信息数据库的背景知识，用户空间分析所得到的是和空间分析条件准确匹配的结果，获取地理信息的数量和质量取决于获取者对地理信息系统数据的了解、熟悉程度，用户对地理信息数据库和相关地理信息知识的了解程度越高，用户所作的空间分析就越能得到准确的结果，就能获得越多越详尽的地理信息知识。然而，大部分的地理信息系统用户都不具备足以完成他们所期望的地理空间分析所需要的完备知识背景，地理信息系统亟须新的理论和方法来改进地理信息数据的获取和分析手段。
　　地理事物和地理现象之间存在相似也存在相异；相似是宏观的，相似对于人类认识客观世界具有更大的推动力。相似性科学是以相似性现象和相似系统为研究对象，主要研究自然界、人类社会、工程技术和认知思维中相似性规律及其应用的科学，具有从理论上认识相似性、分析相似性，到实践上应用相似性、创造相似性的完整科学体系。相似论是思维科学的理论之一。它的目的在于研究自然界、人类社会和思维领域广泛存在的相似运动、相似联系与相似创造规律。相似性科学不仅研究相似现象，还注重认识相似性和相似系统（尤其是系统相似性），探索相似性的由来，阐明相似性形成原理和演变规律，分析度量相似性，进行系统相似性规律及其应用研究。
　　本书提出将相似性科学的理论和方法论引入到地理空间分析中，全面分析了相似性在地理空间分析的各个阶段中的表现形式，提出了相似性度量和计算的方法，分析并研究了基于相似性的空间分析的关键技术：提出了一种在格网条件下的集定性空间专题、定性空间形状、定性空间拓扑关系、定性空间方向关系、定性空间距离关系表达于一体的多层次定性空间表达模型，该模型符合人们对地理空间事物的认知和表达习惯，并能够将复杂的定性空间表达和空间关系计算转换为标准的SQL语句查询，降低了计算复杂度，提高了查询效率；提出了多因子空间相似性评价模型和实现方法，使空间相似性评价操作更简便；改进了对Null值相似性比较的处理，使之更符合实际应用情况；全面研究了基于相似性的空间分析的理论和关键技术，重点研究了空间专题相似性、空间对象相似性、空间场景相似性等；结合农业种植生产实践应用研发了一套基于相似性的空间分析系统。最后探讨了在大数据背景下空间场景相似性的计算方法。

深入探索：城市形态与交通流动的相互作用 作者：[此处可留空或假设一位作者] 出版社：[此处可留空或假设一家出版社] 页数：约 450 页 定价：[此处可留空或假设] --- 内容简介 本书聚焦于城市规划与交通工程领域的前沿交叉问题，致力于剖析城市形态结构（Urban Form）如何通过其内在的几何、拓扑和功能属性，对区域内的交通需求产生深远影响，并进而探究交通系统自身的运行模式（Traffic Flow Dynamics）如何反作用于和重塑城市的空间格局。我们摆脱了传统上将城市形态视为静态背景的视角，转而采用动态、互动的框架，运用多源数据融合、复杂网络理论以及时空统计模型，对城市空间与流动性之间的耦合机制进行系统性的量化分析。 本书的核心论点在于，理解现代城市的可持续发展和韧性，关键在于精确刻画“形态-流动”之间的因果链条。城市不仅仅是建筑和道路的简单集合，而是一个不断演化的、具有自组织特性的复杂系统。 第一部分：城市形态的量化描述与特征提取 本部分奠定了分析的基础，即如何将复杂的城市物理结构转化为可供计算和建模的数学语言。我们详尽阐述了多种度量城市形态的指标体系，这些指标超越了简单的密度和容积率计算。 章节细述： 1. 尺度与异质性： 探讨了不同空间尺度（地块、街区、功能分区）下城市形态的尺度敏感性。引入了分形几何方法来量化城市边界和内部肌理的复杂性，揭示了“紧凑度”背后的多重维度。 2. 连通性与可达性： 侧重于城市路网的拓扑结构分析。我们详细介绍了图论（Graph Theory）在路网分析中的应用，包括介数中心性（Betweenness Centrality）、邻近中心性（Closeness Centrality）和局部集聚性（Local Clustering Coefficient）等指标，用以衡量特定位置对整个网络流动的控制力和接入能力。 3. 功能混合度与异构性： 城市功能布局是形态的重要组成部分。本章引入了信息熵（Information Entropy）和盖伊-泰勒指数（Guttman-Taylor Index）等工具，评估居住、商业、办公等不同功能在空间上的混合程度。特别讨论了“功能异构性”如何影响区域的人口昼夜流动模式。 4. 地形与环境约束： 城市形态的形成往往受到自然地理条件的制约。本章结合了数字高程模型（DEM）数据，分析坡度、水系对道路网络骨架的引导作用，以及这些自然因素如何通过影响建设成本间接塑造了交通基础设施的布局。 第二部分：交通流动的动态建模与模式识别 在对形态进行细致刻画之后，本书转入对交通系统本身——作为一种流体，在特定形态约束下如何运动——的深入研究。我们关注的不仅仅是平均速度，更是流动的空间分布、时间波动和突发事件的传播机制。 章节细述： 5. OD需求生成与分配： 详述了如何利用大规模的移动数据（如手机信令数据、GPS轨迹）来校准和优化传统的重力模型和机会模型。重点分析了时空约束（Spatio-Temporal Constraints）在生成出行链（Activity Chains）中的作用，而非孤立的出行目的。 6. 路网流量的非线性特征： 引入了微观交通流理论（如Lighthill-Whitham-Richards模型），探讨在特定路网结构下，交通拥堵如何从瓶颈点开始向上传播和扩散。我们特别关注了波动传播速度与道路几何特征（如曲率、坡度）之间的关系。 7. 公共交通网络的时空绩效： 针对公共交通系统，本章分析了站点布局、线路密度与服务可靠性之间的关系。使用时间地理学（Time Geography）方法，量化了不同区域居民在有限时间内可达的就业机会数量（Potential Accessibility）。 8. 非常态交通事件的响应分析： 针对交通事故、大型集会或极端天气事件导致的交通中断，本章应用网络鲁棒性指标评估了城市形态中关键节点的脆弱性，并模拟了应急状态下替代路径的选择行为。 第三部分：形态与流动的耦合机制与反馈回路 本书的第三部分是研究的核心，旨在揭示形态与流动之间相互塑造的复杂反馈机制。这不仅是“形态决定流动”，更是“流动重塑形态”的双向过程。 章节细述： 9. 形态对流动模式的引导作用： 运用空间自相关（Spatial Autocorrelation）技术，检验特定形态特征（如高街道密度或低功能混合度）是否与高OD需求密度显著相关。通过回归分析，分离出形态变量对交通需求估计的边际贡献。 10. “涓滴效应”：交通影响下的土地利用反馈： 讨论了新的交通基础设施（如地铁、快速路）对周边土地利用强度和功能分布的长期诱导效应。采用面板数据模型，追踪特定区域在交通改善后的城市边界扩张和功能置换过程。 11. 交通流如何固化城市形态： 探讨了“路径依赖”（Path Dependency）现象在交通网络演化中的体现。当某些路径因高使用频率和低运行成本而“固化”为主要的交通走廊后，它们对后续城市扩展方向和基础设施投资的决策产生了不可逆的影响。 12. 面向可持续性的形态干预策略： 结合前述分析，本章提出了一系列基于数据驱动的规划建议。探讨了通过微观形态干预（如增加街区密度、优化街角设计）来诱导更短、更分散的出行需求，从而提升整体交通效率和环境质量的潜力。 --- 适用读者 本书适合城市规划师、交通工程师、地理信息系统（GIS）专家、城市大数据分析师以及对复杂系统科学感兴趣的高年级本科生和研究生。它要求读者具备基本的地理空间分析和统计学知识，旨在提供一个跨学科的、深度量化的研究视角。 总结 本书不仅是一本理论专著，更是一本方法论手册。它倡导一种超越传统界限的分析范式，为理解和设计更高效、更具韧性的未来城市提供了坚实的科学基础。通过对城市结构与运动的精细化解构，我们力求为解决当代城市面临的交通拥堵、资源分配不均和环境负荷过重等核心挑战贡献洞见。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，坦率地说，是一种深度的智力挑战，但同时也是一种极大的精神满足。我个人认为，它最宝贵的地方在于其对非经典空间统计学派的深入挖掘。很多教材在讲到空间自相关时，往往止步于莫兰指数，但这本书则更进一步，探讨了在高度非平稳性的真实地理环境中，如何构建更具鲁棒性的空间模型。里面的图表设计极其精妙，那些复杂的网络拓扑结构图和层次化聚类分析的可视化，清晰地揭示了数据背后的内在逻辑。我花费了大量时间去理解其中关于时间序列空间状态演化的那几章，作者没有简单地罗列模型，而是通过一个连续的案例研究，展示了如何从静态的描述转向动态的预测。这种叙事方式极大地增强了内容的代入感，让我感觉自己不是在读一本教科书，而是在参与一个长期、深入的科研项目。对于那些希望从“会用”GIS软件转向“理解”空间计算本质的研究者来说，这本书是不可或缺的指南针。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，我其实是抱着一种试试看的态度。毕竟市面上讲地理信息科学的书不少，但真正能触及到核心技术和前沿思维的，往往需要花大力气去啃。然而，我很快发现，这套书在构建理论框架和实际应用案例的结合上做得非常出色。它没有陷入纯粹的数学公式堆砌，而是巧妙地将抽象的理论具象化。特别是它对于数据驱动决策这一核心理念的阐述，让我对传统GIS的理解有了一个颠覆性的认识。作者似乎非常擅长将复杂的空间关系用日常的语言来阐释，即便是对GIS有一定了解的读者，也能从中找到新的启发点。书中对多源异构数据融合的探讨，简直是为我们当前面临的数据洪流提供了一套实用的“净化器”。我特别欣赏作者在介绍方法论时，总会穿插一些历史脉络的梳理，这使得读者不仅知其所以然，更能明白这些技术是如何一步步发展演变至今的，对于建立一个稳固的知识体系非常有帮助。整体感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来空间计算格局的深思熟虑的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和配图质量给我留下了非常深刻的印象。在技术类书籍中，清晰的视觉传达往往是成败的关键，而这本书在这方面做得近乎完美。尤其是关于高维空间数据的降维处理那部分，通常是读者最容易产生认知障碍的地方。作者巧妙地运用了类比和分步解析，将主成分分析（PCA）和非线性流形学习在地理空间数据中的应用讲得非常直观易懂。我注意到书中大量的案例都取材于新兴的智慧城市和智能交通领域，这使得内容紧跟时代前沿，避免了传统教材的滞后感。此外，书中对数据伦理和隐私保护的讨论，虽然篇幅不多，但立意非常高远，体现了作者对未来空间技术社会责任的深刻思考。这本书的价值在于，它不仅教授了“如何做”，更引导读者思考“为什么这么做”以及“做完之后会带来什么后果”。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体评价是：这是一部为高阶空间分析师量身定制的宝典。它并没有试图取悦初学者，而是直接将读者带入了专业领域的核心战场。书中对空间计量模型在网络空间中的扩展进行了大量的论述，这在传统地理学著作中是相对少见的。特别是对图论算法与空间权重的动态构建结合，展示了一种全新的空间相互作用视角。阅读过程中，我常常需要暂停下来，结合自己手头的项目数据进行对照思考，那种“茅塞顿开”的感觉非常美妙。这本书的深度在于它构建了一个完整的知识闭环：从理论基础到前沿算法，再到实际的数据处理流程，最后归于对结果的批判性评估。对于渴望突破当前分析瓶颈，想要将自己的地理空间分析能力提升到国际化研究水准的同行而言，这本书绝对是案头必备的参考资料，它提供的洞察力是任何在线教程都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书的风格，我会选择“严谨的浪漫主义”。它在技术细节上毫不含糊，对各种算法的数学基础讲解得非常透彻，但其行文的脉络却充满了对地球空间复杂性的敬畏。我尤其欣赏作者在探讨不确定性量化时的态度。在全球化和快速城市化的背景下，任何空间分析都逃不开误差和模糊性。这本书并没有回避这些难题，反而将其提升到了方法论的高度，介绍了一系列先进的贝叶斯方法来处理空间数据的内在不确定性。我发现，这本书似乎更侧重于决策支持系统（DSS）的构建逻辑，而不是单一工具的使用说明。它教会我如何构建一个完整的分析框架，如何评估不同模型在特定情境下的适用边界。这使得这本书的知识体系具有极强的可移植性，无论你是做环境遥感、城市规划还是市场选址，都能从中汲取营养，构建出适合自己问题的分析流程。