空间分析与建模/普通高等教育“十二五”规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨慧 著

图书标签:

• 空间分析
• 空间建模
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感
• 规划教材
• 高等教育
• 地理学
• 地图学
• 空间统计

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302334897

版次：1

商品编码：12126965

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2013-11-01

用纸：胶版纸

页数：343

正文语种：中文

内容简介

　　《空间分析与建模/普通高等教育“十二五”规划教材》是作者杨慧在多年从事地理信息系统教学与科研的基础上撰写而成的。全书共9章，第1、2章探讨了空间分析与建模的基本概念及基础知识；第3～6章主要介绍了空间量测、表达变换、统计学分析及地形可视化分析；第7章主要介绍了空间数据挖掘的基本内容及方法；第8章主要介绍了空间智能计算的基本原理及方法体系；第9章为空间分析建模实例应用。《空间分析与建模/普通高等教育“十二五”规划教材》重点介绍了空间分析与建模的基本原理及方法体系。
　　《空间分析与建模/普通高等教育“十二五”规划教材》可作为高校地理学信息系统专业本科生和研究生学习空间分析课程的教材，也可用作地理学、测绘学、地质学等相关专业的本科生、研究生及科技人员的参考书。

目录

第1章 导论
1．1 空间分析与建模
1．1．1 发展概况
1．1．2 相关学科
1．1．3 国内的专业领域
1．2 空间分析
1．2．1 空间分析的定义
1．2．2 空间分析的研究内容
1．2．3 空间分析的功能和分类
1．3 地理模型
1．3．1 地理模型的相关概念
1．3．2 地理模型的构建原则
1．3．3 地理模型的功能与分类

第2章 空间分析与建模基础
2．1 空间实体及空间关系
2．1．1 空间实体及描述
2．1．2 实体的空间特征
2．1．3 实体的时间特征
2．1．4 实体的属性特征
2．1．5 实体的空间关系
2．2 空间数据结构
2．2．1 栅格数据结构
2．2．2 矢量数据结构
2．2．3 矢栅一体化数据结构
2．3 地球体
2．3．1 地球的自然表面
2．3．2 地球的物理表面
2．3．3 地球的数学表面
2．3．4 地球上点的高程
2．4 地图投影
2．4．1 地图投影的产生和定义
2．4．2 地图投影的变形
2．4．3 地图投影的分类
2．4．4 常见的地图投影
2．5 坐标系统和时间系统
2．5．1 坐标系统
2．5．2 常用坐标系
2．5．3 时间系统

第3章 空间量测与表达变换
3．1 空间量测尺度
3．1．1 空间维度
3．1．2 分数维度
3．1．3 属性数据的量测尺度
3．2 空间几何度量
3．2．1 位置
3．2．2 中心
3．2．3 重心
3．2．4 距离
3．2．5 长度
3．2．6 面积
3．2．7 体积
3．3 空间形态度量
3．3．1 方向
3．3．2 曲率和弯曲度
3．3．3 破碎度和完整性
3．4 空间分布度量
3．4．1 点模式的空间分布
3．4．2 线模式的空间分布
3．4．3 区域模式的空间分布
3．5 空间表达变换
3．5．1 空间数据格式转换
3．5．2 空间量测尺度转换
3．5．3 地理空间坐标转换

第4章 空间几何关系分析
4．1 叠置分析
4．1．1 叠置分析类别
4．1．2 矢量叠置分析
4．1．3 栅格叠置分析
4．2 邻近度分析
4．2．1 缓冲区分析
4．2．2 泰森多边形分析
4．3 网络分析
4．3．1 网络分析概念
4．3．2 路径分析
4．3．3 连通性分析
4．3．4 资源分配分析
4．3．5 流分析
4．3．6 动态分段技术
4．3．7 地址匹配

第5章 空间统计分析
5．1 空间统计分析的理论基础
5．1．1 空间统计分析
5．1．2 理论假设
5．1．3 常用统计量
5．2 确定性插值法
5．2．1 反距离加权插值法
5．2．2 全局多项式插值法
5．2．3 局部多项式插值法
5．2．4 径向基函数插值法
5．3 地统计插值法
5．3．1 克里格法
5．3．2 普通克里格法
5．3．3 其他克里格法
5．4 探索性空间数据分析
5．4．1 可视化探索分析
5．4．2 空间自相关
5．4．3 空间变异描述
5．5 空间回归分析
5．5．1 回归分析模型
5．5．2 空间自回归模型
5．5．3 地理加权回归模型

第6章 地形可视化分析
6．1 数字地形模型
6．1．1 DEM的表示方法
6．1．2 DEM的构建
6．1．3 DEM的分类
6．1．4 DEM之间的转换
6．2 数字地形分析
6．2．1 地形因子分析
6．2．2 地形特征提取
6．2．3 地形统计分析
6．2．4 地学模型分析
6．3 三维可视化
6．3．1 三维数据模型
6．3．2 可视化工具及平台
6．3．3 三维场景制作流程
6．4 可视化分析
6．4．1 剖面分析
6．4．2 通视分析
6．4．3 水文分析
6．4．4 其他可视化分析

第7章 空间数据挖掘
7．1 空间数据挖掘概述
7．1．1 空间挖掘的步骤
7．1．2 空间挖掘的任务
7．1．3 空间挖掘的知识类型
7．1．4 空间数据挖掘方法
7．2 空间聚类
7．2．1 聚类统计量
7．2．2 聚类算法分类
7．2．3 聚类分析算法
7．3 空间关联分析
7．3．1 空间关联规则
7．3．2 Apriori算法
7．3．3 关联规则的其他算法
7．4 分类与预测
7．4．1 分类与预测的基本概念
7．4．2 决策树方法
7．4．3 支持向量机
7．4．4 贝叶斯网络
7．4．5 近邻分类方法
7．5 异常值分析
7．5．1 异常值的定义
7．5．2 异常点数据检测算法
7．5．3 异常值挖掘算法

第8章 空间智能计算
8．1 神经网络
8．1．1 神经元模型
8．1．2 神经网络学习算法
8．1．3 典型的神经网络模型
8．2 模糊逻辑模型
8．2．1 模糊逻辑的基础理论
8．2．2 模糊逻辑系统
8．2．3 模糊系统与神经网络
8．3 遗传算法
8．3．1 遗传算法机理
8．3．2 简单遗传算法
8．3．3 遗传算法的应用
8．4 元胞自动机模型
8．4．1 元胞自动机的定义
8．4．2 地理元胞自动机
8．4．3 不同类型的地理元胞自动机
8．5 分形几何
8．5．1 分形理论的基本概念
8．5．2 分形维数的基本测量方法
8．5．3 多重分形
8．6 小波分析
8．6．1 小波变换及其基本性质
8．6．2 多尺度分析
8．6．3 Mallat算法

第9章 空间分析建模实例应用
9．1 空间分析常用工具
9．1．1 叠加分析工具
9．1．2 缓冲区分析工具
9．1．3 网络分析工具
9．1．4 重分类工具
9．1．5 表面分析工具
9．2 选址分析
9．2．1 实验目的及准备
9．2．2 实验内容及步骤
9．3 适宜性分析
9．3．1 实验目的及准备
9．3．2 实验内容及步骤
9．4 网络分析
9．4．1 实验目的及准备
9．4．2 实验内容及步骤
9．5 山顶点的提取
9．5．1 实验目的及准备
9．5．2 实验内容及步骤
9．6 三维可视性分析
9．6．1 实验目的及准备
9．6．2 实验内容及步骤
9．7 模型生成器建模
9．7．1 基本概念及模型类型
9．7．2 模型形成过程
9．7．3 实例建模
参考文献

精彩书摘

　　《空间分析与建模/普通高等教育“十二五”规划教材》：
　　（2）用定义的度量尺度结合有效的方法发现异常点数据。
　　对于第一个问题，若要度量异常，首先要确定异常的形式，分析出现异常的原因。在实际应用中，空间数据在建库的过程中，每一个环节都可能出现问题，从而造成某些数据值的异常，如数据收集阶段测量仪器的误差，数据输入阶段人为的不确定性因素，数据格式转换过程中的字段长度设置不当等。需要说明的是，由于异常产生的机制是不确定的，异常算法检测出的“异常数据”是否真正对应实际的异常行为，不是由具体的算法来说明和解释的，只能由相关领域专家来解释，算法只能为用户提供可疑的数据，以便用户引起特别的注意并最后确定是否真正的异常。对于异常数据的处理方式也取决于应用，并由领域专家最后决策。
　　异常点数据的挖掘包括异常点数据检测和异常点数据分析两个部分，异常点数据的分析需要结合背景知识、领域知识等相关知识进行研究。此外，一些学者认为异常检测中还要注意以下几个常见问题。
　　……

《时空轨迹的绘制者：地理信息系统与空间决策》 一、 探索无形的地理之网：地理信息系统的核心魅力 想象一下，我们生活在一个由无数地理信息交织而成的巨网上。从宏观的全球气候变化，到微观的城市交通拥堵，再到个人每日的出行规划，无一不与空间位置息息相关。然而，这些信息往往分散、杂乱，难以直接解读。地理信息系统（GIS）的出现，如同为我们注入了洞察这些无形地理之网的能力，让我们得以揭示隐藏在数据背后的空间规律与关联。 本书并非仅仅介绍一套技术工具，而是旨在引领读者深入理解GIS如何成为一门强大的科学，如何赋能我们以前所未有的方式观察、分析和理解我们所处的地球。我们将从GIS的基本概念出发，如同描绘一张最基础的地理草图，阐释其核心组成部分：数据、硬件、软件和应用者。数据是GIS的血液，我们学习如何采集、存储、管理和处理各种地理信息，从矢量数据的点、线、面，到栅格数据的像素网格，理解它们各自的优势与适用场景。硬件是GIS的骨骼，从高性能的计算机到精密的GPS接收器，它们为GIS的运行提供坚实的基础。软件则是GIS的灵魂，各种专业GIS软件如同强大的画笔和逻辑处理器，帮助我们实现数据的可视化、空间查询、空间分析和地图制作。而应用者，则是这一切的核心，是利用GIS解决实际问题的智慧之源。 但GIS的魅力远不止于此。本书将深入探讨GIS在空间分析方面的核心能力。我们不仅仅是“看”地图，更是要“读懂”地图背后的故事。我们将学习如何运用缓冲区分析来识别潜在影响区域，如何通过叠置分析来寻找最佳的选址点，如何进行网络分析来优化交通路线，如何利用地形分析来理解地貌特征。这些分析方法并非抽象的理论，而是解决现实问题的有力武器。例如，在城市规划中，GIS可以帮助我们分析学校、医院、公园等设施的覆盖范围，从而优化公共服务的布局；在环境保护领域，GIS可以用来监测森林火灾的蔓延趋势，预测污染物的扩散路径，为应急响应提供科学依据；在农业生产中，GIS则能帮助农民识别土壤肥力差异，优化灌溉和施肥方案，提高作物产量。 二、 穿透时空迷雾：空间决策的智慧之光 如果说GIS提供了观察和分析的工具，那么空间决策则是利用这些工具所产生的洞察，指导我们做出更明智、更有效的选择。在日益复杂的世界中，许多决策都深深地烙上了“空间”的印记。从政府的区域发展规划，到企业的市场营销策略，再到个人的生活方式选择，都离不开对空间信息的理解和运用。 本书将重点阐释GIS如何赋能空间决策。我们将探讨一系列的空间决策模型和方法。例如，在资源管理领域，GIS可以帮助我们识别矿产资源、水资源、森林资源的最优开发和保护方案，平衡经济效益与生态可持续性。在城市发展方面，GIS是城市规划师不可或缺的助手，它可以分析人口分布、交通流量、土地利用现状，预测城市扩张的趋势，辅助决策者制定合理的城市发展蓝图，解决交通拥堵、住房短缺等城市病。在灾害管理中，GIS能够帮助我们绘制灾害风险区，模拟灾害发生时的影响范围，为预警、疏散和救援提供关键信息，最大程度地减少生命财产损失。 此外，本书还将触及GIS在应急响应、公共卫生、环境监测、交通管理、土地利用规划等多个领域的广泛应用。我们将通过生动的案例分析，展示GIS如何帮助决策者在复杂的数据环境中理清头绪，发现潜在的风险和机遇，并最终做出更具科学性、前瞻性和可操作性的决策。例如，一家零售商可以利用GIS分析不同区域的消费习惯、人口密度和竞争对手分布，从而选择最优的店铺开业地点，最大化盈利潜力。一个城市管理者可以利用GIS分析犯罪高发区域和时间规律，从而更有效地调配警力资源，提高社区安全水平。 三、 构建未来地图：GIS与建模的深度融合 现代科学研究与实际应用越来越依赖于对复杂系统的理解和预测。空间建模正是在这一背景下应运而生，它利用GIS提供的强大空间分析能力，结合数学模型、统计方法甚至人工智能算法，来模拟、预测和解释各种空间现象。本书将深入探讨GIS与空间建模的融合之道。 我们将介绍不同类型的空间模型，包括描述性模型、预测性模型和规范性模型。描述性模型旨在揭示现象的空间分布特征和空间关联，例如分析城市人口密度的空间异质性。预测性模型则致力于预测未来某一地理现象的走向，例如预测土地利用变化、城市扩张的轨迹，或者气候变化对生态系统的影响。规范性模型则侧重于为决策提供最优方案，例如如何优化物流配送网络，以最低的成本覆盖最多的客户。 本书将重点关注建模的流程与方法。我们将学习如何构建模型，包括数据准备、变量选择、模型构建、模型校准和模型验证等关键步骤。例如，在进行土地利用变化预测时，我们需要考虑影响土地利用变化的驱动因素，如人口增长、经济发展、政策法规等，并利用GIS将这些因素的空间分布与历史土地利用变化数据相结合，构建一个能够模拟未来土地利用变化的预测模型。 我们将通过具体的案例来展示GIS与空间建模在解决实际问题中的威力。例如，在环境科学中，GIS与模型结合可以用来模拟污染物在空气、水体和土壤中的迁移扩散过程，评估环境风险，并为污染治理提供科学依据。在城市规划中，GIS与模型可以用来模拟交通流量的变化，预测城市扩张对基础设施的需求，为城市的可持续发展提供支持。在灾害管理中，GIS与模型可以用来模拟地震、洪水、滑坡等灾害的发生和发展过程，评估灾害风险，并为应急响应和灾后重建提供科学决策。 四、 拥抱数据的未来：GIS的应用前景与挑战 随着大数据时代的到来，地理信息的重要性愈发凸显。海量的地理数据，如卫星遥感影像、GPS轨迹、社交媒体签到信息等，为GIS的应用提供了前所未有的机遇。本书将展望GIS的未来发展趋势，包括其与物联网、人工智能、云计算等新兴技术的深度融合。 我们不仅要学习如何使用现有的GIS技术，更要思考如何迎接未来的挑战。GIS技术的不断进步，要求我们持续学习和更新知识。海量数据的处理和分析，对计算能力和算法提出了更高的要求。数据的隐私与安全问题，也需要我们高度重视。 本书旨在为读者打下坚实的GIS理论基础，掌握核心的空间分析和建模技能，并对GIS在各行各业的应用有一个全面的认识。我们希望通过本书的学习，读者能够成为一名出色的“时空轨迹的绘制者”，能够利用GIS的强大力量，洞察地理规律，优化决策过程，从而更好地理解和塑造我们生活的世界，为建设一个更美好、更可持续的未来贡献力量。无论您是地理信息科学领域的学生，还是对空间分析与决策感兴趣的从业者，亦或是希望提升自身解决空间问题能力的普通读者，本书都将是您探索地理信息世界、开启空间智慧之旅的理想指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格十分沉稳且具有引导性，仿佛一位资深的导师在与我进行一场深入的学术交流。它不像一些教科书那样生硬地罗列概念，而是通过层层递进的提问和引导，让我主动思考问题的本质。我在阅读过程中，反复被书中提出的“为什么”和“如何”所吸引。例如，在探讨空间插值方法时，作者并没有仅仅给出各种方法的定义，而是深入分析了它们各自的适用条件、优缺点，以及在不同尺度和密度的数据下可能出现的偏差。这种深度的剖析让我对这些方法的理解上升到了一个新的层次，也让我能够根据实际需求，更加审慎地选择合适的方法。此外，书中对不同空间分析软件的比较和应用场景的分析，也极大地拓展了我的视野，让我对这个领域的研究工具有了更全面的认识，也为我未来在实际工作中选择和使用工具提供了重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的排版设计非常人性化，大量的图表和公式清晰地呈现在每一页，让我在阅读时不容易感到疲惫。特别是关于空间自相关性分析的部分，作者通过大量的可视化图示，将莫兰指数、吉尔特指数等抽象的概念具象化，让我能够直观地理解空间单元之间的关联程度。更让我惊喜的是，书中还提供了许多关于数据可视化技术的介绍，包括不同的地图投影方式、符号编码的原则以及如何通过颜色梯度来有效地传达信息。这些内容对于我撰写空间分析报告至关重要，能够帮助我更清晰、更直观地向他人展示我的研究成果。尽管有些章节涉及的数学推导比较深入，但我认为这是理解模型底层逻辑的必要步骤，而书中对此的解释也力求通俗易懂，让我能够逐步克服理解上的困难。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是其前沿性和实用性的结合。它不仅仅是对现有空间分析方法的梳理，更包含了许多关于新兴技术和方法的探讨，例如机器学习在空间建模中的应用，以及云计算在处理大规模空间数据方面的潜力。我尤其对书中关于深度学习在遥感影像解译方面的介绍印象深刻，作者详细阐述了卷积神经网络在识别地物特征上的优势，并结合了具体的案例演示。这让我意识到，空间分析领域正以前所未有的速度发展，而这本书恰好为我们提供了一个了解和掌握这些最新进展的窗口。同时，书中强调的实践操作，也让我看到了将理论知识转化为实际能力的途径。例如，作者在讲解某个模型时，会详细说明所需的软件环境、数据格式以及具体的代码实现步骤，这对于希望立刻动手实践的读者来说非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，沉静的蓝色搭配着银色的立体字，给人一种专业而又不失深度的感觉。翻开目录，发现章节的划分相当清晰，从基础概念的引入，到各种复杂模型的构建，再到实际应用的案例分析，逻辑脉络十分顺畅。我尤其对书中关于地理加权回归的部分印象深刻，作者用通俗易懂的语言解释了这一复杂模型的原理，并且配以大量的图示和实例，让我这个初学者也能很快掌握其精髓。虽然我还没能完全消化书中的所有内容，但仅从前几章来看，这本书就为我打开了理解空间数据背后逻辑关系的一扇大门。我感觉它不仅是一本教材，更像是一位经验丰富的老师，循循善诱地引导我探索空间分析的奥秘。对于那些想要系统学习空间分析，但又担心专业术语过多、概念晦涩难懂的读者来说，这本书无疑是一个绝佳的选择。它让我看到了将抽象的理论与实际问题相结合的可能性，也激发了我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被它沉甸甸的分量和厚实的纸张所吸引，这让我对内容的充实度有了初步的期待。在阅读过程中，我发现这本书在概念阐述上非常严谨，每一个术语都经过了细致的定义和解释，这对于我这样一名希望扎实基础的学习者来说至关重要。书中提到的多层感知器模型，虽然我之前有所了解，但通过这本书的学习，我才真正理解了其在空间预测中的强大应用。作者不仅详细介绍了模型的构建过程，还深入剖析了不同参数设置对结果的影响，甚至列举了实际项目中可能遇到的挑战和解决方案。这让我深刻体会到，真正的空间建模并非简单套用公式，而是需要对数据、模型和实际情境有深入的理解。书中穿插的案例分析也十分贴切，让我能够将学到的理论知识运用到具体的场景中进行思考和实践。我尤其欣赏作者在案例中对数据预处理和后处理环节的强调，这往往是决定模型成败的关键。