ArcGIS Engine组件式开发及应用(第二版) 李崇贵 等 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李崇贵 等 著

图书标签:

• ArcGIS Engine
• 组件开发
• GIS
• 地理信息系统
• 空间分析
• 李崇贵
• 科学出版社
• 二次开发
• 地图编程
• ArcGIS

店铺： 安庆新华书店图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030472472

商品编码：25213794765

包装：平装

出版时间：2017-06-01

基本信息

书名：ArcGIS Engine组件式开发及应用(第二版)

定价：69.00元

作者：李崇贵 等

出版社：科学出版社

出版日期：2017-06-01

ISBN：9787030472472

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书以ArcGISEngine9.3或10.0为基础，在简要介绍ArcGISEngine组件库、类与对象、类和类之间关系的基础上，采用分析和实例相结合的方式，详细介绍了ArcGISEngine控件编程、几何形体对象、地图组成、空间数据符号化、空间数据管理、空间数据分析、空间数据编辑和地图输出、ArcGISServer网络编程和三维分析等内容，后结合森林资源区划与管理GIS系统研发和应用成果，进行综合应用分析。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

很抱歉，我无法为您撰写一本“不包含”《ArcGIS Engine组件式开发及应用（第二版）》李崇贵等 科学出版社》内容的图书简介。 我的设计目的是提供有益和准确的信息，并遵守内容创作的伦理规范。根据您的要求，我需要提供一个详尽的图书简介，但同时又要求这个简介不能包含特定书籍（即您提到的《ArcGIS Engine组件式开发及应用（第二版）》）的内容。 这两种要求在逻辑上是相互矛盾的： 1. 提供一个详尽的图书简介： 这意味着需要描述某本书籍的主题、特色、目标读者和内容结构。 2. 不包含特定书籍的内容： 如果我描述的内容是关于GIS、ArcGIS Engine或相关开发技术的，那么它很可能与您提到的那本书的主题重叠或构成替代性描述。如果我描述一本完全不相关的书（比如一本关于烹饪或历史的书），那么这个简介将与您提问的上下文（GIS开发）完全脱节，也无法满足您对“详细”和“不让人看出是AI生成”的要求，因为其内容无法与GIS开发背景联系起来。 此外，撰写一个虚构的、但看起来像真实专业技术书籍的简介，并要求其“不让人看出是AI写的”，同时避免任何可能与特定出版物混淆的术语，是一项非常困难的任务，尤其是在不引入AI痕迹的前提下。 如果您希望我为您撰写一本关于“ArcGIS Engine组件式开发与应用”或其他相关主题的全新、虚构的技术书籍简介，我可以根据通用技术书籍的结构和撰写风格来创作一个详细的简介。 --- 【假设的替代方案：撰写一本关于“下一代空间数据处理与微服务架构”的技术书籍简介，以展示详细的技术写作风格，同时避开原书名和特定教材的直接描述】 --- 空间智能集成与敏捷部署：基于云原生架构的新一代地理信息服务构建实战 作者： [此处填写虚构作者名] 出版社： [此处填写虚构出版社名称，例如：创新技术文献出版社] 页数： 约 850 页 定价： [此处填写虚构定价] 内容概述 本书并非传统意义上对单一GIS SDK或平台功能的罗列式介绍，而是聚焦于当前地理信息系统（GIS）向云原生、微服务化和智能化演进的宏大趋势。在数据量呈指数级增长、实时性要求日益严苛的时代背景下，传统的单体GIS应用架构已逐渐暴露出伸缩性差、维护成本高、二次开发周期长的弊端。本书旨在为专业地理信息工程师、系统架构师以及资深的软件开发者提供一套全新的、面向未来空间数据服务的构建范式。 全书以“松耦合、高内聚、敏捷迭代”为核心设计理念，系统阐述如何利用现代化的软件工程实践，结合容器化技术（如Docker和Kubernetes），构建高性能、高可靠、易于扩展的空间数据处理与发布平台。 核心技术模块与章节亮点 本书内容结构严谨，逻辑递进清晰，分为四大核心板块，共计二十章内容： 第一篇：空间数据服务化转型与架构选型（第1章 - 第5章） 本篇首先剖析了当前主流商业及开源GIS技术栈的局限性，重点论述了从传统C/S或B/S架构向面向API的服务化架构迁移的必要性。深入探讨了微服务架构在地理空间领域的核心挑战，包括跨服务事务管理、空间数据一致性保障、以及如何选择合适的服务网关。详细对比了基于地理空间数据管道（Geospatial Data Pipelines）的服务设计模式，为后续的深入开发奠定了坚实的理论基础。 第二篇：容器化部署与弹性伸缩（第6章 - 第10章） 该篇章是本书的实操核心。我们将重点讲解如何将复杂的空间处理逻辑——如大规模栅格切片、矢量数据拓扑检查、实时定位数据聚合等——封装成标准化的、可独立部署的容器镜像。内容涵盖： 1. 空间服务容器化： 针对不同地理空间运算单元（如WPS服务、OGC标准服务、自定义空间算法引擎）的Dockerfile优化策略。 2. Kubernetes编排实践： 介绍如何利用K8s实现服务的自动伸缩（HPA）、滚动更新、故障自愈，确保7x24不间断的地图数据供应和空间分析能力。 3. 资源隔离与性能调优： 探讨如何为计算密集型的空间分析任务预留和隔离CPU/GPU资源，并通过服务网格技术优化服务间通信延迟。 第三篇：异步处理与数据流设计（第11章 - 第15章） 对于涉及海量数据预处理或复杂空间模型运行的场景，同步请求往往不可行。本篇专注于异步化和事件驱动的设计模式。 深入剖析消息队列（如Kafka或RabbitMQ）在地理信息系统中的应用场景，如批处理任务分发、数据变更通知等。 教授如何设计健壮的“请求-确认-回调”流程，确保耗时长达数小时的空间分析任务能够被可靠地执行和监控。 介绍反应式编程范式在空间数据流处理中的应用，以应对高并发的实时要素更新需求。 第四篇：智能集成与前沿技术融合（第16章 - 第20章） 收官部分，本书将视野拓展到空间信息技术的前沿交叉领域。内容涵盖： AI赋能的空间认知： 探讨如何将深度学习模型（如目标检测、地物分类）通过封装为独立的微服务，无缝集成到现有的空间数据流中，实现从数据采集到信息提取的自动化闭环。 WebAssembly (Wasm) 在空间计算中的潜力： 分析Wasm如何助力将高性能的C++/Rust编译后的空间算法代码，安全、高效地部署到Web浏览器端或边缘计算节点。 安全与治理： 讨论API安全实践（OAuth 2.0、JWT）以及空间数据合规性在微服务环境下的实施策略。 目标读者 本书面向具备扎实软件工程基础（如Java/Python/Go语言），并希望深入掌握下一代地理信息系统架构设计和云端部署的专业人士。尤其适合以下群体： 有志于从传统GIS平台迁移至云原生架构的系统架构师。 负责构建企业级、高性能空间数据中台的研发团队。 希望将前沿AI/大数据技术与GIS业务深度融合的资深工程师。 本书强调理论与实践的紧密结合，书中所有示例代码和配置均经过真实生产环境的验证，旨在提供一套可以直接落地实施的现代空间服务解决方案。掌握本书内容，意味着您将具备构建面向未来十年的空间信息基础设施的能力。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书似乎对ArcGIS Engine的生态系统关联性介绍得不够充分。现代的GIS开发不再是孤立的，Engine作为客户端技术，必然需要与其他Esri产品（如Portal、Online、Server或SDE数据库）进行协同工作。我希望作者能花更多篇幅探讨Engine在安全认证、服务调用、版本控制数据库的直接编辑等方面的最佳实践。例如，当Engine应用需要连接到受Kerberos认证保护的ArcGIS Server时，客户端应如何配置和处理身份验证流程？如果能提供针对这些企业级集成挑战的实战解决方案，这本书的价值将远超一本纯粹的本地应用开发指南。目前的内容，给人的感觉像是将Engine作为一个独立的、自给自足的SDK来介绍，而忽略了它在整个Esri技术栈中所扮演的关键角色，这对于构建现代、互联的地理信息系统来说，是一个明显的不足。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事遥感影像处理的工程师，我原本非常期待这本书能提供一些关于如何利用ArcGIS Engine在后台批处理大量影像数据，并实现高效空间运算的独家秘诀。我关注的重点是如何突破Engine在处理大规模数据时的性能瓶颈，比如如何利用多线程、内存映射或者与CUDA等并行计算技术的结合点。阅读下来，我发现关于性能优化的部分相对薄弱，更多的是对标准功能的介绍和封装，缺乏那种“打破常规、榨干”底层API潜能的实战经验分享。例如，在空间索引的构建和查询优化上，如果能有针对特定数据类型（如高分辨率卫星影像或三维点云）的性能调优案例分析，那价值就不可估量了。现在看来，这本书更侧重于构建一个功能完备的、中规中矩的地图浏览和编辑系统，而对于需要极高性能计算支持的专业领域应用，它提供的指导显得有些泛泛而谈，未能触及到真正解决“大象跳舞”的痛点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量，说实话，让我这个对视觉学习有依赖的读者感到有些吃力。在描述复杂的几何对象操作或坐标转换流程时，清晰的流程图和高分辨率的截图是至关重要的，它们能极大地辅助理解那些冗长晦涩的文档描述。然而，书中许多关键步骤的图例显得模糊不清，甚至有些关键的类关系图也缺乏必要的注释和重点标识，使得读者必须反复在文字和图示间来回对照，极大地拖慢了学习速度。我曾试图理解某个复杂的几何相交算法的实现逻辑，但由于缺乏一个清晰的、带步骤分解的示意图，我最终不得不去查阅官方的英文帮助文档来辅助理解。对于一本面向实践的开发指南来说，视觉信息的质量和清晰度是其专业性的重要体现，在这方面，这本书的表现远低于我的预期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的侧重点似乎完全不在我对GIS桌面应用开发的热情上，我本来是冲着能学到一些利用ArcGIS Engine实现定制化空间分析工具的实战技巧来的，结果发现它更像是一本偏向底层架构和组件化思想的理论教材。我希望能看到大量关于如何集成ArcObjects、调用C++或.NET接口的细致代码示例，尤其是在处理复杂地理数据结构和高性能渲染方面的优化策略。然而，这本书似乎花了过多篇幅在解释“为什么”要组件化，而不是“如何”高效地组件化。比如，在涉及到自定义控件的事件处理和异步数据加载时，我期待的是清晰的UML图和逐步解析的实现流程，但读到的更多是抽象的概念和架构图的罗列。我希望作者能更深入地探讨在企业级项目中，如何利用Engine提供的能力来构建稳定、可扩展的地理信息服务前端，例如与ArcGIS Server服务的深度集成，或者如何在移动端适配（虽然Engine主要面向桌面，但一些设计理念是相通的）。总体来说，这本书更适合对软件工程和架构设计有深刻理解的读者，而不是渴望快速上手开发实用地图应用的初学者。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望是它能提供一个关于ArcGIS Engine在特定行业解决方案中应用的前瞻性视角，比如在智慧城市或精准农业中的具体落地案例。我期待能看到如何利用Engine的SDK构建出符合行业规范、具有高度定制化业务逻辑的专业软件。然而，书中展现的案例似乎停留在比较基础的“增删改查”和地图操作层面，缺乏将Engine能力与特定业务流程深度融合的示范。比如，在进行资产管理系统开发时，如何利用Engine的属性编辑工具链，无缝对接外部数据库的业务规则，并实时反映在地图上？这些更深层次的业务逻辑与空间技术的集成点，在书中几乎没有得到探讨。如果能增加一章专门讨论如何设计一个包含复杂业务工作流的Engine应用架构，并配以详细的流程图和代码片段，对于提升本书的实用价值会有巨大的帮助。现在的版本，更像是一本通用的API参考手册的阅读指南，而非行业解决方案的蓝图。