地理信息系统二次开发教程

出版者:清华大学出版社

作者:刘光

页数:426

出版时间:2003-1-1

价格:35.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302061281

具体描述

本书以循序渐进的方式，通过大量的实例介绍如何使用MapBasic和IDL两种语言进行地理信息系统二次开发。第1部分主要介绍如何利用MapBasic语言创建和使用用户界面元素、控制地图对象、管理工作表、操作文件、选择和查询地图对象以及集成MapInfo地图；第2部分则介绍如何利用IDL进行图形图像处理、如何开发具有用户图形界面的应用程序等。在介绍每种语言时，首先从基本概念开始，然后由浅入深地介绍如何实现地图显示及地理计算方法。

本书适用于政府、企业相关部门GIS研究和开发人员，也适用于高等院校地理学、地理信息系统、房地产、环境科学、资源与城乡规划管理、区域经济学等专业的学生参考与学习，本书还适合作为各种GIS培训学员的学习教材与参考书。

用户评价

对于像我这样半路出家，从传统软件开发转行到地理信息科学领域的新人来说，最大的障碍就是如何将我已有的编程功底与GIS特有的空间思维完美结合起来。很多GIS教材默认读者已经了解空间分析的原理，但这本书却非常贴心地弥补了这一空白。它在讲解二次开发技术的同时，非常注重空间几何计算、投影变换这些GIS核心概念的编程实现。比如，它讲解缓冲区分析时，不仅仅展示了如何调用库函数，更深入地探讨了如何用算法去高效地实现，这让我真切地体会到“代码即是数学模型”的精髓。这种理论与实践紧密结合的叙述方式，极大地缩短了我从“会写代码”到“会写GIS代码”的跨越时间。我感觉自己不再是那个只会堆砌功能的“码农”，而是真正开始理解地理数据的内在逻辑了。

这本《地理信息系统二次开发教程》简直是为我这种GIS领域的“扫地僧”量身定制的宝典！我记得我当时刚接触GIS二次开发时，面对那些晦涩难懂的API文档和零散的网上教程，简直像在迷雾中摸索。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前行的路。它没有堆砌那些华而不实的理论，而是直接切入核心，用清晰的代码实例和详尽的步骤解析，手把手地教会你如何将脑海中的想法转化为实用的GIS应用。特别是它在处理空间数据结构和算法优化方面的讲解，深入浅出，让我这个以前只停留在应用层面的用户，一下子对底层逻辑有了更深刻的理解。读完这本书，我不仅学会了如何调用库函数，更重要的是，我理解了“为什么”要这么做，这种从知其然到知其所以然的转变，是任何速成秘籍都无法比拟的。现在，我再面对复杂的定制化需求，心里都有了底气，不再是简单地“复制粘贴”，而是能真正地“创造”了。

作为一名学术研究人员，我关注的重点往往在于算法的创新和性能的极限探索，而不是简单的工具使用。过去我依赖的都是各种开源库的文档，但它们往往只停留在“能用”的层面，缺乏对底层“为什么这么设计”的解释。这本《地理信息系统二次开发教程》在这一点上做得极为出色。它花了大量的篇幅剖析了主流GIS引擎中空间索引（如R树、四叉树）的C++或底层接口实现逻辑，并且清晰地展示了在不同查询场景下，不同索引结构对查询效率的影响曲线。这种深度剖析，让我得以将自己的优化算法思路与成熟的工业级实现进行对比和验证。它提供的不是一套固定的答案，而是启发我们去构建自己优化方案的底层逻辑框架。这本书更像是一份高质量的“技术内幕解析”，而非简单的“使用指南”。

我是一个有着多年GIS项目经验的老兵，说实话，市面上的很多教程都太偏向初学者了，讲的无非是简单的地图加载、要素查询这些基础操作，对我这种需要处理海量数据、对性能有极致要求的“老油条”来说，简直是鸡肋。然而，这本《地理信息系统二次开发教程》却给了我一个惊喜。它没有浪费篇幅在那些人尽皆知的入门知识上，而是直接把火力集中在了如何构建高性能、高可维护性的企业级GIS应用框架上。我尤其欣赏它对并发处理和内存管理的探讨，这在处理省级甚至国家级的大型地理空间数据集时，是决定项目成败的关键因素。书中的设计模式应用实例非常具有启发性，让我重新审视了过去自己粗糙的代码结构，确实受益匪浅。现在我开始尝试用它介绍的理念来重构我们现有的核心模块，代码的简洁性和运行效率都有了显著的提升，这对于我们团队来说，是实实在在的生产力提升。

我必须承认，一开始我对这本教程的期望值并不高，毕竟“二次开发教程”这个名字听起来太普通了，我担心它会是一本标准化的SDK说明书的翻版。但阅读过程中的体验完全颠覆了我的看法。它的叙事风格非常活泼且富有感染力，作者显然对这门技术有着深厚的感情，行文间充满了对细节的打磨和对潜在错误的预判。例如，在讲解不同平台（桌面端、Web端）的接口差异时，作者没有采取那种枯燥的对比表格，而是通过一个贯穿全书的实际项目案例，让这些差异自然而然地显现出来，读者在跟随案例深入的同时，自然而然地就掌握了不同环境下的适配技巧。这种情景化的教学方式，让学习过程充满乐趣，极大地降低了技术迁移的心理门槛。