地理信息系统实习教程

出版者:高等教育出版社

作者:张超

页数:391

出版时间:2000-8

价格:32.10元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040086232

具体描述

《地理信息系统实习教程》是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，是面向21世纪课程教材。《地理信息系统实习教程》以地理信息系统(GIS)实习为主线，重点讲述了GIS的数字化、空间数据结构、数据模型与数据库、空间分析、产品输出、GIS系统设计以及数字高程模型(DEM)、GIS与遥感、GIS应用模型和网络GIS等方面的原理、操作和编程。教材突出GIS算法编程和应用软件操作。其中，GIS应用软件的操作以目前流行的MapInfo、ARC／INFO和自行研制的GIS-TP教学实习软件为主要工具，算法编程方面则提供大量的C、VB和DELPHI源程序。教材充分体现了GIS实践性和操作性强的特点。

《地理信息系统实习教程》既可作为高等学校地理学、地理信息系统、资源环境与城乡规划管理、区域经济学、环境科学、房地产等专业本科生的教材，也可作为上述有关专业的硕士、博士研究生的教学参考书。同时也可供政府、企业相关部门的GIS研究和工作人员参考。

用户评价

这本书的装帧设计和排版质量也给我留下了深刻印象，纸张的选择上乘，印刷清晰锐利，这对于需要长时间盯着屏幕和图表学习的我来说，是极大的加分项。阅读体验直接影响学习的持久度和专注度。更重要的是，随书附带的配套资源是否丰富，这是衡量一本实习教程是否“够格”的关键指标。我非常期待能有一个专门的网站链接或者云盘共享，里面包含所有案例分析所使用的数据集、练习文件，以及最重要的——标准答案和过程解析。脱离了实际数据进行学习，就像是纸上谈兵，永远无法真正掌握技能。如果案例数据能够贴近城市规划、环境保护或自然资源管理等热门领域，那就更好了，这样我能更容易地将所学知识迁移到未来的职业发展方向上。

我个人认为，一本优秀的GIS实习教程，其价值不仅体现在技术层面的传授，更在于培养一种系统的、面向问题的思维模式。我希望这本书能够提供一些关于“项目制学习”的思路。例如，如果要求我们完成一个“城市交通拥堵热点分析”的项目，这本书会引导我们如何分解任务：第一步是界定研究范围和确定所需数据；第二步是数据预处理和清洗；第三步是选择合适的空间统计模型；第四步是结果的可视化和报告撰写。这种全流程的、项目驱动式的教学方法，远比零散的功能点介绍要有效得多。如果书中能穿插一些作者在实际项目中遇到的“陷阱”和“弯路”，并告诉我们如何避开它们，那么这本书的实用价值和可信度将大幅提升。我期待它能教会我如何像一个专业的GIS分析师那样去思考和行动。

这本书的封面设计真是令人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上清晰的白色字体，给人一种专业而又不失深度的感觉。我特地挑选这本《地理信息系统实习教程》，主要是冲着它“实习”这个关键词去的。坦白说，我之前的GIS理论基础还算扎实，但在实际操作中总是感觉力不从心，尤其是面对那些复杂的空间分析和数据处理任务时，常常束手无策。所以，我期待这本书能像一个经验丰富的老前辈，手把手地带我进入实战的殿堂。希望它不仅仅停留在软件界面的介绍上，而是能深入到工作流程、项目管理，甚至是一些常见错误的排查与解决策略。比如，如何高效地进行数据清洗和拓扑检查？如何将复杂的业务需求转化为可执行的GIS模型？这些才是真正区分理论学习者和实践操作者的关键点。如果这本书能在这方面提供一些独到的见解和详实的案例，那么它对我的价值将是无可估量的。我真的很想看到一些贴近真实世界项目的数据集和操作步骤，而不是那些过于简化的、脱离实际的例子。

从一个纯粹的软件使用者的角度来看，我最看重的是书中对特定工具集和函数命令的深度挖掘。市面上很多教程往往只停留在“点一下这个按钮，然后出现那个结果”的层面，缺乏对背后原理的解释，这使得学习者在遇到新问题或软件版本更新时，很容易陷入迷茫。我真心希望这本书能深入讲解诸如空间插值、缓冲区分析、网络分析这些核心工具背后的数学模型和算法逻辑。举个例子，当我们进行克里金插值时，为什么需要选择特定的半变异函数模型？这些选择对最终结果的影响有多大？如果书中能够提供这种“知其所以然”的讲解，那么这本书就不再仅仅是一本操作手册，而更像是一本可以指导我们思考和解决问题的参考书。我期待它能教会我如何“优化”而不是仅仅“执行”一个分析步骤。

我刚刚翻阅了前几章的目录结构，给我的初步印象是脉络非常清晰，逻辑性很强。作者似乎对初学者可能遇到的认知障碍有着深刻的理解，章节安排上呈现出一种由浅入深、逐步递进的趋势。从基础的数据采集与编辑规范，到中级的空间查询与制图表达，再到高级的主题建模与可视化呈现，每一步都像是为建立扎实的技能树精心设计的路径。尤其让我好奇的是，它在数据源管理和格式兼容性方面是如何阐述的。在实际工作中，数据来自四面八方，格式五花八门，如何建立一个统一、高效的数据集成框架，是决定项目成败的重要环节。我希望看到书中能详细讨论不同GIS软件（比如ArcGIS和QGIS）之间数据交换的最佳实践，以及如何处理卫星影像、无人机数据等新兴数据源的预处理流程。如果能提供一些关于数据质量控制（QC/QA）的实用工具和方法论，那就更棒了，毕竟“垃圾进，垃圾出”在GIS领域是铁律。

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