Quantitative Methods and Applications in GIS

出版者:CRC

作者:Fahui Wang

页数:304

出版时间:2006-04-03

价格:USD 97.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849327957

具体描述

"Quantitative Methods and Applications in GIS" integrates GIS, spatial analysis, and quantitative methods to address various issues in socioeconomic studies and public policy. Methods range from basic regression analysis to advanced topics such as linear programming and system of equations. Applications vary from typical themes in urban and regional analysis - trade area analysis, accessibility measures, analysis of regional growth patterns, land use simulation - to issues related to crime and health analyses.This book covers common tasks such as distance and travel time estimation, spatial smoothing and interpolation, and accessibility measures. It also covers the major issues that are encountered in spatial analysis including modifiable areal unit problems, rate estimate of rare events in small populations, and spatial autocorrelation. Each chapter has one subject theme, introduces the method (or a group of related methods) most relevant to the theme, and then uses case studies to implement the method in a GIS environment.

作者简介

该书是GIS和计量方法在社会科学领域中各种应用的集中演示。在方法层面上，包括从简单的回归分析到线性规划和求解方程组，在应用层面上，包括城市与区域研究的一些典型问题，如市场和城市吸引范围的划分、便捷度的度量、区域增长模式的分析、城市用地的模拟，也涉猎更前沿的犯罪与健康问题。

用户评价

坦白说，我之前对GIS的理解，更多停留在“工具”层面，知道怎么用ArcGIS、QGIS来做地图、做分析，但总觉得少了点什么，就像一个厨师只知道菜谱，却不知道食材的化学成分一样。我一直想找一本能让我从“技术操作者”转变为“空间分析思想家”的书。我所处的行业，数据量爆炸式增长，而且这些数据往往带有鲜明的空间属性，如何从中提炼出有价值的信息，如何用科学的方法来验证我们的假设，甚至如何构建预测模型，这些都是我们日常工作中经常遇到的挑战。我尝试过阅读一些关于数据挖掘和机器学习的书籍，但它们往往缺乏对空间特性的侧重，很多方法在应用到地理空间数据时，需要进行大量的调整和适配，这其中的“度”很难把握。我希望这本书能够在这方面提供指导，让我了解在GIS领域，有哪些量化方法是特别有效且经过实践检验的，它们是如何被设计出来的，以及在什么样的情况下应该选择哪种方法。例如，在进行环境影响评估时，我们需要考虑污染物的扩散模型，这背后涉及到流体力学和扩散理论；在进行城市规划时，我们需要分析人口分布和交通流量，这可能需要用到复杂的空间统计模型或者优化算法。我期待这本书能够提供这些方法论的清晰介绍，并展示它们如何具体地应用于解决实际问题。对我来说，理解这些量化方法背后的逻辑和原理，比单纯学习软件操作更重要，因为一旦理解了原理，我们就能触类旁通，将这些方法应用到更广泛的场景中去。

作为一名对商业地理和市场营销充满热情的专业人士，我一直在寻找能够将GIS的强大空间分析能力与商业决策紧密结合的书籍。我的工作职责常常涉及到分析消费者行为的空间分布、优化零售网点的选址、预测市场需求的空间变化，以及进行精准的客户细分。我发现，虽然GIS软件提供了强大的空间数据管理和可视化功能，但要将这些功能转化为具有商业价值的洞察，则需要深入理解各种量化方法。我希望这本书能够为我揭示GIS领域中那些能够直接驱动商业决策的量化技术。比如，如何利用空间回归分析来理解影响销售额的关键空间因素，如何应用沃罗诺伊图或K-means聚类来识别高价值的客户群体，或者如何通过空间交互模型来评估不同网点之间的竞争和互补关系。我特别期待书中能够提供一些关于网络分析在供应链优化、物流配送路径规划方面的具体应用，以及如何利用地理加权回归等方法来捕捉空间异质性对商业绩效的影响。我希望能在这本书中找到关于如何将这些量化方法应用于市场预测、风险评估以及客户关系管理等实际商业场景的指导。对我的而言，一本能够将抽象的数学模型与具体的商业应用无缝对接的书籍，将是提升我工作效率和决策质量的关键。

一直以来，我在从事环境科学相关的研究工作，其中地理信息系统（GIS）是我不可或缺的分析工具。然而，我对GIS的认识，更多地局限于其在地理可视化和基础空间分析方面的能力。我深知，要真正深入理解环境过程，并进行科学的预测和评估，量化方法是至关重要的。我常常需要处理复杂的环境数据集，比如污染物的扩散轨迹、地表径流的模拟、气候变化对生态系统的影响等等。这些都需要用到大量的统计学、数学模型以及一些更高级的量化技术。我特别期待这本书能够系统地介绍这些在环境科学领域中与GIS紧密结合的量化方法。例如，如何利用空间插值技术来估算大范围的地表温度或降雨量，如何运用空间回归模型来分析影响空气质量的空间因素，或者如何使用时间序列分析来追踪水质的长期变化趋势。我希望书中能够提供清晰的理论推导和算法解释，并且附带易于理解的示例，最好能包含一些在环境影响评估、环境监测和风险管理方面的实际应用案例。我尤其关注那些能够帮助我理解模型选择、参数校准以及结果不确定性评估的章节，因为在环境科学研究中，科学严谨性和结果的可靠性是至关重要的。这本书的出现，或许能帮助我将GIS从一个简单的工具，升级为一个能够进行复杂环境过程分析的强大平台。

作为一名研究城市规划的学者，我对地理信息系统（GIS）的应用有着非常深入和广泛的需求。我一直在寻找一本能够系统性地梳理和阐述GIS领域量化方法论的书籍，它不仅能涵盖基础的统计分析，更能深入到更高级的空间计量经济学、机器学习在GIS中的应用，以及如何进行复杂的空间模拟和预测。我注意到，在实际的城市规划研究中，我们常常需要处理海量的空间数据，例如人口密度、土地利用、交通流量、公共设施分布等等，而如何从这些数据中提取有意义的模式，识别空间关联性，预测未来发展趋势，是我们面临的核心挑战。我曾经接触过一些关于空间自相关、空间滞后、空间误差模型等经典的空间计量方法，但这些方法的理论基础和具体应用细节，往往需要查阅大量的专业文献才能掌握。同时，随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的新的量化方法被引入到GIS领域，例如基于深度学习的空间模式识别、基于Agent-based modeling的空间模拟等等，我非常渴望能有一本书能将这些前沿的量化方法进行系统的梳理和介绍，并展示它们在城市规划领域的具体应用案例。例如，在进行城市扩张预测时，我们可能需要结合土地利用变化模型、人口迁移模型和交通网络发展模型，这些都需要扎实的量化方法作为支撑。我期望这本书能够提供一个清晰的框架，帮助我理解这些不同量化方法之间的联系和区别，以及它们各自的优势和局限性，从而能够更有效地运用GIS技术来解决复杂的城市规划问题。

收到！我将为您创作10段不包含《Quantitative Methods and Applications in GIS》具体内容的图书评价，每段都将超过300字，风格多样，并且力求自然流畅，避免AI痕迹。 这本书的出现，简直是为我这类在GIS领域摸索多年的“老兵”注入了一剂强心针。我常常觉得，GIS技术本身固然迷人，但背后那些支撑起一切的量化方法，才是真正决定我们能否深入挖掘空间数据价值的关键。市面上关于GIS操作的教程汗牛充栋，但要找到一本能系统性讲解其背后数学原理、统计模型，以及如何将这些理论应用于实际问题的书籍，却如同大海捞针。很多时候，我们在处理复杂的空间分析任务时，面对各种算法和模型，只能凭借经验“试错”，效率低下不说，也难以形成深刻的理论认知。我曾花了大量时间查阅各种统计学、空间统计学、甚至一些入门的计量经济学文献，试图打通GIS分析的“任督二脉”，但往往是碎片化的信息，难以形成完整的知识体系。我特别期待的是，这本书能够填补我在这方面的知识空白，让我能够更自信、更深入地理解并运用各种空间分析技术。比如，在进行网络分析时，我们经常会遇到最短路径、最优路径等问题，这些背后涉及的图论和优化算法，我总感觉自己只知其然，而不知其所以然。还有在空间回归分析中，如何正确地处理空间自相关、选择合适的模型参数，这些都是需要扎实理论基础才能驾驭的。这本书如果能提供清晰的讲解，并结合实际案例，我想对于提升我们解决复杂空间问题的能力将是质的飞跃。我尤其关注那些能够帮助我们理解模型假设、评估模型优劣的章节，因为我深知，不理解模型的局限性，就无法正确地解读分析结果，甚至可能得出错误的结论。对这本书的期待，不仅仅是学习新的方法，更是希望能够建立起一套严谨的科学思维方式，让我的GIS工作上升到一个新的高度。

作为一名在城市交通规划领域工作的工程师，我深感GIS技术在优化交通系统、缓解拥堵、提高出行效率方面的巨大潜力。然而，要真正实现这些目标，我们必须依赖于强大的量化分析能力。我一直在寻找一本能够系统性地介绍GIS在交通领域量化分析的书籍，它能够帮助我理解如何利用GIS来处理和分析复杂的交通数据，并为决策提供科学依据。我特别关注那些能够讲解如何构建和分析交通网络模型，如何利用空间统计方法来识别交通瓶颈和高事故区域，以及如何应用优化算法来规划最佳的公交线路或配送路径。例如，在进行城市公交系统优化时，我们需要考虑客流的空间分布、出行模式以及现有线路的覆盖情况，这背后涉及到复杂的空间分析和优化问题。我希望这本书能够提供这些量化方法的清晰介绍，并附带在城市交通规划、智能交通系统建设、交通安全分析等方面的具体应用案例。我希望能够在这本书中找到如何利用GIS来预测交通流量、评估不同交通政策的影响，以及如何优化交通信号控制策略等方面的指导。对我的而言，一本能够将GIS的量化分析能力转化为实际交通解决方案的书籍，将是推动我工作向前发展的重要动力。

作为一名数据科学家，我对任何能够帮助我更有效地处理和分析数据的工具和方法都充满兴趣，而地理空间数据由于其独特的维度，一直是我关注的重点。我深知，仅仅掌握通用的数据科学技术，在处理地理信息时往往会遇到瓶颈，因为地理数据的空间依赖性和空间异质性是无法被忽视的。我期待这本书能够提供一套系统性的框架，将我已有的数据科学知识与GIS领域的量化方法进行有效地融合。我尤其关注那些能够将机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等，与空间分析技术相结合的书籍。例如，如何利用这些算法来预测土地覆盖类型的空间分布，或者如何使用它们来识别区域间的空间模式和异常值。我也对书中可能介绍的地理加权回归（GWR）等能够处理空间异质性的模型感到好奇，因为这正是我在处理大规模地理数据集时常常遇到的挑战。我希望这本书能够提供清晰的算法原理讲解，并展示如何在实际的GIS分析流程中应用这些算法，包括数据预处理、模型构建、参数优化以及结果解释等环节。对我的而言，能够将强大的数据科学能力与GIS的空间分析能力结合起来，将极大地拓宽我在各个领域的数据应用边界。

我是一名对地理空间分析抱有浓厚兴趣的在读研究生，我一直希望能够系统地学习GIS领域相关的量化方法。我的研究方向涉及生态学，我经常需要处理大量的野外调查数据、遥感影像数据以及气候数据，并对这些数据进行空间统计分析，以揭示生物多样性与环境因子之间的关系。我发现，很多时候，我们仅仅停留在使用GIS软件进行基本的数据可视化和简单的空间叠加分析，而对于更深层次的量化分析，例如空间回归模型、点模式分析、核密度估计的高级应用，以及如何运用时间序列分析来研究地理过程，我的理解还比较有限。我特别关注那些能够帮助我理解不同空间统计方法的理论基础、假设条件以及适用范围的章节。例如，当我们需要研究物种分布的驱动因素时，简单的相关性分析可能不足以解释空间上的非独立性，这时候就需要引入空间自相关分析和空间计量模型。我希望这本书能够提供清晰的数学原理讲解，并通过具体的生态学案例来展示如何运用这些量化方法解决实际研究问题。我也对书中可能涉及的非参数空间统计方法和机器学习在生态学GIS中的应用感到好奇，因为生态系统的复杂性往往需要更灵活和强大的量化工具来捕捉其内在规律。对我而言，一本能够系统梳理并深入讲解GIS量化方法的书籍，将是我完成高质量研究的关键支撑。

我是一名对地理科学充满好奇的业余爱好者，平日里我喜欢通过各种渠道了解地理领域的最新动态。最近，我被GIS这个充满魅力的领域深深吸引。我常常在网上看到各种精美的空间数据可视化图表，它们直观地展示了各种地理现象，但我也隐约觉得，在这些图表背后，隐藏着更为复杂的量化分析过程。我希望找到一本能够帮助我理解这些量化过程的书籍，它不需要我具备深厚的数学背景，但能让我大致了解GIS是如何通过计算来揭示空间规律的。我听说GIS在诸如灾害预警、城市规划、环境保护等领域有着广泛的应用，而这些应用背后，想必都离不开精密的量化分析。我特别想知道，例如在进行洪水风险评估时，GIS是如何通过整合地形数据、降雨数据和土壤类型数据，来计算出潜在的受灾区域的。或者，在分析城市交通拥堵时，GIS又是如何通过分析路网数据、车流量数据和信号灯控制数据，来找出最拥堵的路段和时段的。我希望这本书能用一种相对易懂的方式，介绍一些基础的量化概念，比如空间插值、密度分析、网络分析等，并且能够通过生动的案例来展示它们是如何被应用于解决实际问题的。我并不追求成为一个专业的GIS分析师，但我渴望能够理解GIS背后的逻辑，从而更好地欣赏和理解那些关于我们星球的精彩的空间叙事。

我是一名专注于遥感科学研究的研究生，我的日常工作离不开处理和分析大量的遥感影像数据。我一直认为，遥感数据本身就是一种极其丰富的空间信息宝库，但要从中提取有价值的知识，则需要精湛的量化分析技术。我发现，在遥感影像的处理过程中，许多环节都涉及到复杂的量化方法，例如影像的辐射校正、几何校正、地物分类、变化检测以及遥感反演等。我希望找到一本能够系统性地梳理和讲解这些量化方法在遥感GIS应用中的书籍。我特别关注那些能够讲解如何利用统计学方法来评估不同传感器数据之间的差异，如何运用图像处理算法来实现高精度的地物分类，以及如何通过构建物理模型或经验模型来进行遥感反演，例如叶面积指数、地表温度等的估算。我也对书中可能涉及的时间序列遥感分析感到兴趣，因为这对于监测地表覆盖变化、研究气候变化对地表的影响至关重要。我期望这本书能够提供清晰的数学原理和算法步骤，并辅以实际的遥感案例，帮助我理解如何将这些量化方法应用于解决实际的遥感科学问题。对我而言，能够深入理解遥感数据背后的量化分析逻辑，将是提升我研究水平的关键。