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出版者:

作者:Berka, Petr (EDT)/ Rauch, Jan (EDT)/ Zighed, Djamel Abdelkader (EDT)

出品人:

頁數:440

译者:

出版時間:

價格:1737.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781605662183

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 醫學知識管理
• 醫療信息學
• 知識發現
• 人工智能
• 機器學習
• 醫療數據分析
• 生物信息學
• 醫學決策支持
• 健康信息技術

好的，這是一本關於空間數據科學與智能地理信息係統的圖書簡介，內容詳盡，力求專業與深入。 --- 空間數據科學與智能地理信息係統：理論、方法與前沿應用 內容概述：重塑我們理解世界的方式 本書是一部全麵而深入探討空間數據科學（Spatial Data Science, SDS）前沿理論、先進方法論以及智能地理信息係統（Intelligent GIS, iGIS）構建與實踐的權威著作。隨著物聯網（IoT）、高分辨率遙感、移動定位服務（LBS）以及大規模城市傳感器網絡的爆炸式增長，地理空間數據已成為理解復雜現實世界現象的關鍵。本書旨在為研究人員、數據科學傢、地理信息專業人士及高級工程師提供一套係統的知識體係，以駕馭海量、多源、異構的空間數據，並利用人工智能的力量，將其轉化為可操作的洞察力。 本書不僅關注傳統地理信息科學（GISc）的基石——空間分析與製圖，更著重於融閤現代數據科學（如機器學習、深度學習、拓撲數據分析）與空間科學的交叉領域。核心目標是展示如何構建具備自適應學習、推理和決策能力的下一代智能地理空間平颱。 --- 核心章節與技術深度解析 本書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論到尖端應用的完整鏈條，共分為六大部分，共計十八章。 第一部分：空間數據科學基礎與範式轉換 本部分奠定瞭理解空間數據特殊性的理論基礎，並介紹瞭從傳統GIS到現代SDS的範式轉變。 第一章：空間數據的本質、復雜性與挑戰 深入探討瞭地理數據的空間自相關性（Spatial Autocorrelation）、尺度效應（Modifiable Areal Unit Problem, MAUP）、異質性（Non-stationarity）等核心統計學特徵。詳細分析瞭大數據時代下，空間數據采集、存儲、清洗和融閤所麵臨的挑戰，包括高維時空數據的管理難題。 第二章：地理空間信息模型與數據結構 超越傳統的柵格/矢量二分法，重點介紹時空數據模型（Spatio-Temporal Data Models），如時空立方體（Spacetime Cubes）、時空事件流（Streaming Data Models）以及麵嚮不確定性管理的拓撲數據結構。討論瞭如何使用圖數據庫（Graph Databases）和知識圖譜（Knowledge Graphs）來錶示復雜的地理關係。 第二部分：空間數據的深度學習與錶徵學習 本部分是本書的創新核心，專注於如何利用深度神經網絡捕獲空間特徵的內在結構。 第三章：深度學習在遙感影像分析中的應用 全麵覆蓋從U-Net到Transformer架構在土地覆蓋分類、變化檢測和三維重建中的應用。特彆關注多模態融閤，即如何將高光譜數據、LiDAR點雲與光學影像進行有效融閤，提升分類精度和魯棒性。 第四章：空間嵌入與圖神經網絡（GNNs） 詳細闡述瞭空間錶徵學習（Spatial Representation Learning）。引入地理空間知識圖譜（Geo-Knowledge Graphs）的概念，並深入解析Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs) 在建模城市交通網絡、社會經濟關係中的優勢。討論如何剋服非歐幾裏得空間中的信息傳遞障礙。 第五章：時空序列預測模型 側重於結閤循環神經網絡（RNNs）、長短期記憶網絡（LSTMs）和注意力機製（Attention Mechanisms）來處理動態過程。應用案例包括城市交通流量預測、空氣質量擴散模擬以及突發公共衛生事件的傳播路徑預測。 第三部分：智能空間分析方法論 本部分聚焦於如何將先進的統計學和數據挖掘技術應用於地理空間數據。 第六章：高級空間統計學與異質性建模 係統迴顧瞭經典的全局統計量，並深入講解瞭局部異質性指標（Local Indicators of Spatial Association, LISA）的最新發展。詳細介紹如何使用地理加權迴歸（Geographically Weighted Regression, GWR）的深度學習擴展版本（如Deep GWR）來處理參數的空間非平穩性。 第七章：基於代理（Agent-Based）的模擬與空間演化 探討如何利用基於主體的建模（ABM）來模擬復雜的社會經濟和生態過程。重點在於如何將數據驅動的（Data-Driven）模型與機製驅動（Mechanism-Driven）的模擬相結閤，以提高模型的可解釋性和預測能力。 第八章：拓撲數據分析（TDA）在空間結構發現中的潛力 這是一個前沿章節，介紹如何使用持續同調（Persistent Homology）等數學工具來定量分析空間數據的“形狀”和“連通性”，發現傳統度量難以捕捉的宏觀結構，例如城市功能區的密度分布模式。 第四部分：智能地理信息係統（iGIS）的構建與架構 本部分轉嚮係統工程，探討如何將上述算法集成到一個高效、可擴展的iGIS平颱中。 第九章：iGIS的係統架構與雲計算 討論雲原生GIS（Cloud-Native GIS）的設計原則，重點是分布式空間計算框架（如基於Spark/Dask的Geospatial擴展）的構建。講解如何實現大規模空間數據處理（Geoprocessing）的工作流自動化。 第十章：空間眾包與實時數據流處理 聚焦於如何高效整閤和清洗來自移動設備、社交媒體和傳感器網絡的海量實時空間事件流。介紹基於流處理引擎（如Kafka Streams/Flink）的空間事件檢測和即時反饋機製。 第十一章：空間數據質量評估與不確定性量化 深入探討如何在AI模型中集成不確定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）。介紹貝葉斯方法在空間預測中的應用，以及如何生成具有置信區間的空間預測圖層。 第五部分：前沿應用領域與案例研究 本部分通過具體行業案例，展示空間數據科學的實戰威力。 第十二章：智慧城市中的動態交通與齣行分析 案例研究：利用浮動車數據和手機信令數據，結閤GNNs構建城市動態OD（起訖點）矩陣，實現宏觀路網的實時優化調度。 第十三章：氣候變化與環境風險的精確評估 探討如何整閤氣候模型輸齣、遙感觀測和地形數據，利用深度學習進行極端天氣事件的精細化風險製圖，並評估其對基礎設施的脆弱性。 第十四章：社會經濟空間公平性與資源配置優化 應用空間可達性分析和多目標優化算法，結閤社會經濟普查數據，識彆城市服務（如醫療、教育）的供給不均區域，並為資源再分配提供數據支持。 第六部分：倫理、治理與未來展望 第十五章：空間數據隱私保護與聯邦學習 本章討論在處理敏感的個人定位數據時，如何應用差分隱私（Differential Privacy）技術，並探討聯邦學習（Federated Learning）在保護數據所有權前提下進行跨機構空間模型訓練的可行性。 第十六章：可解釋性人工智能（XAI）在地理空間中的落地 探討LIME、SHAP等XAI方法在空間模型中的應用，以解釋模型為何在特定地理區域做齣特定預測，增強決策者的信任度。 第十七章：數字孿生（Digital Twins）與物理世界的實時映射 展望如何利用持續更新的空間數據流和高精度三維模型，構建城市乃至區域的動態數字孿生體，支持實時監測和乾預模擬。 第十八章：空間數據科學的未來趨勢 總結當前研究熱點，包括量子計算對空間模擬的影響、神經符號AI（Neuro-Symbolic AI）在地理推理中的潛力，以及構建更加自主的智能地球觀測係統的前景。 --- 目標讀者 本書麵嚮具有一定數學、統計學和GIS基礎的研究生、博士生、從事地理信息技術開發的工程師、空間數據分析師，以及希望將最新AI技術應用於環境科學、城市規劃、交通物流和公共衛生領域的專業人士。掌握本書內容，將使讀者能夠駕馭下一代地理空間智能平颱的開發與應用。

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