Advances in Geoinformatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Davis, Clodoveu Augusto (EDT)/ Monteiro, Antonio Miguel Vieira (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1474.00元

装帧:

isbn号码:9783540734130

丛书系列:

图书标签:

遥感
GIS
空间分析
地理信息系统
测绘科学
地球信息科学
计算机地理学
地理数据
空间建模
环境遥感

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

空间信息科学前沿：从数据采集到智能应用编著：空间信息科学研究集体出版社：科技文献出版社出版年份： 2024年 ISBN： 978-7-5045-XXXX-X --- 内容简介本书全面深入地探讨了现代空间信息科学（Geoinformatics）领域的核心理论、关键技术及其在多行业中的前沿应用。内容涵盖了从基础的数据获取、处理、分析到高阶的智能决策支持系统的构建，旨在为该领域的科研人员、工程师、政策制定者以及高年级学生提供一本兼具深度与广度的参考著作。全书共分为六大部分，三十个章节，逻辑严密，图文并茂，力求展现空间信息科学在数字化时代的核心驱动力。第一部分：空间信息科学基础与数据采集本部分重点奠定了理解现代地理空间信息系统的理论基石，并详细阐述了获取高精度、多源异构空间数据的最新技术和挑战。第一章：空间信息科学的内涵与发展趋势本章首先界定了空间信息科学（Geoinformatics）的范畴，将其视为地理学、计算机科学、遥感科学、测量学等多学科交叉融合的产物。探讨了空间信息理论的演变，从传统的地图学和地籍测量，逐步过渡到基于数字模型和语义网络的环境感知系统。重点分析了当前驱动该领域发展的核心技术趋势，包括大数据处理、实时动态监测需求以及对地球系统科学的支撑作用。讨论了空间数据基础设施（SDI）的演进及其在全球治理中的战略意义。第二章：高精度地理空间数据采集技术本章聚焦于空间信息获取的“源头”。详尽介绍了激光雷达（LiDAR）技术的原理与应用，包括机载、地面和无人机（UAV-LiDAR）系统在复杂地形和城市环境中的点云数据采集精度、数据密度和后处理流程。同时，深入剖析了高分辨率卫星遥感技术的最新进展，特别是多光谱、高光谱成像传感器在辐射定标、几何校正及信息提取上的突破。第三章：无人机摄影测量与三维建模本章专门探讨了以无人机为核心的低空对地观测系统。详细讲解了摄影测量的基础理论，包括像片几何模型、空中三角测量的工作流程。重点在于三维重建算法，如Structure from Motion (SfM) 和 Multi-View Stereo (MVS) 技术如何从大量二维图像中生成高精度的数字表面模型（DSM）、数字地表模型（DSM）和正射影像（DOM）。讨论了面向倾斜摄影测量的质量控制标准和数据融合策略。第四章：室内外一体化定位与导航技术本章关注空间信息获取的连续性挑战，即如何实现从宏观到微观、从室外到室内的无缝定位。对比分析了全球导航卫星系统（GNSS）在高精度差分定位（RTK/PPK）中的应用瓶颈与改进方向。针对室内环境，详细介绍了惯性导航系统（INS）、视觉里程计（Visual Odometry, VO）、蓝牙信标（Beacons）和超宽带（UWB）技术的定位精度、部署成本及数据融合方法，为构建室内外一体化空间信息平台提供技术支撑。第二部分：空间数据管理与处理本部分着眼于如何有效地存储、组织和管理海量的空间数据，并介绍数据质量控制与标准化的关键环节。第五章：地理信息系统（GIS）的数据模型与结构本章深入探讨了现代GIS的底层数据结构。除了传统的矢量数据模型（点、线、面）和栅格数据模型（影像、高程数据）的优缺点外，重点介绍了不规则三角网（TIN）、四叉树/八叉树等空间索引结构如何优化大规模空间查询和分析效率。此外，详细讨论了面向对象的GIS模型和地理数据库（Geodatabase）的设计原则，强调了拓扑关系维护的重要性。第六章：空间数据库与大数据管理本章聚焦于支撑现代空间应用的海量空间数据存储与管理。阐述了关系型数据库（如PostGIS扩展）在空间查询优化方面的机制。随后，转向NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra）在处理非结构化和半结构化空间数据（如社交媒体签到数据、物联网传感器流数据）方面的优势与挑战。讨论了空间并行计算框架（如Hadoop/SparkGIS扩展）在大规模空间数据立方体处理中的应用实践。第七章：空间数据质量评估与标准化空间数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。本章构建了一个全面的空间数据质量评估框架，涵盖了几何精度、拓扑一致性、属性准确性和时相一致性等维度。详细介绍了元数据（Metadata）的构建标准（如ISO 19115）及其在数据互操作性中的作用。探讨了数据清洗、纠错和数据融合过程中的冲突解决策略。第三部分：空间分析与建模本部分是本书的核心，详细介绍了如何从空间数据中提取知识和洞察力的各种先进分析技术。第八章：经典空间分析方法与拓扑运算本章复习和深化了GIS中的基础空间分析，包括缓冲区分析、叠加分析（Intersection, Union, Erase）和网络分析（最短路径、服务区）。重点阐述了拓扑关系在空间分析中的基础地位及其在保证分析结果正确性方面的关键作用。第九章：地统计学在空间插值中的应用本章深入探讨了处理连续空间现象的统计方法。详细解释了克里金插值（Kriging）的理论基础，包括半变异函数（Semivariogram）的建模与参数估计。对比分析了普通克里金、指示克里金和协同克里金在处理不同空间分布特征数据时的适用性。第十~十二章：高级空间统计与分析这三章聚焦于高阶的空间分析工具：第十章：空间计量经济学导论：引入空间自相关性概念（Moran's I, Geary's C），探讨如何利用空间回归模型（如OLS、空间滞后模型SAR和空间误差模型SEM）解决传统回归分析中的空间依赖性问题。第十一章：地形分析与水文建模：专注于数字高程模型（DEM）的深度应用，包括坡度、坡向、地形起伏度的计算，以及集水区域划分、水流路径追踪和洪水淹没模拟的基础模型。第十二章：空间模式识别与聚类分析：介绍了基于密度的空间聚类方法（DBSCAN）和层次聚类方法在发现空间热点、冷点和异常区域中的应用，以及马尔可夫随机场（MRF）在模拟空间过程中的潜力。第四部分：遥感影像处理与信息提取本部分专注于从遥感数据中提取有意义的地理信息的技术流程。第十三章：遥感影像几何与辐射校正本章讲解了遥感影像预处理的两个关键步骤。几何校正是指将影像与地面坐标系对准的过程，详细介绍了几何校正模型（如多项式模型、投影变换）和控制点选择策略。辐射校正则关注如何消除大气影响和传感器自身差异，恢复地物真实反射率，为定量反演奠定基础。第十四章：面向对象影像分析（OBIA）本章对比了传统的像素级分类方法和新兴的面向对象影像分析（OBIA）。详细阐述了OBIA的工作流程：影像分割（Segmentation）、特征集构建（Feature Extraction）和分类器应用。重点讨论了如何通过融合纹理、形状和上下文信息，提高复杂地表覆盖分类的精度和语义一致性。第十五章：高光谱影像处理与物性反演针对高光谱数据，本章深入探讨了维度灾难问题及其解决方案，如波段选择、特征提取（如最小噪声分量MNF）。重点介绍端元识别（Endmember Extraction）技术（如MVP, PPI）和光谱解混（Spectral Unmixing）模型，以及如何利用这些技术反演植被指数、水体参数和矿物成分。第五部分：时空数据分析与动态建模随着物联网和实时监测的兴起，处理随时间变化的动态空间数据成为新的研究热点。第十六章：时空数据结构与表示本章探讨了如何有效地存储和检索具有时间维度的数据。介绍了时空立方体模型（Spatio-Temporal Cube）和事件序列模型。讨论了如何设计高效的时间索引结构，以支持对历史数据和实时流数据的快速查询。第十七章：时空变化检测与趋势分析本章关注识别地理现象随时间的变化。详细介绍了遥感影像变化检测的经典方法（如图像代数法、人脸识别技术）和基于机器学习的分类后对比方法。引入时间序列分析工具，如Mann-Kendall趋势检验和时间序列分解法，用于识别空间要素的长期演变趋势。第十八章：动态系统建模与仿真本章转向预测和模拟。介绍了元胞自动机（CA）在模拟城市扩张、土地利用变化等离散空间过程中的应用。详细阐述了基于主体的模型（Agent-Based Modeling, ABM）如何模拟个体行为对宏观空间格局的涌现影响，特别是在交通流和疫情传播模拟中的实现细节。第六部分：空间智能与新兴交叉领域本部分将目光投向空间信息科学与人工智能、人机交互的前沿交叉点。第十九章：深度学习在地理空间分析中的应用本章重点介绍深度学习在处理大规模空间数据时的变革性作用。详细阐述了卷积神经网络（CNN）在影像语义分割和目标检测中的架构（如U-Net, YOLO）。同时，探讨了图神经网络（GNN）在处理空间关系网络数据（如路网、社会关系网络）中的优势，以及如何将其与地理实体相结合。第二十章：地理空间大数据挖掘与知识发现本章讨论如何从海量、多模态的空间数据中挖掘深层次的模式和知识。涵盖了空间关联规则挖掘、地理文本挖掘（从非结构化文本中抽取空间实体和关系）以及空间预测模型的集成框架，强调知识图谱在地理空间领域构建中的作用。第二十一章：人机交互与沉浸式空间体验随着技术的发展，用户如何更自然地与空间信息互动至关重要。本章探讨了虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在空间数据可视化和现场辅助工作流中的应用。讨论了如何设计直观的三维可视化界面，以及触觉反馈和自然语言处理在提升空间信息交互效率上的潜力。第二十二章：空间信息安全与隐私保护本章关注空间信息系统的安全性和伦理问题。分析了空间数据泄露的风险点，包括定位信息泄露和高精度地形数据安全。详细介绍了差分隐私（Differential Privacy）技术在保护个体空间轨迹数据，同时保证统计分析有效性方面的最新研究进展。 --- 结语本书力图构建一个连贯、深入且与时俱进的空间信息科学知识体系。通过对基础理论的夯实、核心技术的剖析以及对前沿交叉领域的展望，期望能够激发读者对利用空间信息解决复杂现实问题的热情与能力。本书的深度和广度，使其成为空间信息领域学者和实践者不可或缺的工具书。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿起这本书，我最大的感受是它彻底颠覆了我对“数据可视化”的刻板印象。我原本以为这会是一本关于地图投影和色彩理论的教科书，但它实际上深入挖掘了人类认知科学在地理空间表达中的作用。书中花费了大量篇幅讨论“沉浸式环境中的空间感知偏差”，这一点非常新颖。比如，它不仅展示了如何用VR/AR技术构建三维场景，更重要的是，它分析了在虚拟环境中，由于缺乏真实世界中的物理反馈，用户在进行距离判断和相对位置定位时会产生哪些系统性的误差，并提出了基于眼动追踪和触觉反馈的校正模型。这种将心理学、人机交互（HCI）与地理信息科学相结合的跨学科视角，令人耳目一新。其中关于“非传统显示界面”的讨论，比如利用可穿戴设备进行隐形导航提示，或者通过声音景观来表达空间密度，都极具启发性。对于那些渴望将GIS技术带出桌面环境，融入到更自然、更直观的人机交互流程中的设计师和开发者来说，这本书提供的理论框架和案例分析是无价之宝。它不再仅仅是“如何画一个图”，而是上升到了“如何让用户真正‘感受’到空间信息”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种独特的“老派学者”的严谨和激情交织的感觉，尤其是在探讨地理学的本体论基础时。它并非单纯的技术手册，更像是一场关于“空间本质”的哲学辩论。作者们对康德、笛卡尔等经典哲学家的空间观进行了现代化的诠释，并试图以此为基础，建立一套适用于数字环境的、自洽的空间知识表示体系。我被其中关于“拓扑不变性与几何近似”的论述深深吸引。在处理复杂城市网络（如地铁、管网）时，如何平衡几何的精确性与拓扑关系的鲁棒性，是一个长期存在的难题。书中提出了一种基于“持续问询与修正”的动态几何模型，它允许系统在不同分析需求下自动调整空间数据的抽象层次，从而优化计算资源。这种对基础理论的“刨根问底”，让这本书的结论具有极强的普适性和持久的生命力，而非仅仅是追逐一时的技术热点。对于那些希望从根本上理解空间数据结构和分析逻辑的理论研究者而言，这本书提供的深度是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在探讨“伦理、隐私与社会影响”这一主题时，展现出了远超技术手册的社会责任感。它没有回避在地理空间数据爆炸式增长的时代背景下，我们面临的严峻挑战。书中对“高精度定位数据的滥用风险”进行了深入的剖析，不仅仅停留在讨论数据泄露，而是更深入到算法偏见（Algorithmic Bias）如何在空间分析中被固化和放大。例如，作者分析了基于历史犯罪热点数据训练的预测性警务模型，如何在无意中强化了对特定社区的过度监管，并提出了基于“公平性约束”的空间优化模型来缓解这种偏差。这种批判性思维贯穿始终，使得技术不再是中立的工具，而是被置于复杂的社会文化语境中进行审视。对于正在从事智慧城市规划或公共政策制定的专业人士来说，这本书提供了一个必要的道德指南针，提醒我们在追求技术效率的同时，必须关注数据背后的权力结构和人权保障。它让我深刻理解到，地理信息科学的未来，必然是技术进步与社会伦理深度融合的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本关于空间信息科学的权威著作，尽管名字听起来十分高深，但其内容却远超出了传统地理信息系统的范畴，更像是一次对未来数字地球的深度探索。作者们似乎深谙如何将晦涩的理论转化为富有洞察力的实践案例。我尤其欣赏其中关于“实时数据融合与决策支持系统”的章节，它并非简单罗列算法，而是构建了一个从传感器网络数据采集到云端高性能计算，再到终端可视化反馈的完整生态链。书中对多源异构数据的清洗、整合与语义标注的处理流程描述得极为细致，光是处理遥感影像与物联网（IoT）时间序列数据的配准与融合，就占据了相当大的篇幅，并辅以大量的流程图和伪代码示例，对于正在构建智慧城市模型的工程师来说，简直是宝典级别的参考资料。它没有停留在二维地图的层面，而是雄心勃勃地深入到三维和四维时空数据的建模挑战中，探讨了如何用面向对象的方法论来管理动态变化的地理实体属性。这种前瞻性思维，让我在阅读过程中不断思考当前我们行业内许多“想当然”的标准是如何被打破和超越的。阅读体验上，虽然技术细节密集，但作者巧妙地穿插了一些行业前沿的哲学思考，使得这本技术手册读起来不失趣味性，成功地将前沿研究与实际应用之间的鸿沟填补起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术深度和广度令人望而生畏，但其结构组织却异常清晰，体现了作者对学科脉络的深刻把握。它并不是按传统GIS的模块（数据采集、处理、分析、应用）来划分，而是以“计算范式”为核心驱动力展开叙述。例如，关于“大规模地理空间计算的可扩展性架构”，书中详细对比了Hadoop/Spark等分布式计算框架在处理海量地理矢量数据和栅格数据时的性能差异、I/O瓶颈及内存管理策略。特别是对于如何设计高效的地理空间索引（如R-tree的变种在分布式系统下的实现），作者给出的数学证明和基准测试结果非常扎实可信。这种对底层技术栈的深入剖析，使得这本书超越了一般的应用指南。我个人尤其关注了其中关于“空间数据流处理”的部分，它讨论了如何在传感器数据流中实时进行模式识别和异常检测，这对于金融、交通等对时间敏感的行业应用至关重要。阅读过程中，我多次停下来，查阅了引用的经典计算机科学论文，这本书就像一个精心策划的阅读路线图，指引读者从地理学的视角快速掌握现代大规模数据处理的核心技术。

评分☆☆☆☆☆