地理信息系统理论与应用丛书：ArcView地理信息系统空间分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤国安，陈正江，赵牡丹 等 著

图书标签:

• 地理信息系统
• ArcView
• 空间分析
• GIS
• 遥感
• 地图学
• 地理学
• 应用
• 技术
• 丛书

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030107176

版次：1

商品编码：10006545

包装：平装

丛书名： 地理信息系统理论与应用丛书

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：248

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：从事GIS的开发、应用人员，高等院校GIS专业的本科生。
　　AreView是美国ESRI公司推出的地理信息系统（GIS）基础平台软件，多年来在国内外得到广泛应用。本书是以作者近年来大量应用实践为基础，首先介绍ArcView应用基础及主要功能，重点介绍ArcView的空间分析功能以及ArcView在DEM建立、地图利图、遥感数广图象处理等方面的应用。

内容简介

　　AreView是美国ESRI公司推出的地理信息系统（GIS）基础平台软件，多年来在国内外得到广泛应用。《地理信息系统理论与应用丛书：ArcView地理信息系统空间分析方法》是以作者近年来大量应用实践为基础，首先介绍ArcView应用基础及主要功能，重点介绍ArcView的空间分析功能以及ArcView在DEM建立、地图利图、遥感数广图象处理等方面的应用。

目录

前言
第一章 GIS与ArcView
第一节 地理信息系统简介
第二节 GIS的数据模型
第三节 地理信息系统的空间分析功能
第四节 ArcView GIS简介

第二章 “项目”、“主题”与“视图”
第一节 ArcView中的项目及其管理
第二节 主题（Theme）
第三节 视图（View）
第四节 主题表（Theme Table）
第五节 主题的地理关联与视图投影

第三章 “主题”的展示
第一节 图例编辑
第二节 图例要素的修改和符号缩放
第三节 用主题特征控制主题显示

第四章 ArcView表格
第一节 用ArcView创建新表格
第二节 加载外来表格
第三节 表格的编辑
第四节 表格的连接
第五节 表格的链接
第六节 表格数据的归纳与统计
第七节 表格的打印输出

第五章 Shape文件及其编辑
第一节 Shape格式及其优点
第二节 Shape文件的编辑
第三节 建立Shape文件的热链接

第六章 专题地图编制
第一节 版面设计（Layout）的操作基础
第二节 版面设计的一般步骤
第三节 图面素材的重新组织
第四节 创建用户模板
第五节 专题地图的打印

第七章 ArcView用户界面的自定义
第一节 自定义用户界面
第二节 Avenue程序语言初步
第三节 ArcView与其他应用程序的集成

第八章 空间分析导论
第一节 空间数据
第二节 空间分析

第九章 ArcView的空间分析基础
第一节 栅格主题的简单显示
第二节 栅格主题的查询及显示
第三节 有关栅格主题空间分析的几个基本操作
第四节 栅格主题的命名、管理与No Data数据的处理

第十章 ArcView空间分析基本功能
第一节 距离制图功能
第二节 密度功能
第三节 表面功能
第四节 可视性分析
第五节 统计功能
第六节 选择、数学运算功能
第七节 邻域分析、重分类功能
第八节 水文分析

第十一章 ArcView空间分析例证
第一节 地形指标提取
第二节 明暗等高线图的制作
第三节 退耕还林还草的监测研究

第十二章 ArcView的三维分析模块
第一节 三维透视观察
第二节 三维形状的创建
第三节 表面模型的创建
第四节 表面分析

第十三章 ArcView网络分析
第一节 ArcView网络分析概述
第二节 ArcView网络分析的基本功能

第十四章 ArcView DEM地形分析精度
第一节 DEM地形描述误差的量化模拟
第二节 不同比例尺DEM提取地形因子的精度初探
第三节 DEM提取地面坡度的不确定性模拟
参考文献

前言/序言

空间数据科学与数字地球前沿探索 本书聚焦于当前地理信息科学（GIS）领域最前沿、最具创新性的理论框架与应用实践，旨在为研究人员、高级工程师及GIS专业学生提供一个深入理解和掌握下一代空间分析工具与思维模式的专业指南。本书内容涵盖了从数据采集到复杂模型构建、再到决策支持系统的全流程，特别强调了大数据、人工智能与遥感技术深度融合所带来的范式转变。 第一部分：空间数据科学的理论基石与计算范式 本部分深入探讨了支撑现代空间分析的数学与计算理论。我们首先回顾了经典的空间统计学（Spatial Statistics）在处理自相关性、异质性等核心问题上的局限性，并引入了拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA）在提取高维空间数据中的不变结构和形状特征方面的应用。详细解析了持续同调（Persistent Homology）如何用于识别地理现象在不同尺度上的“洞”和“连通性”，这对于理解城市形态、生态网络等复杂系统的内在结构至关重要。 其次，我们构建了空间计算理论（Spatial Computation Theory）的新框架，重点阐述了如何利用并行计算架构（如GPU加速）来处理PB级地理空间数据集。讨论了网格化与离散化的误差边界分析，以及如何采用自适应网格技术最小化计算过程中的信息损失。在此基础上，本书对空间随机过程模型（Spatial Stochastic Process Models）进行了更新，引入了马尔可夫随机场（MRF）的深度学习变体，用以模拟更复杂的时空演化过程。 第二部分：新一代遥感与高精度定位技术 本部分聚焦于支撑高精度空间建模的数据源革新。我们详细剖析了高光谱与超光谱遥感在矿物识别、植被生理状态监测中的最新进展，并特别关注了合成孔径雷达（SAR）干涉测量（InSAR）在地壳形变、水体监测中的亚厘米级精度实现机制。内容深入到相位解缠算法、大气校正模型的最新优化策略。 此外，本书对低空无人机（UAV）摄影测量的精度控制与数据融合技术进行了系统梳理。探讨了如何结合GNSS实时动态定位（RTK/PPK）技术与多源传感器（LiDAR、可见光）数据，生成具有厘米级绝对精度的三维点云模型。针对“数据到信息”的转化瓶颈，我们详细介绍了几何约束下的特征提取算法，以应对复杂城市环境下的遮挡和混淆问题。 第三部分：深度学习赋能的空间分析模型 本部分是本书的核心创新点之一，重点阐述了如何将深度学习技术有效地迁移至地理空间领域。我们不仅仅停留在传统的图像分类，而是深入探讨了卷积神经网络（CNN）在语义分割和对象检测中处理空间上下文信息的方法。例如，如何设计具有空间注意力机制的U-Net结构来精准识别地表覆盖类型，以及如何通过图卷积网络（GCN）来分析社交网络中的地理影响力和空间扩散。 特别地，本书提供了一整套时空图神经网络（Spatiotemporal Graph Neural Networks, STGNN）的构建与应用指南。这包括如何构建反映真实世界连接性的空间邻接矩阵，以及如何结合循环神经网络（RNN）或Transformer结构来预测交通流、污染物扩散等动态过程。内容涉及图学习中的特征工程、训练策略的调整，以及模型在缺乏标记数据时的迁移学习方法。 第四部分：决策支持系统与数字孪生构建 本部分将理论与应用场景紧密结合，探讨了如何利用前述的先进技术构建实用且智能的决策系统。我们详细分析了基于Agent的地理模拟（ABM）的建模框架，重点是如何将机器学习预测结果作为Agent的行为驱动力，模拟复杂的社会经济-环境交互过程，如城市扩张的反馈机制或传染病的传播路径。 关于数字孪生（Digital Twin）的构建，本书提出了一个包含“感知-认知-行动”闭环的GIS架构。在“感知层”，强调了实时数据流的集成与清洗；在“认知层”，则展示了如何利用预测模型和情景模拟工具生成最优决策方案；在“行动层”，讨论了如何将决策结果反馈至物联网（IoT）设备或自动化系统中。案例研究涵盖了智慧基础设施管理、灾害风险动态评估等高价值应用。 第五部分：空间数据治理、伦理与可视化表达 最后，本书关注于空间信息技术的“软实力”——数据治理与表达。我们探讨了空间数据基础设施（SDI）的演进方向，特别是对语义互操作性的挑战与解决方案（如使用本体论Ontology）。数据隐私保护在地理空间数据共享中的应用，如差分隐私（Differential Privacy）在点云数据和轨迹数据脱敏中的具体实现。 在可视化方面，本书超越了传统的地图制作，转向交互式与沉浸式数据可视化。内容涵盖了如何使用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术构建沉浸式决策环境，以及如何利用基于Web的地理空间框架（如CesiumJS, Deck.gl）高效渲染大规模三维数据，实现真正意义上的实时空间探索与分析。 本书适合对象： 具有扎实的GIS基础知识，希望深入了解空间数据科学前沿理论、掌握高级空间建模技术、并致力于在遥感、城市规划、环境科学或数据科学领域进行创新实践的高级专业人士。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 我是在一个偶然的机会下看到这本书的，当时我正在为一项关于区域经济发展的课题寻找数据分析工具，对GIS有所耳闻但了解不深。这本书给我带来了巨大的惊喜！它用非常易懂的方式，将ArcView这个强大的GIS软件以及各种空间分析方法介绍得淋漓尽致。我从未想过，原来地图不仅仅是用来显示的，它还可以承载如此丰富的信息，并且通过科学的分析，揭示出数据背后的规律。书中的“网络分析”章节，让我意识到如何在城市交通规划中优化路线，如何更有效地分配资源，这些对于我们这种需要进行区域规划的团队来说，简直是福音。而且，这本书的语言风格非常接地气，没有过多晦涩的专业术语，让我能够轻松愉快地学习。我现在已经开始尝试将学到的分析方法应用到我们的项目中，并且已经初步看到了效果。这本书不仅为我打开了一个新的研究领域，更重要的是，它为我解决实际问题提供了强有力的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书真是打开了我对地理信息系统（GIS）的新世界！我一直对地图和空间数据非常着迷，但总是觉得隔着一层神秘的面纱。直到我翻开这本书，那些复杂的理论和技术突然变得清晰起来。作者用非常生动形象的比喻，将ArcView这个强大的工具描绘得栩栩如生，仿佛我一下子就拥有了施展空间魔法的能力。尤其是关于空间分析方法的讲解，简直是太到位了！以前我只知道 GIS 可以做地图，但这本书让我明白，它更是一个强大的分析工具，可以揭示隐藏在数据中的深层关系。从缓冲区分析到叠加分析，再到网络分析，每一个章节都像是一次探险，让我收获满满。而且，书中的案例分析非常贴合实际，让我能够立刻将学到的知识应用到自己的小项目中，那种成就感无与伦比。我现在已经迫不及待地想用 ArcView 去分析我的家乡的土地利用情况，或者研究一下城市交通网络的优化方案了！这本书真的是 GIS 入门和进阶的绝佳选择，强烈推荐给所有对地理信息系统感兴趣的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

评价四： 作为一名资深的GIS研究者，我一直在寻找一本能够深入挖掘ArcView空间分析精髓的专业著作。这本书无疑满足了我的期望。它不仅仅停留在基础操作层面，而是对各种复杂空间分析算法进行了深入的理论探讨，并结合ArcView的实际功能进行了详细阐释。我尤其赞赏书中对“空间统计”和“空间建模”等高级概念的讲解，这些内容对于我进行更深层次的学术研究非常有价值。作者在论述过程中，逻辑严谨，论证充分，并且引用了大量的学术文献，使得本书具有很高的学术参考价值。我发现书中的一些分析方法和思路，对于我目前正在进行的一个关于环境影响评价的项目非常有启发。通过这本书，我不仅巩固了对ArcView的理解，更重要的是，我学习到了一些新的、更高效的空间分析策略，相信这将对我未来的科研工作产生积极影响。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我是一名刚开始接触GIS的在校大学生，这本书简直就是我学习道路上的指路明灯！原本以为GIS会是一个枯燥乏味、充满代码和公式的学科，但这本书完全颠覆了我的认知。作者的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的朋友在耐心地指导我。每一章的开头都会提出一个引人入胜的问题，然后通过对ArcView的介绍和空间分析方法的讲解，最终给出令人信服的答案。我特别欣赏书中对不同空间分析方法的应用案例的描述，这些案例生动有趣，让我能够看到GIS在解决实际问题中的巨大潜力。比如，在讲解“点密度分析”时，作者通过分析犯罪率数据来展示如何识别高风险区域，这种案例立刻激发了我对 GIS 的学习热情。而且，书中的配图和截图非常清晰，让我能够轻松地跟随作者的步骤进行操作。我已经迫不及待地想在实验室里亲自实践这些方法了！这本书不仅教会了我知识，更点燃了我对 GIS 的好奇心和探索欲。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一个长期在城市规划领域工作的从业者，我对GIS的应用早已耳熟能详，但真正深入理解其背后的空间分析逻辑，却一直觉得有所欠缺。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的空白。它不仅仅是介绍ArcView的操作技巧，更重要的是，它深入剖析了各种空间分析方法的原理和应用场景。我特别喜欢作者在讲解过程中，那种循序渐进、由浅入深的态度。很多以前觉得难以理解的概念，比如拓扑关系、空间插值等，在书中的详细阐述和图示帮助下，变得异常清晰。我曾经在项目中遇到过一个复杂的选址问题，需要综合考虑多个空间因素，用传统的 Excel 和其他软件处理起来非常吃力。读完这本书后，我意识到ArcView的空间分析功能完全可以高效地解决这个问题，并且能给出更科学的决策依据。这本书为我提供了宝贵的理论支持和实践指导，我相信它将极大地提升我在城市规划和管理工作中的效率和专业性。

评分☆☆☆☆☆

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不错的书籍！ 下次再来！

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最好是结合软件来学习，更有效。

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