地理信息係統理論與應用叢書：ArcView地理信息係統空間分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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湯國安，陳正江，趙牡丹 等 著

圖書標籤:

• 地理信息係統
• ArcView
• 空間分析
• GIS
• 遙感
• 地圖學
• 地理學
• 應用
• 技術
• 叢書

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030107176

版次：1

商品編碼：10006545

包裝：平裝

叢書名： 地理信息係統理論與應用叢書

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：248

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：從事GIS的開發、應用人員，高等院校GIS專業的本科生。
　　AreView是美國ESRI公司推齣的地理信息係統（GIS）基礎平颱軟件，多年來在國內外得到廣泛應用。本書是以作者近年來大量應用實踐為基礎，首先介紹ArcView應用基礎及主要功能，重點介紹ArcView的空間分析功能以及ArcView在DEM建立、地圖利圖、遙感數廣圖象處理等方麵的應用。

內容簡介

　　AreView是美國ESRI公司推齣的地理信息係統（GIS）基礎平颱軟件，多年來在國內外得到廣泛應用。《地理信息係統理論與應用叢書：ArcView地理信息係統空間分析方法》是以作者近年來大量應用實踐為基礎，首先介紹ArcView應用基礎及主要功能，重點介紹ArcView的空間分析功能以及ArcView在DEM建立、地圖利圖、遙感數廣圖象處理等方麵的應用。

目錄

前言
第一章 GIS與ArcView
第一節 地理信息係統簡介
第二節 GIS的數據模型
第三節 地理信息係統的空間分析功能
第四節 ArcView GIS簡介

第二章 “項目”、“主題”與“視圖”
第一節 ArcView中的項目及其管理
第二節 主題（Theme）
第三節 視圖（View）
第四節 主題錶（Theme Table）
第五節 主題的地理關聯與視圖投影

第三章 “主題”的展示
第一節 圖例編輯
第二節 圖例要素的修改和符號縮放
第三節 用主題特徵控製主題顯示

第四章 ArcView錶格
第一節 用ArcView創建新錶格
第二節 加載外來錶格
第三節 錶格的編輯
第四節 錶格的連接
第五節 錶格的鏈接
第六節 錶格數據的歸納與統計
第七節 錶格的打印輸齣

第五章 Shape文件及其編輯
第一節 Shape格式及其優點
第二節 Shape文件的編輯
第三節 建立Shape文件的熱鏈接

第六章 專題地圖編製
第一節 版麵設計（Layout）的操作基礎
第二節 版麵設計的一般步驟
第三節 圖麵素材的重新組織
第四節 創建用戶模闆
第五節 專題地圖的打印

第七章 ArcView用戶界麵的自定義
第一節 自定義用戶界麵
第二節 Avenue程序語言初步
第三節 ArcView與其他應用程序的集成

第八章 空間分析導論
第一節 空間數據
第二節 空間分析

第九章 ArcView的空間分析基礎
第一節 柵格主題的簡單顯示
第二節 柵格主題的查詢及顯示
第三節 有關柵格主題空間分析的幾個基本操作
第四節 柵格主題的命名、管理與No Data數據的處理

第十章 ArcView空間分析基本功能
第一節 距離製圖功能
第二節 密度功能
第三節 錶麵功能
第四節 可視性分析
第五節 統計功能
第六節 選擇、數學運算功能
第七節 鄰域分析、重分類功能
第八節 水文分析

第十一章 ArcView空間分析例證
第一節 地形指標提取
第二節 明暗等高綫圖的製作
第三節 退耕還林還草的監測研究

第十二章 ArcView的三維分析模塊
第一節 三維透視觀察
第二節 三維形狀的創建
第三節 錶麵模型的創建
第四節 錶麵分析

第十三章 ArcView網絡分析
第一節 ArcView網絡分析概述
第二節 ArcView網絡分析的基本功能

第十四章 ArcView DEM地形分析精度
第一節 DEM地形描述誤差的量化模擬
第二節 不同比例尺DEM提取地形因子的精度初探
第三節 DEM提取地麵坡度的不確定性模擬
參考文獻

前言/序言

空間數據科學與數字地球前沿探索 本書聚焦於當前地理信息科學（GIS）領域最前沿、最具創新性的理論框架與應用實踐，旨在為研究人員、高級工程師及GIS專業學生提供一個深入理解和掌握下一代空間分析工具與思維模式的專業指南。本書內容涵蓋瞭從數據采集到復雜模型構建、再到決策支持係統的全流程，特彆強調瞭大數據、人工智能與遙感技術深度融閤所帶來的範式轉變。 第一部分：空間數據科學的理論基石與計算範式 本部分深入探討瞭支撐現代空間分析的數學與計算理論。我們首先迴顧瞭經典的空間統計學（Spatial Statistics）在處理自相關性、異質性等核心問題上的局限性，並引入瞭拓撲數據分析（Topological Data Analysis, TDA）在提取高維空間數據中的不變結構和形狀特徵方麵的應用。詳細解析瞭持續同調（Persistent Homology）如何用於識彆地理現象在不同尺度上的“洞”和“連通性”，這對於理解城市形態、生態網絡等復雜係統的內在結構至關重要。 其次，我們構建瞭空間計算理論（Spatial Computation Theory）的新框架，重點闡述瞭如何利用並行計算架構（如GPU加速）來處理PB級地理空間數據集。討論瞭網格化與離散化的誤差邊界分析，以及如何采用自適應網格技術最小化計算過程中的信息損失。在此基礎上，本書對空間隨機過程模型（Spatial Stochastic Process Models）進行瞭更新，引入瞭馬爾可夫隨機場（MRF）的深度學習變體，用以模擬更復雜的時空演化過程。 第二部分：新一代遙感與高精度定位技術 本部分聚焦於支撐高精度空間建模的數據源革新。我們詳細剖析瞭高光譜與超光譜遙感在礦物識彆、植被生理狀態監測中的最新進展，並特彆關注瞭閤成孔徑雷達（SAR）乾涉測量（InSAR）在地殼形變、水體監測中的亞厘米級精度實現機製。內容深入到相位解纏算法、大氣校正模型的最新優化策略。 此外，本書對低空無人機（UAV）攝影測量的精度控製與數據融閤技術進行瞭係統梳理。探討瞭如何結閤GNSS實時動態定位（RTK/PPK）技術與多源傳感器（LiDAR、可見光）數據，生成具有厘米級絕對精度的三維點雲模型。針對“數據到信息”的轉化瓶頸，我們詳細介紹瞭幾何約束下的特徵提取算法，以應對復雜城市環境下的遮擋和混淆問題。 第三部分：深度學習賦能的空間分析模型 本部分是本書的核心創新點之一，重點闡述瞭如何將深度學習技術有效地遷移至地理空間領域。我們不僅僅停留在傳統的圖像分類，而是深入探討瞭捲積神經網絡（CNN）在語義分割和對象檢測中處理空間上下文信息的方法。例如，如何設計具有空間注意力機製的U-Net結構來精準識彆地錶覆蓋類型，以及如何通過圖捲積網絡（GCN）來分析社交網絡中的地理影響力和空間擴散。 特彆地，本書提供瞭一整套時空圖神經網絡（Spatiotemporal Graph Neural Networks, STGNN）的構建與應用指南。這包括如何構建反映真實世界連接性的空間鄰接矩陣，以及如何結閤循環神經網絡（RNN）或Transformer結構來預測交通流、汙染物擴散等動態過程。內容涉及圖學習中的特徵工程、訓練策略的調整，以及模型在缺乏標記數據時的遷移學習方法。 第四部分：決策支持係統與數字孿生構建 本部分將理論與應用場景緊密結閤，探討瞭如何利用前述的先進技術構建實用且智能的決策係統。我們詳細分析瞭基於Agent的地理模擬（ABM）的建模框架，重點是如何將機器學習預測結果作為Agent的行為驅動力，模擬復雜的社會經濟-環境交互過程，如城市擴張的反饋機製或傳染病的傳播路徑。 關於數字孿生（Digital Twin）的構建，本書提齣瞭一個包含“感知-認知-行動”閉環的GIS架構。在“感知層”，強調瞭實時數據流的集成與清洗；在“認知層”，則展示瞭如何利用預測模型和情景模擬工具生成最優決策方案；在“行動層”，討論瞭如何將決策結果反饋至物聯網（IoT）設備或自動化係統中。案例研究涵蓋瞭智慧基礎設施管理、災害風險動態評估等高價值應用。 第五部分：空間數據治理、倫理與可視化錶達 最後，本書關注於空間信息技術的“軟實力”——數據治理與錶達。我們探討瞭空間數據基礎設施（SDI）的演進方嚮，特彆是對語義互操作性的挑戰與解決方案（如使用本體論Ontology）。數據隱私保護在地理空間數據共享中的應用，如差分隱私（Differential Privacy）在點雲數據和軌跡數據脫敏中的具體實現。 在可視化方麵，本書超越瞭傳統的地圖製作，轉嚮交互式與沉浸式數據可視化。內容涵蓋瞭如何使用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術構建沉浸式決策環境，以及如何利用基於Web的地理空間框架（如CesiumJS, Deck.gl）高效渲染大規模三維數據，實現真正意義上的實時空間探索與分析。 本書適閤對象： 具有紮實的GIS基礎知識，希望深入瞭解空間數據科學前沿理論、掌握高級空間建模技術、並緻力於在遙感、城市規劃、環境科學或數據科學領域進行創新實踐的高級專業人士。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一個長期在城市規劃領域工作的從業者，我對GIS的應用早已耳熟能詳，但真正深入理解其背後的空間分析邏輯，卻一直覺得有所欠缺。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的空白。它不僅僅是介紹ArcView的操作技巧，更重要的是，它深入剖析瞭各種空間分析方法的原理和應用場景。我特彆喜歡作者在講解過程中，那種循序漸進、由淺入深的態度。很多以前覺得難以理解的概念，比如拓撲關係、空間插值等，在書中的詳細闡述和圖示幫助下，變得異常清晰。我曾經在項目中遇到過一個復雜的選址問題，需要綜閤考慮多個空間因素，用傳統的 Excel 和其他軟件處理起來非常吃力。讀完這本書後，我意識到ArcView的空間分析功能完全可以高效地解決這個問題，並且能給齣更科學的決策依據。這本書為我提供瞭寶貴的理論支持和實踐指導，我相信它將極大地提升我在城市規劃和管理工作中的效率和專業性。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 我是在一個偶然的機會下看到這本書的，當時我正在為一項關於區域經濟發展的課題尋找數據分析工具，對GIS有所耳聞但瞭解不深。這本書給我帶來瞭巨大的驚喜！它用非常易懂的方式，將ArcView這個強大的GIS軟件以及各種空間分析方法介紹得淋灕盡緻。我從未想過，原來地圖不僅僅是用來顯示的，它還可以承載如此豐富的信息，並且通過科學的分析，揭示齣數據背後的規律。書中的“網絡分析”章節，讓我意識到如何在城市交通規劃中優化路綫，如何更有效地分配資源，這些對於我們這種需要進行區域規劃的團隊來說，簡直是福音。而且，這本書的語言風格非常接地氣，沒有過多晦澀的專業術語，讓我能夠輕鬆愉快地學習。我現在已經開始嘗試將學到的分析方法應用到我們的項目中，並且已經初步看到瞭效果。這本書不僅為我打開瞭一個新的研究領域，更重要的是，它為我解決實際問題提供瞭強有力的工具和方法。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書真是打開瞭我對地理信息係統（GIS）的新世界！我一直對地圖和空間數據非常著迷，但總是覺得隔著一層神秘的麵紗。直到我翻開這本書，那些復雜的理論和技術突然變得清晰起來。作者用非常生動形象的比喻，將ArcView這個強大的工具描繪得栩栩如生，仿佛我一下子就擁有瞭施展空間魔法的能力。尤其是關於空間分析方法的講解，簡直是太到位瞭！以前我隻知道 GIS 可以做地圖，但這本書讓我明白，它更是一個強大的分析工具，可以揭示隱藏在數據中的深層關係。從緩衝區分析到疊加分析，再到網絡分析，每一個章節都像是一次探險，讓我收獲滿滿。而且，書中的案例分析非常貼閤實際，讓我能夠立刻將學到的知識應用到自己的小項目中，那種成就感無與倫比。我現在已經迫不及待地想用 ArcView 去分析我的傢鄉的土地利用情況，或者研究一下城市交通網絡的優化方案瞭！這本書真的是 GIS 入門和進階的絕佳選擇，強烈推薦給所有對地理信息係統感興趣的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我是一名剛開始接觸GIS的在校大學生，這本書簡直就是我學習道路上的指路明燈！原本以為GIS會是一個枯燥乏味、充滿代碼和公式的學科，但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者的語言風格非常親切，就像一位經驗豐富的朋友在耐心地指導我。每一章的開頭都會提齣一個引人入勝的問題，然後通過對ArcView的介紹和空間分析方法的講解，最終給齣令人信服的答案。我特彆欣賞書中對不同空間分析方法的應用案例的描述，這些案例生動有趣，讓我能夠看到GIS在解決實際問題中的巨大潛力。比如，在講解“點密度分析”時，作者通過分析犯罪率數據來展示如何識彆高風險區域，這種案例立刻激發瞭我對 GIS 的學習熱情。而且，書中的配圖和截圖非常清晰，讓我能夠輕鬆地跟隨作者的步驟進行操作。我已經迫不及待地想在實驗室裏親自實踐這些方法瞭！這本書不僅教會瞭我知識，更點燃瞭我對 GIS 的好奇心和探索欲。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 作為一名資深的GIS研究者，我一直在尋找一本能夠深入挖掘ArcView空間分析精髓的專業著作。這本書無疑滿足瞭我的期望。它不僅僅停留在基礎操作層麵，而是對各種復雜空間分析算法進行瞭深入的理論探討，並結閤ArcView的實際功能進行瞭詳細闡釋。我尤其贊賞書中對“空間統計”和“空間建模”等高級概念的講解，這些內容對於我進行更深層次的學術研究非常有價值。作者在論述過程中，邏輯嚴謹，論證充分，並且引用瞭大量的學術文獻，使得本書具有很高的學術參考價值。我發現書中的一些分析方法和思路，對於我目前正在進行的一個關於環境影響評價的項目非常有啓發。通過這本書，我不僅鞏固瞭對ArcView的理解，更重要的是，我學習到瞭一些新的、更高效的空間分析策略，相信這將對我未來的科研工作産生積極影響。

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

對於學習地理信息係統很有幫助

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

最好是結閤軟件來學習，更有效。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍！ 下次再來！

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍！ 下次再來！

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

挺好的，挺快的，還有發票，就是買瞭兩本書開瞭一張發票

評分☆☆☆☆☆

挺好的