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邢超，李斌等编著 著

图书标签:

• ArcGIS
• GIS
• 地理信息系统
• 空间分析
• 地图学
• ArcGIS Pro
• ArcGIS Desktop
• 学习指南
• 教程
• 软件操作

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030289568

商品编码：1027898612

出版时间：2010-09-01

作  者:邢超, 等 编著 定  价:75 出 版 社:科学出版社 出版日期:2010年09月01日 页  数:499 装  帧:平装 ISBN:9787030289568 ●前言
●第1章 如何使用ArcToolbox
●1.1 ArcToolbox概述
●1.1.1 ArcToolbox工具箱
●1.1.2 ArcToolbox工具
●1.1.3 ArcToolbox工具使用许可（License）
●1.1.4 ArcToolbox支持的数据类型
●1.2如何使用ArcToolbox
●1.2.1如何执行工具
●1.2.1.1填写工具参数
●1.2.1.2获取工具的帮助
●1.2.1.3参数状态图标
●1.2.1.4可选参数
●1.2.2如何查找工具
●1.2.2.1索引（Index）
●1.2.2.2搜索（Search）
●1.2.3如何进行环境设置（Environment Se~ings）
●1.2.3.1什么是环境设置
●1.2.3.2环境设置的等级
●1.2.3.3如何进行环境设置
●部分目录

内容简介

《ArcGIS学习指南:ArcToolbox》以ArcGIS的核心应用——ArcToolbox为切入点，系统介绍了ArcGIS分析、处理和挖掘地理信息的原理、流程和方法。全书共9章。靠前章介绍如何使用ArcToolbox，详细讲解了工具使用，并阐述了ArcToolbox与Geoprocessing的关系；第2～7章为主体内容，包括ArcGIS分析、地图制图、数据转换、数据管理、线性参考、多维数据等；第8章实践案例串联了前面章节的工具使用，还将内容延伸到了模型和脚本。附录包含了ArcGIS桌面软件操作入门指导、ArcToolbox使用时具体工具输出的环境变量和拓扑规则。
《ArcGIS学习指南:ArcToolbox》是普及型进阶读物，可供ArcGIS初学者入门参考和进阶者提高之用，并可作为专家级用户的案头工具书以及大专院校GIS及相关专业师生学习和教学实践参考用书。 
邢超, 等 编著 邢超，1980年生，毕业于南京大学地图学与GIs专业。ESRI中国（北京）培训中心首席培训师，具有超过8年的GIS授课经验，曾在多个Arc GIS培训中担任主讲，授课时长逾2000小时；担任过多个GIS项目的主要技术负责人或技术顾问；具有丰富的空间数据库项目建设经验；曾被聘为第29届奥林匹克运动会组委会安保工作顾问。
，962年生，博士，副教授，现任教于长安大学。具有20余年的教学和科研经验，现从事空间数据库设计与实现、地理信息系统应用与开发、变形监测与数据处理及分析等方面的教学与研究工作；已发表学术论文20余篇，参与编写教材2部，参与撰写专著1部；主持或参与完成多项重量或省等     2.1.1概述
    提取（Extract）工具集主要用于在要素类或表格中根据属性或空间条件提取所需要的内容。这些工具将生成新的要素类或表格，根据条件选择出来的数据就放在新生成的要素类或表格中。
    在实际工作中，有时获取的数据可能会比要用的多出一些，因此要将所需部分抽取出来。例如，有的河流数据，但只需要河北省的河流数据，那么就需要在河流数据中沿着河北省的行政边界把河北的河流数据提取出来，生成一个新的要素类，这个新生成的要素类中只包含河北边界内的河流数据。有时则需要根据某个属性条件提取所需要的数据'比如从所有的土地利用现状数据中提取地类为耕地的地块。
    2.1.2工具操作
&nbs;等

《探索未知：全球地理信息系统前沿技术应用》 书籍简介 在信息爆炸的今天，地理空间数据的获取、处理、分析和可视化能力已成为推动科学研究、产业升级乃至国家治理现代化的核心驱动力之一。然而，传统的地理信息系统（GIS）应用范畴和技术瓶颈正在被一系列革命性的前沿技术不断突破。《探索未知：全球地理信息系统前沿技术应用》正是一部深度聚焦于当前及未来GIS领域最新发展趋势、突破性技术融合与复杂实践案例的专业著作。本书旨在为地理信息科学研究人员、高级数据工程师、政策制定者以及希望将空间智能深度嵌入业务流程的企业技术负责人，提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。 本书结构严谨，内容涵盖了地理空间智能领域的五大核心模块，每一部分都旨在阐述如何利用尖端技术解决现实世界中的复杂问题。 --- 第一篇：新一代空间数据基础设施与数据融合 本篇聚焦于支撑未来GIS应用的高性能数据基础架构，以及如何整合异构数据源，构建统一的空间知识图谱。 1.1 云原生与分布式空间计算架构： 探讨了从传统桌面GIS向大规模、弹性伸缩的云原生地理空间平台迁移的必要性与技术路径。重点分析了基于容器化（如Docker、Kubernetes）的空间数据服务部署策略，如何实现PB级空间数据集的快速查询与分析。深入解析了PostGIS、GeoSpark、以及专用的云端空间数据库（如Amazon Aurora Spatial, Google Cloud Spanner with S2 Library）的性能优化、扩展性和灾备机制。 1.2 实时传感网络与物联网（IoT）空间数据流处理： 详细介绍了低延迟、高并发的流式地理空间数据处理框架。内容覆盖MQTT、Kafka等消息队列在时空数据采集中的应用，以及使用Apache Flink或Spark Streaming进行实时轨迹追踪、异常点检测和情景感知（Context-Awareness）的实践方法。我们不再仅仅是记录位置，而是实时洞察位置背后的动态变化。 1.3 多源异构数据融合与本体论构建： 阐述了如何将遥感影像、激光雷达点云、社交媒体文本、物联网时间序列数据与传统的矢量数据进行语义层面的对齐与融合。重点讨论了地理空间本体论（Geospatial Ontology）的设计原则，如何利用知识图谱技术（如Neo4j、Triple Stores）构建跨越不同数据源的统一空间关系模型，从而实现更深层次的推理和关联分析。 --- 第二篇：深度学习赋能的高级空间感知 本篇是全书的技术核心之一，深入探讨了如何利用深度学习模型从非结构化地理空间数据中提取高价值信息，超越传统图像处理方法的局限性。 2.1 卷积神经网络（CNN）在遥感影像解译中的突破： 详细分析了U-Net、Mask R-CNN等先进网络结构在精细地物分类、变化检测（Change Detection）和目标定量测量中的应用。内容包括如何构建大规模标注数据集、处理遥感数据的辐射畸变和几何校正、以及多光谱、高光谱数据的深度特征提取策略。 2.2 迁移学习与小样本学习在地理空间任务中的应用： 面对专业领域（如特定灾害监测、稀有地物识别）标注数据稀疏的挑战，本章介绍了如何利用预训练的通用模型（如在ImageNet上训练的模型）进行迁移，或使用元学习（Meta-Learning）方法，实现在有限样本下快速适应新任务的地理空间模型。 2.3 时空序列深度模型与预测分析： 涵盖了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及更先进的图神经网络（GNN）在交通流预测、城市热力学扩散模拟以及气候模型校准中的应用。重点解析了如何将GNN应用于路网或城市网格结构上，以捕捉复杂的空间依赖关系。 --- 第三篇：数字孪生与沉浸式空间交互 本篇关注于构建与现实世界同步、可交互、可模拟的虚拟空间模型，这是实现下一代城市管理和工程设计的基础。 3.1 高精度三维建模与实景重建技术： 详细介绍了从无人机摄影测量（UAV Photogrammetry）、航空激光雷达（LiDAR）到地面移动扫描（Mobile Mapping Systems）的数据采集流程，以及如何将海量点云数据高效处理、简化并转化为可用于实时渲染的BIM/CIM模型。 3.2 物理引擎与空间仿真集成： 探讨了如何将数字孪生模型与流体力学、电磁学等专业仿真引擎（如OpenFOAM, COMSOL）进行耦合。实例分析包括建筑群落的气流组织模拟、地下管网的水力模型验证，以及灾害蔓延（如火灾、洪水）的实时推演。 3.3 扩展现实（XR）在空间数据可视化中的融合： 超越传统的桌面显示，本章着重于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）技术在现场作业指导、复杂基础设施的“透视”检查以及公众参与规划决策中的创新应用。讨论了空间锚定技术（Spatial Anchoring）和延迟补偿在确保沉浸式体验中的关键作用。 --- 第四篇：空间智能与决策支持系统 本篇将技术落地到实际的决策场景，关注如何利用高级分析和优化算法，直接驱动业务流程和政策制定。 4.1 空间优化与资源配置： 深入讲解了组合优化、路径规划（如VRP的精确求解与启发式算法）以及设施选址模型（如Maximal Covering Location Problem, MCLP）在物流配送、应急响应和公共服务均等化中的应用。 4.2 基于Agent的复杂系统建模（ABM）： 阐述了如何利用基于主体的模型来模拟人类行为、市场动态或传染病在城市空间中的扩散。这对于理解城市发展的非线性、涌现性特征至关重要。 4.3 可解释性人工智能（XAI）在地理决策中的应用： 随着AI模型在信贷评估、风险评估等敏感领域的使用增加，本章强调了理解模型决策背后的地理空间逻辑的重要性。内容涉及LIME、SHAP等技术在解释地理预测结果上的定制化应用。 --- 第五篇：全球地学数据治理与伦理挑战 本书最后一部分着眼于GIS技术发展带来的宏观和伦理影响，确保技术应用的可持续性和社会责任感。 5.1 开放地理空间数据标准与互操作性： 探讨了OGC（开放地理空间信息联盟）最新的标准进展，如WFS 3.0、3D Tiles格式的普及，以及如何实现跨组织、跨国界数据的无缝交换和使用。 5.2 隐私保护与差分隐私技术在空间数据中的应用： 鉴于地理位置数据的敏感性，本章详细介绍了差分隐私（Differential Privacy）技术如何量化并注入噪声到空间数据集中，以便在保护个体位置信息的同时，仍能进行有意义的宏观统计分析。 5.3 空间公平性与算法偏见： 讨论了训练数据（如历史数据）中固有的社会经济偏见如何通过空间分析模型被放大，并提出了识别和缓解空间算法歧视的实践框架，确保地理信息技术能促进而不是加剧社会不平等。 --- 目标读者群体： 具备一定GIS基础知识，致力于将前沿计算技术（AI、云计算、大数据）应用于地理空间领域的专业人士和研究人员。本书适合作为高级研究生课程教材或企业内训的深度参考资料。它提供的不是软件操作手册，而是驱动未来空间智能解决方案的底层思维框架和工程实践指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面的色彩搭配很有质感，而且纸张的触感也相当不错，摸起来不会觉得廉价。我一直都比较喜欢这种实体书的阅读体验，翻页时的沙沙声，以及墨香在指尖萦绕的感觉，都是电子书无法替代的。拿到这本书的时候，我第一时间就翻看了目录，虽然内容我还没来得及深入研究，但从目录的编排来看，条理还是比较清晰的，每个章节的标题都很有引导性，让人大概能猜到会讲些什么。包装也做得挺牢固的，没有出现压痕或者破损的情况，这一点让我很满意。整体来说，作为一本工具书，它的外观和初步触感都达到了我一个读者的期望值，让人对内容产生了一定的期待。至于内容本身，我还需要时间去消化和吸收，但就目前而言，它的硬件条件已经为我的阅读体验打下了不错的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直觉得GIS相关的学习资料都比较枯燥乏味，要么就是过于理论化，要么就是代码堆砌，让人望而却步。但是，这本书的语言风格倒是挺让我意外的，读起来不像是在啃一本技术手册，反而有点像是在听一位经验丰富的老师在娓娓道来。虽然我还没有深入学习到具体的应用技巧，但仅仅是通读了一些介绍性的章节，我就能感受到作者的用心。他似乎很清楚初学者可能会遇到的困惑，并且用比较接地气的方式来解释一些概念。我甚至觉得，在阅读的过程中，我时不时能会心一笑，因为作者提到的很多例子，似乎就是我平时在工作中遇到过的情况。这种亲切感，让学习的过程变得轻松了不少，也激发了我继续往下读的兴趣。我希望能通过这本书，真正理解GIS的精髓，而不是仅仅停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

我一直都认为，学习一门新的技术，最怕的就是知识点太零散，或者说是没有一个完整的学习路径。这本书在这一点上做得倒是挺不错的。我虽然还没有开始系统的学习，但从目录的结构来看，它似乎是按照一个由浅入深、由点到面的逻辑来展开的。对于我这种希望能够建立起完整知识体系的学习者来说，这种结构是非常宝贵的。它不像我之前看过的某些资料，可能只是零散地介绍某个功能或者某个命令，而这本书似乎更注重的是一个整体的框架。我希望这本书能够帮助我理清思路，建立起我对GIS技术的一个清晰的认知，并且能够循序渐进地掌握各项技能，而不是东一榔头西一棒子。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我刚开始拿到这本书的时候，并没有抱有多大的期望，毕竟我之前接触过一些GIS的书籍，感觉内容都比较晦涩难懂，而且更新速度也比较慢。但是，当我开始翻阅这本书的某些章节后，我发现我的看法有了一些改变。这本书的排版设计很简洁大方，字体大小和行间距都恰到好处，读起来不会觉得眼睛疲劳。而且，在解释一些技术概念的时候，作者并没有直接抛出一些专业术语，而是先从一个更宏观的角度来铺垫，然后再慢慢深入。这种循序渐进的学习方式，我觉得对于我这种半路出家的学习者来说，非常友好。我还注意到，书中似乎还包含了一些操作指导，虽然我还没来得及尝试，但光是想到能够跟着书中的步骤一步步地去实践，就觉得很兴奋。

评分☆☆☆☆☆

我一直对地理信息系统（GIS）这门技术抱有浓厚的兴趣，总觉得它在现代社会的应用越来越广泛，掌握了这项技能，就能在很多领域找到新的发展方向。我选择这本书，很大程度上是因为它在介绍一些概念的时候，会结合一些实际案例，这对我来说是非常重要的。我不太喜欢那些只讲理论，不讲实践的书，因为那样很难将知识真正运用到工作当中。在翻阅这本书的时候，我注意到作者在描述一些专业术语时，都会给出比较通俗易懂的解释，并且还会用一些图示来辅助说明。虽然我现在对这些图示的细节还没有完全理解，但至少能给我的大脑提供一个视觉上的线索，帮助我记忆和理解。我期待这本书能为我打开一扇通往GIS世界的大门，让我能够系统地学习和掌握相关的知识和技能。

评分☆☆☆☆☆

不错的学习用书~~~~~

评分☆☆☆☆☆

It is ok good book.

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

内容暂且不说 ，印刷就让人看着舒服

评分☆☆☆☆☆

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