空間信息的尺度、融閤與不確定性 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張景雄 著

圖書標籤:

• 空間信息
• 尺度效應
• 數據融閤
• 不確定性分析
• GIS
• 遙感
• 空間統計
• 空間數據質量
• 多源數據
• 信息集成

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307066588

版次：1

商品編碼：10302841

包裝：平裝

叢書名： 武漢大學學術叢書

開本：16開

齣版時間：2008-12-01

用紙：膠版紙

頁數：315

字數：291000

正文語種：中文

內容簡介

《空間信息的尺度不確定性與融閤》圍繞空間信息的集成、尺度、不確定性等特質問題，著眼於空間信息融閤及有效性機理，綜述瞭多源空間數據套閤的理論框架和計算方法、尺度建模與轉換、多尺度數據聯閤空間預測等研究議題，緻力於在這些方麵提煉精華，為在這些共性和關鍵領域取得突破提供背景資料和路標。《空間信息的尺度不確定性與融閤》的目標是構建空間信息一體化融閤、尺度轉換、不確定性建模及三者交互的理論框架，對於空間信息科學體係、尤其是空間信息（包括遙感信息）機理的研究具有重要理論參考價值和實踐意義。《空間信息的尺度不確定性與融閤》可供地球空間信息科學與技術、地學和環境科學領域的研究生和科技人員參考。

作者簡介

張景雄，1964年11月山生於湖北新洲，1981年9月考入原武漢測繪學院航空攝影測量專業學習，1985年9月至1988年6月在原武漢測繪科技大學攻讀碩士學位，1988年6月留校任教。1992年9月由國傢教育委員會公派赴英國愛丁堡大學攻讀博士學位，1997年4月學成迴校工作，任副教授。2000年至2003年，由單位公派自費赴美國加利福利亞大學聖芭芭拉分校、美國國傢地理信息與分析中心從事博士後研究，專攻地理信息科學的基礎研究。2003年至2005年在美國宇航局（NASA）的哥達德空間飛行中心（Goddard Space Flight center）從事MODIS陸地信息産品的質量分析等方而的研發工作。2005年應聘迴國工作，現任武漢大學遙感信息工程學院教授。
長期研究興趣是遙感與GIS集成、空間分析、地統計學（geostatistics）、空間不確定性、尺度、空間信息融閤、時問序列分析、遙感信息真實性檢驗（validation）、遙感定量方法等。最具有代錶性的成果是與美國科學院院士（Goodchild教授齣版瞭專著《Uncertainty in Geographlcal Information》（Taylot&Francis;，2002）。該書作為第一本全麵反映不確定性課題過去十五年來的科研成就而填補瞭一個非常重要的空白。書中許多實例來自博士論文，而更多的內容是從浩瀚的文獻中整理加工而成。大部分實例歸入卒問分析應用。另一個重要研究方嚮是空間數據套閤（spatial data connation），即對同一現象不同數據錶達的閤成。這是影像處理中有關融閤的一種概括，適用於各種空問數據，包括矢量和柵格。近年來，從事對地觀測與地球空間信息領域的地學抽象、錶達、量測、分析、建模等基礎研究和應用基礎研究，如空間信息邏輯框架、尺度模型、真實性檢驗、不確定性、土地覆蓋、生態環境建模、影像/空間信息論等。
曾講授瞭城市空間信息係統、攝影測量原理、地理信息係統、高等統計概論和空問信息技術集成（雙語課）等本科生和研究生課程。正在撰寫國傢“十一五”，規劃教材《地理信息科學與技術》（GeographicInformation Systems and Science）。

目錄

第1章 概述
1.1 空間信息
1.2 空間信息集成
1.3 尺度
1.4 不確定性
1.5 內容介紹

第2章 空間數據模型
2.1 概述
2.2 場
2.2.1 模型
2.2.2 地形因子
2.3 對象
2.3.1 模型
2.3.2 矢量數據結構
2.3.3 若乾幾何及拓撲操作
2.4 討論

第3章 數理統計基礎
3.1 概述
3.2 隨機事件與概率
3.2.1 隨機事件
3.2.2 概率
3.2.3 概率模型
3.2.4 條件概率、概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
3.2.5 事件的獨立性
3.3 隨機變量及其分布
3.3.1 隨機變量的定義
3.3.2 隨機變量的分布函數
3.3.3 離散型隨機變量
3.3.4 連續型隨機變量
3.3.5 二維隨機變量
3.4 隨機變量的數字特徵
3.4.1 數學期望
3.4.2 方差
3.4.3 幾種重要隨機變量分布的數學期望及方差
3.4.4 協方差及相關係數、矩
3.5 大數定律和中心極限定理
3.5.1 大數定律
3.5.2 中心極限定理
3.6 統計推斷基礎
3.6.1 統計推斷的幾個基本概念
3.6.2 統計量的描述
3.6.3 統計量的分布
3.7 區間估計
3.7.1 點估計
3.7.2 估計量的評價標準
3.7.3 區間估計
3.8 假設檢驗
3.8.1 假設檢驗的基本概念
3.8.2 正態總體參數的假設檢驗

第4章 空間變異與分析
4.1 概述
4.2 隨機函數
4.3 區域化變量
4.4 協方差函數和變異函數
4.4.1 協方差函數
4.4.2 變異函數
4.4.3 協方差函數和變異函數的關係
4.5 內蘊假設及平穩假設
4.5.1 內蘊假設
4.5.2 平穩性假設
4.6 估計方差
4.7 離差方差
4.8 變異函數及結構分析
4.8.1 變異函數的性質
4.8.2 變異函數的理論模型
4.8.3 結構分析

第5章 空間預測：剋裏格法
5.1 概述
5.2 剋裏格法的基本原則
5.3 普通剋裏格法
5.3.1 簡單剋裏格法與普通剋裏格法
5.3.2 普通剋裏格法的解算過程
5.3.3 點剋裏格的計算實例
5.3.4 塊段普通剋裏格的計算實例
5.4 泛剋裏格法
5.4.1 泛剋裏格法概述
5.4.2 漂移及其形式
5.4.3 泛剋裏格法的基本假設及非平穩區域化變量的變異函數
5.4.4 點支撐條件下的泛剋裏格法
5.4.5 塊段支撐條件下的泛剋裏格法
5.4.6 漂移的估計
5.5 協同剋裏格法
5.5.1 協同變異函數
5.5.2 協同剋裏格方程組
5.6 指示剋裏格法
5.6.1 指示變異函數
5.6.2 指示剋裏格方程組

第6章 隨機模擬與空間不確定性建模
6.1 概述
6.2 隨機模擬的原理
6.2.1 條件模擬
6.2.2 條件模擬的前提
6.3 序貫高斯模擬
6.3.1 單個變量的模擬
6.3.2 涉及多變量的隨機模擬
6.4 協同區域化的模擬
6.4.1 共位協同剋裏格和馬爾可夫模型
6.4.2 帶有外部漂移的剋裏格法
6.4.3 帶有趨勢模型的剋裏格法
6.4.4 多變量的聯閤模擬
6.5 塊段的模擬
6.5.1 模擬點的平均
6.5.2 點的非條件模擬和塊段為條件化
6.5.3 塊段的直接條件模擬
6.6 空間不確定性建模
6.6.1 隨機模擬與空間不確定性建模
6.6.2 實例——矢量數據的誤差建模
6.6.3 實例——數字攝影測量中DEM-DOM-DLG的誤差傳遞

第7章 尺度模型與尺度轉換
7.1 概述
7.2 變異函數的正則化及其求逆
7.3 遙感場景離散目標的正則化
7.4 土地覆蓋專題類彆場的尺度轉換

第8章 空間信息集成
8.1 概述
8.2 協同剋裏格法的深化
8.3 數據源誤差的處理
8.4 迴歸剋裏格法
8.5 積雪參數數據的套閤

第9章 時空模型與信息融閤
9.1 概述
9.2 卡爾曼濾波原理與算法
9.3 卡爾曼濾波的擴展
9.3.1 空間維擴展
9.3.2 序貫數據同化
9.3.3 多尺度空間樹模型
9.3.4 時空模型
9.4 應用實例

第10章 結語
10.1 尺度
10.2 不確定性
10.3 時空數據集成與信息融閤
參考文獻

精彩書摘

第1章 概述
1.1 空間信息
空間信息為地學研究、社會經濟發展與民生福祉等提供瞭直接或間接的科技及應用支持。空間信息學界為建造國傢空間數據基礎設施和數字地球而不懈努力，構建瞭自身的完整體係，並對科學技術的發展産生瞭實質影響。這些跨越式發展遠遠超越瞭幾十年前當計算機僅用來顯示和分析數字地圖時的局限性，使過去關於柵格和矢量數據結構的爭論成為記憶。事實上，空間信息學界更為深遠的影響是關於空間信息的新學科在科學意義上的進化，而關於數據結構以及數值算法的概念逐漸過時。為瞭寬視角地討論空間信息，我們有必要對地理信息係統（GIS，geographic information Systems）的發展曆史進行簡要的迴顧（Longley等，2001）。
GIS的發展曆程大多經曆瞭用數字計算機處理和分析地圖數據的階段。GIS是第一颱電子計算機發展和應用許多年後纔齣現的用於處理地圖數據的新技術。

前言/序言

　　21世紀是科學與技術一體化的信息時代，隨著遙感技術、全球定位係統、因特網和地理信息係統等現代化信息技術之間的相互滲透，逐漸形成瞭以地理信息係統為中心的集成化的技術係統。地理信息係統作為傳統學科（如地理學、地圖學和測量學等）與現代科學技術（如遙感技術、計算機科學等）相結閤的産物，正在逐步發展成為一門處理空間數據的現代化綜閤性學科。Michael Goodchild教授於1992年提齣瞭地理信息科學（geographic information science）的概念。這一概念的提齣是空間信息科學發展曆程中極具裏程碑意義的轉摺點，也是地理信息係統技術及其應用發展的必然要求；它是人們不再滿足於僅僅利用計算機技術對地理信息進行可視化錶達及空間查詢，而強調地理信息係統的空間分析和模擬能力時應運而生的産物；它在注重空間信息技術發展的同時，還注意到與空間信息有關的理論問題，包括地學信息時空特徵。（如尺度）、信息傳輸機理、空間分析與建模的不確定性等。理論的深入探討和方法的日臻完善使得地球空間信息科學跨越瞭GIS作為空間信息技術的局限性，逐步發展成為一門獨特的科學。等，GIS的發展格局號召人們從更高層次上關注地理空間基礎理論的研究，以指導這一空間信息集成化技術體係的完善，促進應用水平的提高和應用領域的延伸。隻有完善的技術體係與完備的科學理論相結閤，新世紀地理信息係統的科學基礎纔能更臻成熟。因此，本書的重點在於闡明地球空間信息尺度、不確定性和集成的理論體係，為空間信息係統和技術的正確運用及其應用成果的評價提供科學依據。
　　空間信息需要空間化的集成處理策略，地質統計學（geostatistics）正是構築空間信息尺度模型和集成方法論的一塊基石。本書是作者投身於地質統計學學習和研究十餘載的階段性感悟與成果，著眼於研修方嚮的廣度和深度的均衡發展。在作者本人的學術成長道路上，有關空間信息技術（如攝影測量與遙感）、地理科學、地質統計學、空間分析等方麵的知識積澱和能力提高是循序漸進的，作者有幸成為一名學術海洋的拾貝者並且慶幸有機會將這些學術成長軌跡以文字的形式加以反映。本書在籌備過程中參考瞭國內外大量的相關文獻，同時融人瞭作者自己的相關研究成果，希望能為相關領域的讀者提供指引和幫助。

好的，這是一份關於《空間信息的尺度、融閤與不確定性》一書的詳細簡介，該簡介聚焦於該領域內的核心議題，並避免提及該書的實際內容。 --- 空間信息科學前沿探索：尺度、融閤與不確定性分析 導言 在當代科學研究與工程實踐中，空間信息已成為理解和描述我們世界不可或缺的基石。從地球觀測到城市規劃，從環境監測到智慧交通，對空間現象的精確捕捉、深度理解和有效應用，是推動社會進步與技術創新的關鍵動力。然而，空間信息本身並非一個單一同質的概念，其內在的復雜性、多源異構性以及固有的不確定性，構成瞭當前空間信息科學研究者麵臨的重大挑戰。 本書聚焦於空間信息處理與分析領域中三個相互關聯、至關重要的核心議題：尺度效應、信息融閤策略以及不確定性量化與管理。這三個維度共同構建瞭理解和利用復雜空間現象的理論框架與技術路徑。 第一部分：尺度效應——空間現象的層次性與錶徵 空間現象的呈現方式與其觀測尺度息息相關。自然界和社會現象的內在結構和動態過程，往往錶現齣顯著的尺度依賴性。同一事物在宏觀層麵展現的規律，可能在微觀層麵完全失效，反之亦然。 本部分深入探討瞭“尺度”在空間信息科學中的多重含義。首先，尺度可以指代觀測的分辨率或粒度，即空間單元的大小。不同的分辨率直接決定瞭我們能夠識彆的特徵細節和數據精度。其次，尺度也指嚮驅動現象發生的空間範圍或作用域。例如，土壤侵蝕過程受控於降雨強度和坡度特徵，這些因素的尺度效應需要被精確識彆。 研究的關鍵在於如何建立和理解尺度效應的普適性規律。這包括對不同空間模型在不同尺度下的適用性分析，以及如何處理由尺度變化導緻的“觀測偏差”和“模型失真”。例如，在地理信息係統（GIS）的應用中，如何設計能夠平滑過渡不同尺度數據，並保證分析結果一緻性的空間抽象模型，是本部分關注的重點。我們探討瞭如何通過多尺度建模方法，捕捉空間異質性在不同層級上的變化規律，從而為決策提供更具適應性的基礎數據。 第二部分：信息融閤——多源異構數據的協同增強 在實際應用場景中，單一空間數據源往往難以全麵、準確地描述復雜的地理實體。遙感影像、地麵測量數據、定位服務記錄以及社會經濟統計數據，它們在數據類型（矢量、柵格、點雲）、信息密度、采集精度和時間頻率上存在顯著差異，即異構性。如何有效地整閤這些異構數據，實現“1+1>2”的效能提升，是空間信息處理的核心任務。 本部分著重於空間信息融閤的理論基礎與技術策略。融閤不僅僅是簡單的數據疊加，它要求對不同來源信息的內在關係進行深入理解。我們探討瞭數據融閤在不同層次上的實現路徑：從特徵級融閤（整閤原始觀測數據）到決策級融閤（整閤基於不同數據源的初步分析結果）。 關鍵的挑戰在於如何量化不同信息源的相對可靠性和互補性。例如，高分辨率但覆蓋範圍有限的機載LiDAR數據與大範圍但分辨率較低的衛星多光譜數據，如何在特定的地理實體提取任務中進行最優配比？本部分係統梳理瞭概率論方法、模糊邏輯以及基於人工智能的特徵匹配技術在異構數據融閤中的應用框架，旨在構建魯棒且適應性強的多源空間信息集成係統。 第三部分：不確定性管理——量化、傳播與決策優化 空間信息固有的不確定性是客觀存在的。這種不確定性源於測量誤差、模型假設的簡化、數據采樣的局限性以及時間演變帶來的信息滯後。任何基於空間數據的分析和決策，如果不對其固有的不確定性進行充分的評估和管理，其可靠性將大打摺扣。 本部分將不確定性視為信息本身的內在屬性，而非簡單的“噪聲”。研究的重點在於不確定性的量化、傳播和響應。首先，如何為不同來源的空間數據（如傳感器測量值、插值結果、分類圖層）賦予量化的不確定性度量（如方差、置信區間、可能性函數）。其次，如何通過分析流程，追蹤和預測這些不確定性如何從輸入層層傳遞並最終影響到最終的分析結果——即不確定性傳播模型的建立。 最後，本部分探討瞭不確定性導嚮的決策支持。在麵對高不確定性的空間問題時，最優決策可能不是追求單一的“最佳估計”，而是選擇一個在各種可能情景下風險最小或收益最大的方案。我們考察瞭基於貝葉斯網絡、濛特卡洛模擬以及魯棒優化方法，如何將不確定性分析嵌入到實際的空間規劃和資源管理流程中，從而提高決策的穩健性和適應性。 總結 空間信息的尺度、融閤與不確定性，是驅動現代地理空間技術發展的“三駕馬車”。對這三者的深入理解和有效整閤，是實現從“數據”到“知識”再到“智慧”轉化的必要前提。本書旨在提供一個綜閤性的視角，剖析這些核心問題背後的科學原理和工程挑戰，為相關領域的研究人員、工程師和決策者提供一個紮實的理論基礎和前沿的技術參考。通過對這些復雜性的係統性處理，我們纔能更精確、更可靠地描繪我們所處的空間世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事城市規劃工作的從業者，我對空間信息處理的精度和可靠性有著極為苛刻的要求。在進行宏觀戰略規劃或微觀社區設計時，我們經常需要處理來自不同比例尺、不同來源的海量空間數據。例如，在製定城市總體規劃時，我們需要考慮區域尺度的發展趨勢，可能依賴於大範圍的遙感影像解譯；而在進行詳細的交通網絡優化時，則需要精確到米級的POI數據和道路網數據。如何將這些差異巨大的數據進行有效融閤，避免因尺度不匹配而産生的誤差纍積，一直是睏擾我們的難題。這本書的書名《空間信息的尺度、融閤與不確定性》立刻吸引瞭我，它精準地觸及瞭我們在日常工作中經常遇到的痛點。我非常期待書中能夠提供一套係統化的理論框架和實用性的技術指南，幫助我們理解不同尺度下空間信息的特性，掌握先進的數據融閤技術，並能對數據的質量和不確定性進行科學的評估和管理。我相信，這本書的齣現，將極大地提升我們規劃工作的科學性和決策的精準度，讓我們能夠更自信地應對日益復雜和動態的城市發展挑戰。

評分☆☆☆☆☆

在數字地球和智慧城市建設的大背景下，對空間信息的處理和利用提齣瞭前所未有的挑戰。《空間信息的尺度、融閤與不確定性》這本書的書名，直接擊中瞭當前地理信息技術發展中的關鍵瓶頸。我從事的是一項需要處理大規模地理空間數據的應用研究，其中最棘手的環節之一就是如何處理來自不同源頭、不同精度、不同格式的海量數據。例如，我們在進行災害風險評估時，需要整閤氣象數據、地質數據、社會經濟數據以及地形地貌數據，這些數據在尺度、精度和錶示方式上存在巨大的差異。如何有效的融閤這些異構數據，提取有價值的信息，並理解和量化其中可能存在的不確定性，直接關係到我們研究成果的可靠性和應用價值。我非常期待書中能夠深入探討不同尺度下空間特徵的錶達與轉換，提供切實可行的數據融閤方法，例如基於機器學習的融閤技術，以及針對不確定性傳播和評估的理論模型與算法。這本書的齣現，無疑將為我們這些一綫研發人員提供寶貴的理論指導和技術支持，幫助我們剋服技術難題，推動研究的深入發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對地理信息係統（GIS）和遙感領域有著濃厚的興趣，但總覺得在尺度變化、多源數據融閤以及信息的不確定性這些核心問題上，總是難以找到一本能夠係統深入講解的書籍。市麵上很多書要麼過於理論化，要麼過於側重技術操作，缺乏一種宏觀的視角來統籌這些關鍵概念。我翻閱瞭許多文獻，參加瞭不少講座，但始終覺得少瞭一塊拼圖。這本書的齣現，恰恰填補瞭我長久以來的知識空白。當我看到它的名字時，就有一種強烈的預感，這正是我一直在尋找的。它不僅僅是關於某種具體的技術，更是關於理解空間信息本質的一門學問。我非常期待書中能夠探討不同尺度下空間現象的差異性，以及如何有效地將來自衛星影像、航空照片、地麵測量等不同來源的信息有機地整閤起來，從而獲得更全麵、更準確的地理認知。同時，我尤其關心書中對於不確定性問題的處理，因為在實際應用中，任何信息都不可避免地帶有某種程度的不確定性，如何量化、評估並管理這種不確定性，對於提高空間信息的可靠性和決策的科學性至關重要。我希望這本書能提供切實可行的方法和深刻的理論洞見。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的地理信息科學教師，我一直在尋找一本能夠係統闡述空間信息核心問題的教材，以滿足本科生和研究生教學的需求。市麵上許多教材側重於某一特定技術或應用領域，而往往忽略瞭對空間信息本身基本屬性的深入探討。《空間信息的尺度、融閤與不確定性》這本書的書名，正是我一直以來希望能夠融入教學體係的核心內容。我希望這本書能夠清晰地解釋“尺度”這一概念在地理信息科學中的多重含義，並展示尺度變化如何影響我們對地理現象的認知和分析。同時，我也期待書中能夠全麵介紹空間信息融閤的各種方法和技術，從早期的簡單疊加到如今的復雜模型，幫助學生理解不同融閤策略的優劣，以及如何在實踐中選擇閤適的方法。尤其重要的是，對於“不確定性”的處理，我希望這本書能夠提供深入淺齣的講解，使學生理解不確定性的來源、量化方法以及它在空間分析和決策過程中的影響。這本書的齣現，將極大地豐富我作為教師的教學素材，並能幫助我的學生建立起對空間信息本質的深刻理解，為他們未來的研究和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸地理空間科學的研究生，對這個領域充滿好奇和探索欲。導師推薦我閱讀一些經典的書籍來打下堅實的基礎，而《空間信息的尺度、融閤與不確定性》這本著作，在初步瀏覽瞭目錄和摘要後，立刻引起瞭我極大的興趣。作為新手，我常常感到被浩瀚的地理信息技術所淹沒，不知道從何入手。這本書的書名本身就指明瞭三個核心的研究方嚮，這對於我來說，仿佛是一張清晰的路綫圖。我希望這本書能夠循序漸進地講解尺度效應如何影響我們對地理現象的理解，以及在不同分辨率的影像或模型之間進行信息轉換時需要注意的關鍵點。其次，多源異質性數據的融閤是當前地理信息科學研究的熱點，我迫切希望瞭解不同類型空間數據的融閤策略，比如如何結閤影像數據和文本數據，或者如何處理具有不同精度等級的矢量數據。最後，對於“不確定性”這個概念，我充滿瞭疑問。我知道任何數據都存在誤差，但我不知道如何去量化它，更不知道如何將其納入到分析和決策過程中。這本書的齣現，讓我看到瞭係統學習這些復雜問題的希望，我非常期待它能為我的學術研究提供堅實的理論支撐和啓迪。