数据分析与模拟丛书：基于Matlab的地理数据分析（附光盘1张） [Geographical Data Analysis With Matlab] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈彦光 著

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• 数据分析
• 地理数据分析
• Matlab
• GIS
• 科学计算
• 地理信息系统
• 模拟
• 统计分析
• 数学建模
• 工程技术

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040341720

版次：1

商品编码：11067187

包装：平装

外文名称：Geographical Data Analysis With Matlab

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：398

字数：590000

正文语种：中文

附件：光盘###

内容简介

《数据分析与模拟丛书：基于Matlab的地理数据分析》面向地理问题，基于Matlah软件，讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时（空）间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿本书讲授的计算过程，读者可以加深对有关数学方法的认识和理解，并且掌握很多Matlab的应用技巧。本书最初以北京大学本科生计量地理学的辅助教材形式出现，但实际上是作者对Matlab计算功能深入应用的经验总结。本书中的讲授体例与一般Matlab的教科书不同，计算过程设计为笔者独创，在闰内外其他教科书中未曾见到。
本书虽然是以地理数据为分析对象展开论述的，但所涉及的内容绝大多数为通用方法。只要改变数据的来源，书巾给m的计算过程完全可以应用到其他领域。本书可供地理学、生态学、环境科学、地质学、经济学、城市规划以及医学、生物学等诸多领域的学生、研究人员和工程技术人员学习或参考。

作者简介

陈彦光，男，1965年生，河南罗山人北京大学城市与环境学院副教授，博士，讲授研究生“地理教学方法”、本科生“计量地理学”以及“城市规划系统r程学”等课程中国地理学会学术委员会委员（2006-2009），国际ICA地理空间分析和建模委员会委员（2008-2012）。专业方向为城市、理论地理学和交叉科学，主要从事地理分形和空间复杂性研究主持或参与完成省部级以上科研项目近20项，发表中文研究论文160余篇，英文论文30余篇出版理论专著3部（含合著），独立出版教材5部，参编教材1部1998年被评为河南省优秀中青年骨干教师，2011年获北京大学2011年度中国工商银行优秀教师奖。

内页插图

目录

第1章 一元线性回归分析
1.1 线性回归模型的矩阵形式
1.1.1 同归模型的矩阵表示
1.1.2 主要统计量的矩阵表示
1.2 一元线性回归
1.2.1 数据的初步考察
1.2.2 第一种模型求解途径——矩阵运算
1.2.3 第二种模型求解途径——多项式拟合
1.2.4 第三种模型求解途径——调用回归分析程序包
1.3 统计检验
1.3.1 相关知识的说明
1.3.2 主要的统计检验
1.4 总体回归估计和预测分析
1.4.1 总体回归估计
1.4.2 解释和外推预测分析
1.5 小结

第2章 多元逐步回归分析
2.1 多元线性回归分析
2.1.1 第一种途径——利用矩阵运算
2.1.2 第二种途径——调用回归分析程序包
2.1.3 统计检验
2.2 多重共线性判断
2.2.1 VIF值的第一种计算方法
2.2.2 VIF值的第二种计算方法
2.2.3 多元同归分析的变量选择问题
2.3 逐步回归分析
2.3.1 Matlab逐步回归功能说明
2.3.2 逐步回归的实现
2.3.3 回归结果的输出和解读
2.4 逐步拟合
2.4.1 怏速拟合方法
2.4.2 详细拟合方法
2.4.3 几点说明
2.5 小结

第3章 非线性模型参数估计
3.1 常见数学模型表达式
3.2 常见实例——一变量的情形
3.2.1 指数模型（Ⅰ）
3.2.2 对数模型
3.2.3 幂指数模型
3.2.4 双曲线模型
3.2.5 Logistic模型（二参数形式）
3.2.6 指数模型（Ⅱ）
3.2.7 指数模型与Iogistic模型
3.3 常见实例——一变量化为多变量的情形
3.3.1 多项式模型
3.3.2 二次指数模型
3.3.3 三参数logistic模型
3.3.4 Gamma模型
3.4 常见实例——多变量的情形
3.4.1 Cobb-Douglas生产函数
3.4.2 带有交叉变量的回归模型
3.5 广义线性拟合
3.5.1 广义线性拟合函数
3.5.2 典型的例子
3.6 方法比较
3.7 小结

第4章 主成分分析
4.1 实例和数据
4.1.1 案例数据
4.1.2 数据的保存与调用
4.2 第一套计算方案
4.2.1 详细计算步骤
4.2.2 计算程序的整理和结果的输出
4.2.3 计算结果的整理
4.3 第二套计算方案
4.3.1 程序的修改
4.3.2 两套方案的比较
4.4 第三套计算方案
4.4.1 计算程序
4.4.2 T统计量
4.5 配套函数的调用
4.5.1 从协方差矩阵出发
4.5.2 主成分的残差分析
4.5.3 Bartlett检验
4.6 结果分析方法
4.6.1 结果分析
4.6.2 综合评价
4.7 小结

第5章 因子分析
第6章 层次聚类分析
第7章 判别分析
第8章 自相关分析
第9章 自回归分析
第10章 谱分析
第11章 小波分析
第12章 R/S分析
第13章 Markov链分析
第14章 线性规划
第15章 层次分析法
第16章 人工神经网络

数据分析与模拟丛书：基于MATLAB的地理数据分析 探索地理世界的奥秘，洞察空间规律的脉络——一本融合理论与实践的地理数据分析指南。 在当今信息爆炸的时代，地理数据以其海量、多源、时空交织的特性，成为理解和解决复杂地理问题的关键。从气候变化、城市规划到资源管理、环境监测，再到交通流预测、灾害风险评估，无处不在的地理信息为我们提供了认识和改造世界的独特视角。然而，如何有效地提取、处理、分析和可视化这些庞杂的数据，从中挖掘出有价值的洞察，却是许多研究者和实践者面临的挑战。《基于MATLAB的地理数据分析》作为“数据分析与模拟丛书”的重要组成部分，正是为了应对这一挑战而精心打造。本书旨在为广大地理信息科学、测绘工程、遥感科学、环境科学、城市规划、统计学以及相关领域的学生、研究人员和从业人员提供一套系统、深入且极具操作性的学习方案，帮助他们掌握利用MATLAB进行地理数据分析的核心技能。 本书的独特之处在于，它并非仅仅罗列MATLAB的各项地理数据处理工具，而是将理论知识、算法原理与实际操作紧密结合，以真实世界的地理问题为导向，引导读者逐步构建完整的地理数据分析流程。我们深知，掌握一门工具是为了解决问题，而解决问题的能力则源于对问题本身的深刻理解以及对分析方法的灵活运用。因此，本书在内容组织上，力求做到： 一、 系统性的理论框架构建： 地理数据分析的本质是对空间现象的理解与建模。本书在开篇部分，便为读者构建了一个扎实的理论基础。我们将深入探讨地理数据的基本概念，包括其类型（矢量数据、栅格数据、点云数据等）、特征（空间位置、属性信息、时间维度）、以及地理坐标系、投影变换等空间基准知识。这些基础概念是理解后续所有分析方法的前提。 接着，我们将系统性地介绍地理空间分析的经典理论和方法。这包括但不限于： 空间查询与空间关系分析： 如何根据空间位置或属性信息检索地理要素，以及如何判断要素之间的空间关系（相交、包含、邻近等）。 空间叠置与空间分析： 如何将不同图层的数据进行叠加分析，计算空间重叠的区域，并在此基础上进行缓冲区分析、叠加分析、叠加统计等操作。 空间插值与趋势分析： 如何利用已知离散点的数据，推断未知区域的值，以构建连续的空间表面，如高程模型、气温分布图等。本书将介绍多种插值方法，如反距离权重法（IDW）、克里金插值（Kriging）、样条函数插值等，并分析其适用场景和优缺点。 空间统计与模式分析： 如何运用统计学方法，揭示地理要素的空间分布模式（聚集、分散、随机），检测空间自相关性，以及进行热点分析和冷点分析。 网络分析： 如何在地理网络（如道路、河流）上进行路径分析、服务区域分析、最短路径查找等。 栅格分析： 针对栅格数据，我们将介绍坡度、坡向、地形剖面、流域分析、可见性分析等一系列强大的栅格处理工具。 二、 MATLAB在地理数据分析中的核心应用： MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力、丰富的工具箱以及直观的编程环境，已成为科学计算和数据分析的理想选择。本书将聚焦于MATLAB及其相关的工具箱，如Mapping Toolbox和Spatial Data Science Toolbox（如果有的话，或介绍其功能），详细讲解如何在MATLAB中实现上述地理数据分析的理论方法。 我们将从MATLAB的基础操作入手，逐步过渡到地理数据对象的创建、加载、编辑和管理。读者将学习如何： 读取和写入各类地理数据格式： 包括Shapefile、GeoTIFF、NetCDF、CSV（包含经纬度信息）等。 数据预处理与清洗： 如何处理缺失值、异常值，进行坐标系转换、投影变换，以及栅格数据的重采样、裁剪、合并等操作。 空间查询与空间关系实现： 利用MATLAB的函数实现点与面、线与面、面与面的空间关系判断。 空间分析功能的编程实现： 缓冲区分析（Buffering）： 学习如何围绕点、线、面要素生成指定距离的缓冲区。 叠加分析（Overlay Analysis）： 演示如何将不同图层的空间要素进行组合，计算交集、并集、差集等。 插值（Interpolation）： 详细讲解如何使用IDW、Kriging等方法在MATLAB中实现空间插值，并可视化插值结果。 空间统计（Spatial Statistics）： 介绍如何计算 Moran's I、Geary's C 等空间自相关指数，进行Getis-Ord Gi热点分析。 栅格处理（Raster Processing）： 演示如何进行坡度、坡向计算，栅格重分类，以及基于DEM的水文分析。 网络分析（Network Analysis）： 讲解如何在MATLAB中构建和分析地理网络，查找最短路径等。 高级数据可视化： 如何利用MATLAB强大的绘图功能，生成美观、信息丰富的地理空间可视化图件，包括地图散点图、热力图、等值线图、三维地形图、空间密度图等，并支持交互式地图浏览。 模型构建与仿真： 讲解如何基于地理数据构建统计模型、机器学习模型，进行空间预测和模拟，例如土地利用变化模拟、污染物扩散模拟等。 三、 丰富的案例驱动式学习： 理论学习与实际应用之间存在鸿沟，而案例正是连接这两者的桥梁。《基于MATLAB的地理数据分析》的最大特色之一，便是其丰富的、贴近实际的案例研究。本书并非从理论到理论，而是紧密围绕具体的地理问题展开讲解，让读者在解决实际问题的过程中，潜移默化地掌握相关理论和技术。 书中将涵盖以下类型的典型案例（但不限于）： 城市扩张与土地利用变化分析： 利用遥感影像和GIS数据，通过MATLAB进行图像分类、变化检测，并分析城市扩张的时空特征及驱动因素。 地形分析与地质灾害风险评估： 基于DEM数据，进行坡度、坡向、汇流累积度分析，识别潜在的滑坡、泥石流风险区域。 气候与环境要素的空间分布模拟： 利用气象站点数据，进行空间插值，绘制气温、降水等要素的分布图，并分析其空间异质性。 交通流量与拥堵分析： 结合GPS轨迹数据或交通流量数据，利用MATLAB进行路径分析、聚集分析，识别交通瓶颈区域。 生态环境监测与评估： 分析植被指数（NDVI）的时空变化，评估生态环境质量，预测生态敏感区域。 人口与社会经济空间格局分析： 结合人口普查数据、POI数据等，分析人口密度、社会经济指标的空间分布特征，探索其与地理环境的关系。 每一个案例都将包含详细的数据准备、分析步骤、MATLAB代码实现、结果解释以及结论的提出。读者可以跟随案例的演示，动手实践，从而加深对理论知识的理解，并学会如何将所学技能应用于解决自己遇到的实际问题。 四、 实践性与前沿性的有机结合： 本书在强调MATLAB核心功能的同时，也关注地理数据分析领域的新兴技术和发展趋势。我们将适时介绍： 大数据处理技术在地理领域的应用： 探讨如何利用MATLAB与Hadoop、Spark等大数据平台进行集成，处理更大规模的地理数据。 机器学习与深度学习在地理空间建模中的应用： 介绍如何利用MATLAB的深度学习工具箱，构建更精准的空间预测和分类模型。 时空数据分析方法： 深入探讨时空立方体、时空聚类等方法，以揭示地理现象的时间演变规律。 地理数据科学的新理念与新工具： 引导读者关注地理信息科学的前沿研究方向，培养独立解决复杂地理问题的能力。 五、 完备的学习支持： 为方便读者学习和实践，本书附带一张光盘，其中包含： 本书涉及的所有MATLAB源程序代码： 读者可以直接运行、修改和学习。 本书中使用的示例数据集： 方便读者跟着案例进行复现和拓展。 补充的参考资料和链接： 帮助读者进一步深入学习。 谁适合阅读本书？ 地理信息科学、测绘工程、遥感科学、地理学等专业的本科生和研究生： 本书将是他们掌握地理数据分析核心技能的理想教材。 城市规划、环境保护、资源管理、交通工程、农业科学等领域的从业人员： 希望利用地理数据优化决策、提升工作效率的专业人士。 对地理空间数据分析感兴趣的科研人员和开发者： 寻求系统性学习MATLAB在地理领域应用的实践指南。 任何希望深入理解和分析地理现象，并具备一定的编程基础的读者。 结语： 《基于MATLAB的地理数据分析》不仅仅是一本工具书，更是一本引领读者探索地理世界、洞察空间规律的启蒙之作。我们相信，通过本书的学习，您将能够熟练运用MATLAB这一强大的工具，在地理数据的海洋中扬帆远航，发现隐藏的奥秘，解决现实世界的挑战，为相关领域的科学研究和实际应用贡献您的力量。现在，就让我们一同踏上这段精彩的地理数据分析之旅吧！

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这本书最大的亮点之一在于其提供的丰富实践资源，尤其是光盘中的内容。我试着运行了其中几个示例程序，发现代码编写规范，注释详细，很容易理解和修改。更重要的是，光盘中包含的真实地理数据集，让我可以跳过繁琐的数据收集和预处理环节，直接进入分析和建模的阶段。这对于想要快速掌握地理数据分析技能的读者来说，无疑节省了大量宝贵的时间。例如，书中关于遥感影像分类的案例，就提供了一套完整的遥感影像数据和相应的Matlab代码，我按照步骤操作后，成功实现了对遥感影像的分类，这让我对遥感数据分析有了初步的认识和信心。这种“拿来即用”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和成就感。

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在收到这本书的那一刻，我就迫不及待地翻开了第一章。开篇的引言部分并没有像很多技术类书籍那样直接切入枯燥的理论，而是从地理数据分析的广泛应用和重要性入手，结合了一些引人入胜的案例，比如城市规划、环境监测、资源管理等，让我立刻感受到了这个领域的魅力和学习的价值。紧接着，作者并没有急于介绍复杂的算法，而是先对Matlab的基础知识进行了简要回顾，特别是针对地理数据处理可能涉及到的矩阵运算、图形绘制等进行了重点讲解，这对于像我这样Matlab基础相对薄弱的读者来说，无疑是一份及时雨。这种循序渐进的教学方式，让我能够逐步建立起对Matlab在地理分析中的信心，避免了一上来就被大量专业术语和代码淹没的挫败感。

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我发现这本书在算法的引入和讲解上，非常注重理论与实践的结合。它没有简单地罗列出一堆算法名称，而是选择了一些在地理数据分析中最为常用和重要的算法，比如聚类分析、回归分析，以及一些空间统计方法。对于每一种算法，作者都先用简洁明了的语言阐述其基本原理，然后迅速过渡到如何使用Matlab的内置函数或者自己编写代码来实现。让我惊喜的是，书中提供了大量的真实地理数据作为示例，让我可以亲手操作，验证算法的效果。例如，在讲解K-means聚类算法时，书中就利用了某区域的土地利用数据，通过聚类分析来识别不同的土地利用类型，这个过程的演示非常有说服力，让我对算法的应用有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理地理空间数据模型和可视化方面，给我留下了深刻的印象。它详细介绍了如何利用Matlab强大的绘图功能，将复杂的地理信息转化为直观易懂的图形。从基础的二维散点图、线图，到更高级的三维地形图、热力图，再到GIS领域常用的图层叠加、缓冲区分析等可视化展示，书中都给出了详尽的步骤和代码示例。我特别喜欢它在介绍等值线图和坡度分析的部分，作者不仅给出了生成这些图形的代码，还深入解释了背后的数学原理和实际应用意义，让我不仅仅是学会了“怎么做”，更明白了“为什么这么做”。此外，对于栅格数据的处理，例如DEM（数字高程模型）数据的读取、分析和可视化，书中也进行了非常系统和细致的讲解，这在很多同类书籍中并不多见。

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这本书的封面设计非常有吸引力，采用了沉稳的蓝色调，点缀着一些抽象的地理信息系统（GIS）图层和代码元素的图案，整体散发出一种专业而又不失现代感的学术气息。封面上方的“数据分析与模拟丛书”字样清晰醒目，表明了它在整个系列中的定位，而副标题“基于Matlab的地理数据分析”则直接点出了核心内容，让人一眼就能明白这本书是为那些对利用Matlab进行地理空间数据处理和分析感兴趣的读者准备的。特别是“附光盘1张”的提示，更是给喜欢实践操作的读者吃了一颗定心丸，意味着配套的软件、示例代码和数据集都唾手可得，可以大大降低学习门槛，加快动手实践的进程。书脊的设计也很人性化，文字清晰，方便在书架上快速找到。整体而言，从外观到初步的内容指向，这本书就传递出一种严谨、实用、内容丰富的信号，让人对接下来的阅读充满期待。

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书很正，方法很不错，值得地理学人拥有！

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不错的一本书，值得看

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还没开始详细看，希望对研究有用。

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正版书，有光盘，很实用，讲得很仔细

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不错，内容很详实，推荐一下

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内容很丰富，学习中。

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挺好的 书不错 有案例 很丰富

评分☆☆☆☆☆

书不错，包装还可以

评分☆☆☆☆☆

挺好用，值得购买