實用測量數據處理方法（第2版） [Practical Methods for Surveying Data Processing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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瀋雲中，陶本藻 編

圖書標籤:

• 測量數據處理
• 數據分析
• 測量學
• 統計分析
• 工程測量
• 數據處理方法
• 實用指南
• 第二版
• 測量技術
• 誤差分析

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503026904

版次：2

商品編碼：11096766

包裝：平裝

外文名稱：Practical Methods for Surveying Data Processing

開本：16開

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

頁數：214

字數：275000

正文語種：中文

內容簡介

　　 《實用測量數據處理方法（第2版）》共分八章，分彆為參數估計及統計檢驗，插值計算，迴歸與擬閤分析，抗差估計、有偏估計及擬閤推估，時間序列分析，傅裏葉分析與小波分析，神經網絡與遺傳算法，空間信息統計學基礎。與第一版相比，《實用測量數據處理方法（第2版）》的修訂去掉瞭有限元方法和分布擬閤檢驗兩章，增加瞭小波分析、神經網絡與遺傳算法和空間信息統計學基礎，充實瞭有偏估計、半參數估計和整體小二乘平差、擬閤推估等現代測量平差方法，並增加瞭二元函數插值和基於正交函數係的擬閤方法等測量所需的插值與擬閤方法。各章附有相關例題和習題，便於讀者的理解。
　　 《實用測量數據處理方法（第2版）》的特點是強調常用近代數據處理的實用性，且著眼於現代測繪技術及其發展的需求，充實新的理論與方法。本書可供測繪和相關學科的學生和專業技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第1章 參數估計及統計檢驗
1.1 概述
1.2 參數估計原理
1.3 最小二乘估計理論
1.4 整體最小二乘估計原理
1.5 統計檢驗
習題

第2章 插值計算
2.1 概述
2.2 拉格朗日插值
2.3 牛頓插值
2.4 插值多項式的餘項
2.5 埃爾米特插值
2.6 樣條函數插值
2.7 二元函數插值
習題

第3章 迴歸與擬閤分析
3.1 概述
3.2 綫性迴歸分析
3.3 最優迴歸方程的選擇
3.4 非綫性迴歸分析
3.5 基於正交函數係的擬閤方法
習題

第4章 抗差估計、有偏估計及擬閤推估
4.1 概述
4.2 抗差估計
4.3 附加係統參數的平差
4.4 有偏估計
4.5 半參數估計原理
4.6 擬閤推估
習題

第5章 時間序列分析
5.1 隨機過程與時間序列的概念
5.2 時間序列的隨機綫性模型
5.3 綫性模型的自相關函數和偏相關函數
5.4 模型的初步認識
5.5 模型參數的最小二乘估計
5.6 模型的檢驗和改進
5.7 時間序列的預報
習題

第6章 傅裏葉分析與小波分析
6.1 概述
6.2 傅裏葉變換及其性質
6.3 離散傅裏葉變換
6.4 小波與小波變換
6.5 離散小波變換
6.6 多分辨分析與Mallat算法
習題

第7章 神經網絡與遺傳算法
7.1 神經網絡
7.2 神經網絡算法
7.3 遺傳算法原理
7.4 用遺傳算法優化神經網絡
習題

第8章 空間信息統計學基礎
8.1 空間信息統計學概述
8.2 變異函數與變異麯綫
8.3 普通剋裏金法
8.4 泛剋裏金法
8.5 協同剋裏金法
習題

參考文獻

前言/序言

好的，以下是一本關於測量數據處理的圖書簡介，內容側重於理論基礎、先進技術和實際應用，同時完全避開您提供的書名和其具體內容： --- 現代大地測量數據處理與誤差分析：原理、技術與應用 圖書簡介 本書係統闡述瞭現代大地測量數據處理的核心理論、先進技術和實際操作流程。麵對日益復雜的測量任務和海量數據的挑戰，本書旨在為測繪、土木工程、地質勘探及相關領域的研究人員、工程師和技術人員提供一套全麵、深入且實用的知識框架。 第一部分：大地測量數據處理的數學基礎與誤差理論 本部分聚焦於確保數據質量和處理精度的基石——數學模型與誤差理論。 1. 測量數據的數學模型構建 詳細介紹瞭從幾何測量（如全站儀、GNSS、水準測量）到物理場測量（如重力、磁力）中，如何建立精確的數學模型。這包括對不同類型觀測值（角度、距離、坐標、時間序列）的綫性化和非綫性化處理。重點討論瞭如何將實際地形和空間關係轉化為可計算的數學方程組，並深入剖析瞭配綫法、擬閤法等基本建模策略。 2. 誤差的來源、分類與統計描述 全麵梳理瞭測量誤差的産生機製，包括儀器誤差、外界係統誤差、人為誤差和隨機誤差。本書嚴格遵循誤差理論，對隨機誤差的分布特性（如正態分布）進行深入分析。詳細講解瞭中誤差、標準差、可靠區間等關鍵統計參數的計算與解釋，為後續的數據平差提供必要的理論支撐。 3. 最小二乘原理與誤差傳播 本書的核心之一是最小二乘原理。詳細推導瞭等權和不等權觀測條件的平差模型，並構建瞭正規方程組的求解過程。在此基礎上，係統闡述瞭誤差傳播定律在測量數據中的應用，包括如何通過協方差矩陣預測和分析觀測誤差對最終結果精度的影響，指導用戶閤理分配觀測精度要求。 第二部分：經典與現代數據平差技術 本部分涵蓋瞭從基礎的平差方法到麵嚮大規模復雜工程的先進算法。 4. 經典平差方法精講 深入講解瞭後方交會、前方交會、定嚮、閉閤差的計算與調整等基礎空間定位技術。對於國傢基準網的構建，重點解析瞭平麵網、高程網和三維網的獨立平差方法，包括角度、邊長、坐標等觀測值的平差計算流程。 5. 廣義（約束）平差與整體平差 針對現代測量網絡，強調瞭整體平差的必要性。詳細介紹瞭如何將多類型、多源的觀測數據（如GNSS定位、傳統幾何測量數據、現有控製點信息）統一納入同一平差模型中。討論瞭如何設定閤理的約束條件，以保證平差結果的可靠性和與國傢坐標係統的銜接。 6. 強製性解算與參數估計 探討瞭在控製信息不充分或存在係統性偏差時，如何應用參數估計方法（如L1範數優化）來解算數據，並在保持模型完整性的同時，識彆和分離異常值。 第三部分：先進測量技術的數據處理專題 本部分專注於新興測量技術産生的數據的處理流程與挑戰。 7. GNSS 數據處理與動態定位 詳細介紹瞭全球導航衛星係統（GNSS）觀測數據的預處理，包括天綫相位中心改正、衛星軌道和鍾差模型的使用。重點闡述瞭從原始觀測值（僞距、載波相位）到高精度坐標的解算流程，包括靜態、快速靜態、實時動態（RTK/PPP）的處理策略，以及對多係統融閤（GPS/GLONASS/BDS/Galileo）數據的聯閤處理。 8. 激光雷達（LiDAR）與點雲數據處理 係統介紹瞭航空和地麵激光掃描産生海量點雲數據的管理、濾波和分類技術。重點討論瞭點雲數據的配準、去噪算法，以及如何從中提取特徵（如平麵、綫元）並生成數字錶麵模型（DSM）和數字高程模型（DEM）。 9. 攝影測量與三維重建的數據流程 闡述瞭從航空或地麵影像獲取到三維點雲和數字模型生成的過程。包括對像片方位元素的確定（空中三角測量）、套閤原理、空中控製點的引入，以及如何通過密集的匹配算法生成高精度三維場景。 第四部分：數據質量控製與應用集成 本部分關注數據處理的最終環節——質量評估、結果可視化和工程應用。 10. 異常值檢測與數據可靠性分析 提供瞭多種統計檢驗方法（如數據顯著性檢驗、內部/外部一緻性檢驗）用於識彆和剔除測量數據中的異常值。詳細解釋瞭數據可靠性分析（Data Reliability Analysis）的理論，幫助用戶量化平差結果的內在可靠程度。 11. 結果可視化與專業軟件應用實踐 討論瞭如何將處理後的成果（坐標、高程、模型）轉化為可讀性高的圖形和報告。書中結閤行業主流的專業軟件工具，提供瞭從數據輸入到最終齣圖的詳細操作流程指南，確保理論知識能有效轉化為工程實踐能力。 12. 復雜工程中的數據集成與應用案例 通過多個實際工程案例（如大型基礎設施沉降監測、礦區形變分析、城市高精度地圖測繪），展示瞭如何將上述處理技術有機結閤，解決復雜的工程測量問題，實現多源數據的有效集成與價值最大化。 本書特色 本書結構嚴謹，理論深度與工程實用性兼顧。通過大量的數學推導和具體的實例分析，旨在幫助讀者建立起對現代測量數據處理從宏觀到微觀的完整認知體係，是測繪專業人員提升數據處理能力、掌握前沿技術的必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

在接觸《實用測量數據處理方法（第2版）》之前，我一直認為測量數據處理是一項枯燥乏味的工作，充斥著各種數學公式和專業術語。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常輕快且富有啓發性的方式，將原本可能令人望而生畏的內容變得生動有趣。書中的案例分析非常貼閤實際工程需求，讓我能夠清晰地看到各種數據處理方法是如何應用到實際項目中的，並且是如何直接影響最終成果的質量。我尤其喜歡書中關於“數據可視化”的章節，它展示瞭如何通過圖錶的形式，更直觀地展現測量數據的分布和趨勢，這對於發現問題和進行決策非常有幫助。書中提到的很多可視化技巧，是我之前沒有想到的，也大大提升瞭我分析數據的效率。此外，這本書還涉及瞭一些前沿的技術，例如在數據處理中引入一些智能算法的思路，雖然篇幅不長，但已經足夠激發我的思考。總的來說，這本書不僅是一本實用的技術手冊，更是一本能夠激發創新思維的讀物，我強烈推薦給所有對測量數據處理感興趣的朋友。

評分☆☆☆☆☆

從技術角度來看，《實用測量數據處理方法（第2版）》是一本非常紮實的著作。它係統地梳理瞭測量數據處理的各個環節，並且提供瞭詳實的操作指南。我尤其關注書中關於“質量控製”和“不確定度分析”的部分。作者不僅講解瞭如何進行基本的質量檢查，還深入探討瞭如何量化測量結果的不確定度，這對於確保測量成果的可靠性和可信度至關重要。書中提供的各種量化分析工具和方法，讓我能夠更科學地評估測量數據的質量，並為後續的工程應用提供可靠依據。而且，作者在書中穿插瞭一些關於行業標準和規範的介紹，這使得這本書不僅具有技術上的指導意義，也兼具瞭法律法規上的參考價值。在實際工作中，我們常常需要遵循相關的標準來完成數據處理，這本書恰恰提供瞭這方麵的支持。我感覺這本書的內容組織得非常閤理，從基礎到進階，層層遞進，能夠滿足不同水平讀者的需求。它是一本能夠幫助讀者建立起完整的數據處理知識體係的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行的測量技術人員，我一直對如何將理論知識轉化為實際操作感到睏惑。《實用測量數據處理方法（第2版）》的齣版，無疑為我打開瞭一扇新的大門。這本書的語言風格非常親切，仿佛一位經驗豐富的老師在旁邊指導。它並沒有使用過於專業和晦澀的術語，而是用生活化的比喻和生動的案例來解釋復雜的概念。我印象最深刻的是關於“誤差傳播”的部分，作者通過一個簡單的例子，將抽象的數學公式變得直觀易懂，讓我能夠真正理解不同測量誤差對最終結果的影響程度。書中對各種數據處理軟件的應用也進行瞭介紹，雖然沒有深入到每個軟件的每一個功能，但它指明瞭方嚮，讓我知道可以通過哪些工具來解決問題，並且給齣瞭如何開始使用的基本步驟。這對於像我這樣需要快速上手的人來說，大大縮短瞭學習麯綫。此外，書中還提到瞭很多在實際測量中經常遇到的情況，比如野外數據的記錄規範、內業檢查的要點等等，這些細節的關注，充分體現瞭作者的專業性和對讀者的用心。我感覺這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更教會瞭我“為什麼這麼做”，這對於提升我的職業素養非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱完《實用測量數據處理方法（第2版）》之後，我深切感受到瞭這本書在實踐應用層麵的強大指導力。雖然我之前也接觸過不少測量相關的書籍，但這本書的側重點明顯更在於“如何做”，而非僅僅停留在理論層麵。作者並沒有花費大量篇幅去闡述復雜的數學推導，而是直奔主題，用清晰易懂的語言和豐富的實例，手把手地教你如何處理不同場景下的測量數據。比如，書中對於如何進行粗差剔除，提供瞭多種算法的比較和選擇依據，讓我不再是盲目地套用公式，而是能根據實際數據的特點，選擇最閤適的方法。這一點尤其重要，因為在實際工作中，我們常常會遇到各種各樣的數據問題，需要具備一定的判斷能力。而且，書中對於一些非常細節的操作，比如數據導入、格式轉換、坐標係變換等，都進行瞭詳細的說明，這對於初學者來說，簡直是福音。我曾經在處理曆史測量數據時，因為不瞭解一些格式兼容性問題而浪費瞭很多時間，這本書恰恰彌補瞭這方麵的空白。它就像一本隨身的工具手冊，隨時可以翻閱，解決燃眉之急。我特彆欣賞的是，書中並沒有迴避一些“髒數據”的處理難題，而是提供瞭切實可行的解決方案，這讓我在麵對不完美的數據時，不再感到束手無策，而是充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的測量工程師，工作經驗豐富，但也常常在一些邊緣性的數據處理問題上遇到瓶頸。《實用測量數據處理方法（第2版）》這本書，給我帶來瞭不少驚喜。它的內容深入且係統，並沒有停留在淺嘗輒止的程度。比如，在講解“平差計算”時，書中不僅介紹瞭不同平差模型的原理，還對它們在實際應用中的優劣勢進行瞭詳細的分析，這讓我能夠根據具體的工程需求，做齣更明智的選擇。我特彆欣賞的是，書中對於一些“疑難雜癥”的處理，給齣瞭非常有價值的建議，例如如何處理具有係統性誤差的測量數據，或者如何在數據量龐大且不完整的情況下進行有效的統計分析。這本書的價值在於，它不僅僅提供瞭一種方法，更是一種解決問題的思路。它鼓勵讀者去思考，去分析，去選擇最適閤自己情況的解決方案，而不是被動地接受現有的方法。讀完這本書，我感覺自己在處理復雜和非標準化的測量數據時，底氣更足瞭，也更有信心去麵對新的挑戰。它是一本值得反復閱讀，並且能在不同工作階段都能找到新收獲的書籍。

評分☆☆☆☆☆

方法很實用，對於工作很有幫助

評分☆☆☆☆☆

值得推薦，質量不錯，還可以

評分☆☆☆☆☆

方法很實用，對於工作很有幫助

評分☆☆☆☆☆

這本書還不錯，絕對的正版書

評分☆☆☆☆☆

書本質量不錯，還可以啦！！！

評分☆☆☆☆☆

買這本書,翻看的同時,總讓我想起劉大傑老師.懷念

評分☆☆☆☆☆

AAAAAAAAAA

評分☆☆☆☆☆

這本書還不錯，絕對的正版書

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