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毕硕本 著

图书标签:

• 空间数据分析
• GIS
• 地理信息系统
• 空间统计
• 空间建模
• 遥感
• 地图学
• 数据挖掘
• Python
• R语言

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301255537

版次：1

商品编码：11763267

包装：平装

丛书名： 21世纪全国高校应用人才培养信息技术类规划教材

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：296

字数：460000

编辑推荐

本书内容丰富、结构合理、针对性强，理论叙述严谨、能力培养目标明确.读者学完本门课程后，能够掌握空间数据分析的基本知识、基本原理与方法.

内容简介

本书根据高等院校培养综合型交叉学科本科人才的发展目标编写，介绍空间数据分析的原理与方法.全书共分17章，主要内容包括绪论、空间数据的性质、空间数据的完备化、空间数据的标准化、探索性空间数据分析、空间点模式分析、地统计数据插值、格数据统计、格数据回归分析、空间回归分析、面状数据空间模式分析、空间连续数据分析方法、非参数统计、空间抽样方法、空间度量算法、空间分析算法和空间统计分析算法.
本书可作为地理信息系统、计算机科学与技术、遥感科学与技术、测绘工程、地理科学等相关专业学生的教科书，同时也适合于从事空间数据分析、地理信息系统应用的人员参考.

作者简介

毕硕本，南京信息工程大学遥感学院，教授，ACM学会会员,IEEE学会会员,中国计算机学会高级会员，计算机教育专业委员会委员，目前主要从事计算机软件、地理信息系统、空间数据挖掘、三维可视化等方面的研究工作。已发表学术论文60多篇。已出版专著1部，编著2部，教材1部。

目录

第1章绪论1
导读1
1��1空间分析的概念与研究发展1
1��2空间数据分析的研究内容4
1��3小结8
思考及练习题8
参考文献9
第2章空间数据的性质10
导读10
2��1地理世界的概念模型与数据模型10
2��2空间数据的性质16
2��3空间数据的不确定性19
2��4小结22
思考及练习题23
第3章空间数据的完备化24
导读24
3��1空间数据的缺值处理24
3��2空间数据的插值28
3��3算例39
3��4小结40
思考及练习题40
参考文献41
第4章空间数据的标准化42
导读42
4��1问题的提出42
4��2基本原理42
4��3方法45
4��4算例50
4��5小结52
思考及练习题53
参考文献53

第5章探索性空间分析55
导读55
5��1线性相关性分析55
5��2回归分析55
5��3主成分分析56
5��4层次分析56
5��5地理探测器58
5��6空间聚集探测检验与地理探测器的比较60
5��7小结60
思考及练习题60
参考文献61
··空间数据分析目录··第6章空间点模式分析62
导读62
6��1空间点模式的概念与空间分析技术62
6��2基于密度的方法——样方计数法与核函数法64
6��3最近邻距离法73
6��4G函数与F函数77
6��5K函数与L函数84
6��6K函数方法的扩展——二元模式与空间�彩奔淠Ｊ�91
6��7小结94
思考及练习题95
参考文献96
第7章地统计数据插值97
导读97
7��1空间数据插值97
7��2空间数据插值原理97
7��3计算公式100
7��4趋势面方法108
7��5反距离加权法(IDW)109
7��6核心估计函数法109
7��7小结110
思考及练习题111
参考文献111
第8章格数据统计112
导读112
8��1概述112
8��2格数据统计原理113
8��3格数据的空间相关性计算方法115
8��4格数据相关性分析实例120
8��5可变面元问题123
8��6空间热点探测方法124
8��7小结126
思考及练习题126
参考文献127
第9章格数据回归分析129
导读129
9��1概述129
9��2地理加权回归129
9��3二阶空间回归模型131
9��4空间回归方程的通用模型132
9��5二阶空间回归模型似然函数求解133
9��6格数据回归计算实例134
9��7小结135
思考及练习题135
参考文献136
第10章空间回归分析137
导读137
10��1引言137
10��2回归分析方法137
10��3空间自回归模型138
10��4空间回归模型实例145
10��5地理加权回归模型148
10��6小结155
思考及练习题156
第11章面状数据空间模式分析157
导读157
11��1引言157
11��2空间接近性与空间权重矩阵157
11��3面状数据的趋势分析163
11��4空间自相关的概念167
11��5名义变量的空间自相关测度——连接计数法168
11��6局部空间自相关统计量172
11��7小结178
思考及练习题178
参考文献179

第12章空间连续数据分析方法180
导读180
12��1引言180
12��2探索性分析方法180
12��3趋势面分析184
12��4连续数据的空间依赖性测度——协方差图和半方差图185
12��5小结192
思考及练习题193
第13章非参数统计194
导读194
13��1非参数统计的概念194
13��2非参数统计的基本统计量195
13��3不同个数样本的情形及其检验197
13��4非参数统计实例：洪水频率分析205
13��5小结207
思考及练习题207
参考文献207
第14章空间抽样方法209
导读209
14��1问题的提出209
14��2经典抽样方法209
14��3空间抽样方法215
14��4应用实例224
14��5小结229
思考及练习题229
参考文献230
第15章空间度量算法231
导读231
15��1空间距离与方向度量算法231
15��2面积度量算法235
15��3体积度量算法239
15��4坡度、坡向度量算法240
15��5小结242
思考及练习题243
第16章空间分析算法244
导读244
16��1引言244
16��2路径分析算法244
16��3资源分配分析算法251
16��4缓冲区分析算法254
16��5叠置分析算法264
16��6小结270
思考及练习题271
参考文献272
第17章空间统计分析算法274
导读274
17��1引言274
17��2多变量统计分析算法274
17��3空间分类统计算法279
17��4层次分析算法282
17��5小结285
思考及练习题286
参考文献286

前言/序言

《宇宙之眼：星辰的奥秘与人类的探索》 这本书并非关于我们赖以生存的地球的地理信息系统或遥感技术，而是将目光投向了更加浩渺的宇宙深处，揭示隐藏在星辰大海中的终极秘密。它是一部关于天文学、宇宙学以及人类探索未知边界的史诗。 第一部分：仰望星空，初识宇宙的脉络 我们从人类自古以来对星空的仰望讲起。从早期文明的神话传说，到伽利略的望远镜划破黑暗，本书将带领读者回顾天文学发展的壮丽历程。我们将深入了解行星的运行规律，从哥白尼的日心说到开普勒的椭圆轨道，再到牛顿的万有引力定律，人类如何一步步解开太阳系的谜团。 行星家族的肖像： 我们将逐一描绘太阳系内各大行星的独特风貌，从炙热的水星，到神秘的金星，再到我们赖以生存的地球，以及红色的火星、气态巨行星木星和土星，还有冰冷的双子星天王星和海王星。每个星球都有其独特的地质构造、大气成分和潜在的生命迹象（或缺乏）。 卫星的陪伴： 探索那些围绕行星旋转的卫星，如月球的潮汐之力、木卫二冰层下的海洋、土卫六拥有液态甲烷的河流湖泊。这些卫星并非只是行星的附属品，它们自身可能蕴藏着令人惊叹的科学奥秘。 小天体的舞蹈： 小行星带、柯伊伯带和奥尔特云，这些数量庞大却体积微小的天体，是太阳系形成初期留下的“化石”。它们可能携带了关于生命起源的关键信息，也曾对地球的演化产生过深远影响。 第二部分：星辰的诞生与演化，宇宙的壮丽交响曲 本书将引领读者穿越时间和空间，去理解恒星的生命周期。从星云的尘埃气体汇聚，到核聚变的点燃，再到白矮星、中子星或黑洞的终结，每一颗恒星都讲述着一个宇宙级的生命故事。 恒星的摇篮： 探索星云的神秘面纱，那里是恒星诞生的温床。了解分子云坍缩、原恒星形成以及年轻星团的演化过程。 恒星的生命线： 深入剖析恒星内部的核聚变反应，这是恒星发光发热的根本原因。我们将理解不同质量恒星的不同命运，以及它们如何通过元素合成，为宇宙播撒更复杂的物质。 恒星的归宿： 探寻超新星爆发的壮观景象，它是宇宙中最剧烈的能量释放之一，同时也是重元素产生和扩散的重要途径。我们将认识到白矮星、中子星和黑洞这些极端天体的奇异属性，以及它们在宇宙结构中的作用。 第三部分：星系的宏伟画卷，宇宙的结构与动力学 宇宙并非只是零散的恒星，而是由无数的星系组成的庞大网络。本书将带你领略不同类型星系的壮丽景象，并揭示它们之间相互作用的宇宙动力学。 星系的家族： 从旋涡星系、椭圆星系到不规则星系，我们将认识到星系的多样性及其形成和演化的不同途径。 星系的碰撞与合并： 宇宙并非一片宁静，星系之间的引力作用会引发碰撞和合并。我们将探讨这些宇宙级的“舞蹈”如何塑造星系的形态，并驱动恒星的形成。 暗物质与暗能量： 宇宙中约95%的物质是不可见的暗物质和暗能量。本书将深入探讨它们的存在证据、潜在性质以及它们如何决定宇宙的命运。我们将了解宇宙膨胀加速的惊人发现，以及暗能量在其中扮演的关键角色。 第四部分：宇宙的起源与未来，人类的终极追问 我们将目光聚焦于宇宙最宏大的问题：它是如何开始的？又将走向何方？本书将详细阐述现代宇宙学的两大支柱：大爆炸理论和宇宙膨胀。 大爆炸的余晖： 探索宇宙微波背景辐射，它是大爆炸留下的最古老的光，承载着宇宙诞生初期的信息。我们将理解宇宙如何从一个极热、极密的奇点演化而来。 宇宙的演化轨迹： 了解宇宙膨胀的证据，以及不同宇宙学模型对宇宙未来的预测。是热寂、大撕裂，还是大挤压？我们将一起探索这些可能的结局。 搜寻地外生命： 恒星系是否是宇宙的孤例？本书将探讨搜寻地外生命（SETI）的科学方法，以及寻找类地行星、分析系外行星大气成分等前沿研究。我们将思考生命在宇宙中的普遍性问题。 第五部分：人类的宇宙之眼，探索的脚步永不停歇 最后，本书将回归到人类自身，审视我们作为宇宙中一个渺小的存在，是如何通过科学仪器和智慧，不断拓展我们对宇宙的认知边界。 望远镜的进化： 从地面上的大型光学望远镜，到太空中的哈勃、詹姆斯·韦伯空间望远镜，再到射电望远镜、X射线和伽马射线探测器，我们将回顾人类观测宇宙能力的飞跃式发展。 太空探测的征程： 从早期的行星探测器，到火星车、太阳探测器，再到深入星际空间的旅行者号，我们将体验人类太空探索的壮丽史诗，以及这些探测任务带给我们的宝贵科学发现。 未来的展望： 展望人类在宇宙探索领域未来的发展方向，如建造更强大的太空望远镜、进行载人深空探测、甚至星际旅行的可能性。 《宇宙之眼：星辰的奥秘与人类的探索》是一本献给所有对宇宙充满好奇的读者的书籍。它将带领你超越日常的琐碎，去感受宇宙的宏伟、生命的渺小与伟大，以及人类永不停歇的探索精神。在这本书中，你将获得对宇宙最深刻的理解，重新审视我们在星辰大海中的位置。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在开始阅读《空间数据分析》之前，我对这个领域的许多概念都感到十分模糊，甚至有些畏惧。然而，这本书的出现，彻底改变了我对空间数据分析的看法。作者的写作风格非常平易近人，他善于用通俗易懂的语言，将复杂的科学概念解释清楚。我尤其欣赏他对空间邻接矩阵（Spatial Adjacency Matrix）和空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix）的讲解，他通过图示和文字说明，让我清晰地理解了不同类型的空间权重是如何构建的，以及它们在空间统计分析中起到的关键作用。他还详细介绍了如何根据不同的研究问题和空间关系类型，选择合适的空间权重矩阵，这对于我进行精确的空间分析至关重要。书中对空间自相关检验的深入探讨，让我有机会学习到多种不同的检验方法，并理解它们各自的侧重点。我印象深刻的是，作者在讨论全局空间自相关时，不仅给出了Moran's I指数的计算公式，还详细解释了其背后的统计学意义，以及如何解读其P值和Z值。这让我不仅仅是停留在计算结果层面，而是能够真正理解分析的含义。此外，书中对空间异质性的处理也提供了许多实用的方法，比如分区域回归分析（Geographically Weighted Regression, GWR）的变种，如核函数（Kernel function）的选择，带宽（Bandwidth）的确定等，都进行了细致的阐述。这本书真的像一本宝藏，每一次翻阅都能发现新的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在阅读《空间数据分析》之前，我对空间数据的理解还停留在比较浅显的层面。直到这本书的出现，才彻底颠覆了我过去的认知。作者的写作风格非常独特，他善于将抽象的理论概念，通过生动的比喻和形象的例子，变得触手可及。比如，在解释空间插值技术时，他用了“画地图补全缺失区域”的类比，让我瞬间明白了克里金插值和反距离加权插值之间的核心区别。更让我惊喜的是，书中对于不同空间分析模型的优劣势对比，以及在特定情境下如何选择最适合的模型，都给出了非常有价值的建议。我特别关注了关于网络分析的章节，作者详细介绍了路径分析、服务区域分析等在城市规划、物流配送等领域的应用。他甚至模拟了一个紧急救援车辆的调度场景，通过不同的网络分析算法，展示了如何优化救援路线，缩短响应时间。这种实践导向的讲解，让我看到了空间数据分析的强大力量，它不仅仅是学术研究的工具，更是解决现实世界问题的利器。书中还穿插了一些关于 GIS 软件操作的提示和技巧，虽然不是详尽的软件教程，但这些零散的提示却能帮助我更高效地利用软件进行数据处理和可视化。我对书中关于空间统计学的基础理论部分也进行了仔细研读，作者对概率分布、假设检验在空间数据分析中的应用做了清晰的阐述，这对于我深入理解各种统计模型的背后原理至关重要。总而言之，这本书提供了一个非常全面的视角，让我从不同维度去理解和运用空间数据。

评分☆☆☆☆☆

这本《空间数据分析》简直是我近年来读到的最令人振奋的技术类书籍之一。作者的叙事风格充满激情，他不仅仅是传授知识，更是在传递他对空间科学的热爱。书中对空间分析算法的解释，并非简单地复制粘贴 textbook 的内容，而是融入了他自己的理解和独到的见解。例如，在讲解DBSCAN聚类算法时，他用了一个比喻，将空间中的数据点想象成一个个散落的城市，算法就像一个聪明的城市规划师，能够识别出人口密集、联系紧密的城市群，并找出那些孤立的“飞地”。这种生动的讲解方式，让我在理解复杂算法时感到轻松愉快。书中对时空数据分析的探讨也让我眼前一亮，他指出了传统空间分析在处理时间维度上的局限性，并介绍了一些处理时空数据的模型和方法，比如时空立方体（Spatiotemporal Cube）和时空热点分析。这对于研究动态变化的地理现象，如传染病的传播、城市交通流量的变化等，具有极其重要的意义。我尤其欣赏作者对于不同分析方法之间的比较，他会深入分析每种方法的适用范围、优缺点以及可能存在的偏见，并给出如何权衡选择的建议。这种批判性的思维方式，在同类书籍中是难能可贵的。我还注意到书中对一些“非主流”的空间分析技术也进行了介绍，比如空间句法（Space Syntax），这让我有机会接触到一些之前从未了解过的分析工具，拓宽了我的视野。总的来说，这本书不仅仅教授了“怎么做”，更重要的是启发了我“为什么这样做”以及“还有什么更好的方法”。

评分☆☆☆☆☆

这本《空间数据分析》简直是一场智识的盛宴！从翻开第一页开始，我就被作者严谨的逻辑和清晰的条理深深吸引。书中对于空间数据采集、处理、可视化以及分析方法，进行了极为详尽的阐述。我特别喜欢其中关于地理加权回归（GWR）的章节，作者不仅仅罗列了公式，更是结合了大量现实世界的案例，比如房地产价值的空间异质性分析、环境污染的空间分布规律探讨，让我对GWR的应用场景有了更为直观和深刻的理解。那些看似复杂的数学模型，在作者的笔下变得易于理解，甚至充满了优雅的美感。书中对空间自相关性的讲解也十分到位，从Moran's I到Geary's C，再到局部空间自相关分析，每一种方法的原理、适用条件以及结果的解读都做了深入浅出的剖析。我印象最深的是作者在讨论空间聚类时，用一个关于犯罪率的案例，一步步引导读者如何识别高犯罪区域，并分析其潜在的空间影响因素。这种循序渐进的教学方式，让我能够真正掌握这些强大的分析工具，而不是停留在理论层面。此外，书中对于空间数据的不确定性、误差传播以及数据质量的讨论，也充满了前瞻性和实用性，这在很多同类书籍中是很难见到的。作者提醒我们，任何分析都离不开对数据质量的审视，这是一种非常负责任的态度。阅读过程中，我时常会停下来，对照自己正在进行的项目，思考如何运用书中介绍的方法来解决实际问题。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我探索空间数据分析的道路上，给予了我源源不断的启迪和指引。我迫不及待地想把书中的知识运用到我的研究中，去发现那些隐藏在数据背后的空间规律。

评分☆☆☆☆☆

我必须要说，《空间数据分析》这本书的内容实在是太丰富了，几乎涵盖了我对这个领域的所有期待。作者在内容的组织上，采取了一种非常巧妙的结构，从基础理论到高级应用，层层递进，但又不会让人感到枯燥乏味。我最喜欢的是书中关于空间回归模型的讲解，他不仅仅介绍了OLS回归，还深入阐释了空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model）的原理和应用。他通过一个关于房价和周边设施的案例，生动地展示了如何在OLS回归模型中引入空间因素，以及如何通过解释空间回归系数来理解空间溢出效应。这让我对空间回归模型有了更深层次的理解，也对如何处理空间相关性问题有了更清晰的思路。书中对趋势面分析的讲解也让我受益匪浅，作者用图形化的方式展示了如何通过多项式拟合来揭示空间数据的宏观趋势，并讨论了如何评估拟合的优劣。他还提醒我们，趋势面分析仅仅是一种简化的描述，并不能完全解释空间变异的驱动因素，这是一种非常审慎的研究态度。我还在书中看到了关于地理信息系统（GIS）和遥感（RS）数据在空间分析中的整合应用，作者展示了如何将不同来源的空间数据进行融合、处理，并进行多维度分析。这种跨学科的视角，让我看到了空间数据分析在解决复杂问题中的巨大潜力。整本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本“如何操作”的书，更是一本“如何思考”的书，它教会我如何用空间分析的思维去解读世界。

评分☆☆☆☆☆

从一个对空间数据分析知之甚少的初学者，到如今能够初步运用各种工具和方法进行研究，《空间数据分析》这本书起到了至关重要的作用。作者的写作风格非常务实，他注重理论与实践的结合，每一项技术的介绍都配有详细的案例分析，让我能够亲身感受到这些方法在解决实际问题中的强大威力。我特别喜欢书中关于空间点模式分析的章节，作者详细介绍了不同类型的点模式（随机分布、聚集分布、均匀分布），以及如何利用蒙特卡罗模拟、Ripley's K函数等方法来检验和描述点模式。他还用了一个关于公园绿地分布的案例，来展示如何分析城市绿地的空间可达性，并评估其分布是否均衡。这让我对如何科学地分析和评价空间数据的分布规律有了更深入的认识。书中对空间异质性处理的探讨也让我受益匪浅，作者详细介绍了核密度估计、局部空间自相关等方法，并解释了它们在识别空间热点和冷点方面的作用。我还看到了关于如何利用空间回归模型来解释空间数据的变异性，比如如何处理遗漏变量、空间依赖性等问题。整本书的结构清晰，循序渐进，即使是对于初学者来说，也能够逐步掌握其中的知识。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够启发思维、引导研究的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期阅读中最具启发性的一本。作者在《空间数据分析》中，将空间数据的核心概念、分析方法以及前沿技术，都进行了系统而深入的阐述。我尤其欣赏作者在解释空间回归模型时，所采用的类比和图示。他不仅仅是给出了公式，更是花了大量篇幅解释了空间滞后模型和空间误差模型背后的逻辑，以及如何通过模型的参数来理解空间相互作用和空间效应。例如，他用了一个“口碑效应”的例子，来形象地解释了空间滞后模型中的邻域影响，以及它如何影响变量的取值。这让我对空间回归模型的理解，从“是什么”提升到了“为什么”。书中对空间数据不确定性的讨论也让我印象深刻，作者提醒我们，任何空间数据都存在误差和不确定性，我们需要在分析过程中充分考虑这些因素，并采取相应的策略来减弱其对结果的影响。他还介绍了如何进行空间误差传播分析，以及如何评估不同数据源对最终分析结果的贡献。我还在书中看到了关于利用深度学习技术进行空间预测和模式识别的介绍，例如，如何利用卷积神经网络（CNN）来分析卫星影像，识别地物类型，或者如何利用图神经网络（GNN）来分析城市交通网络，预测交通流量。这些前沿技术的内容，在作者的讲解下，变得相对易于理解，为我打开了新的研究方向。总而言之，这本书不仅仅是传授知识，更重要的是塑造了我的空间分析思维，让我能够更深刻地理解和运用空间数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度是我之前从未预料到的。《空间数据分析》不仅仅是罗列了各种技术和方法，更重要的是，它构建了一个完整的知识体系，让我能够系统地学习和掌握空间数据的奥秘。作者对于空间统计学的梳理，从描述性统计到推断性统计，再到高阶的空间计量经济学模型，都做到了层层递进，逻辑严谨。我特别喜欢书中关于空间异质性与空间相关性的辨析，这在我过去的研究中常常感到混淆，而作者通过精妙的阐述，让我清晰地认识到它们之间的内在联系与区别。书中还花了相当大的篇幅讨论了空间数据的可视化，不仅仅是地图的绘制，更是关于如何通过可视化来揭示数据中的模式、趋势和异常值。作者强调了“好”的可视化不是“好看”的，而是“会说话”的，它能够清晰地传达研究者的意图和分析结果。我从中学习到了许多关于颜色选择、符号大小、图例设计等方面的实用技巧。此外，书中对空间数据的机器学习应用也进行了初步的探索，比如利用随机森林、支持向量机等算法进行空间预测和分类。虽然这部分内容相对前沿，但作者的讲解方式非常易于理解，为我打开了新的研究思路。整本书的案例都非常贴切，涵盖了环境科学、社会学、经济学等多个领域，让我能够看到不同学科背景下的研究者如何运用空间数据分析解决问题。我感到自己的思维方式被极大地拓展了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验实在是太棒了！《空间数据分析》的作者拥有一种独特的叙事方式，他能够将复杂的空间统计学理论，通过生动形象的例子和比喻，变得极其易于理解。我尤其欣赏他对空间关系概念的阐述，他不仅仅是简单地定义了邻接关系、距离关系，更是深入探讨了不同空间关系对分析结果的影响。例如，在讲解空间自相关时，他用了一个“人多热闹的地方往往吸引更多人”的比喻，来形象地解释了空间正相关的概念。他还详细介绍了如何根据不同的研究对象和空间尺度，选择合适的空间权重矩阵，这对于保证分析结果的准确性和可靠性至关重要。书中还对空间数据的可视化技术进行了非常详尽的介绍，作者不仅仅是教我们如何绘制地图，更是强调了如何通过可视化来揭示数据背后的空间模式、趋势和异常值。他举了许多“坏”的可视化和“好”的可视化的例子，让我们能够从中学习到如何制作出既美观又具有信息量的地图。我还看到了关于利用 GIS 和遥感数据进行多尺度空间分析的讨论，作者展示了如何将不同分辨率、不同来源的空间数据进行融合，并进行综合分析，以获得更全面、更深入的认识。整本书的案例都非常贴近实际，涵盖了城市规划、环境监测、资源管理等多个领域，让我能够看到空间数据分析在各个领域的强大应用。

评分☆☆☆☆☆

《空间数据分析》这本书的内容之丰富，足以让我反复研读，每一次都有新的收获。作者在构建知识体系方面做得非常出色，他不仅仅是罗列各种分析方法，而是将它们有机地组织起来，形成了一个完整的逻辑链条。我特别喜欢书中关于空间数据的可视化技术和方法论的讨论，作者强调了“可视化是分析的延伸”，而非简单的图形绘制。他详细介绍了如何利用不同的可视化图表，如散点图矩阵、箱线图、热力图等，来探索空间数据的分布特征、识别潜在的空间模式以及发现异常值。我还学到了如何利用分级符号、分色填充等可视化技巧，来直观地展示空间数据的空间异质性。书中还对时空数据分析的挑战进行了深入的探讨，他指出了传统空间分析在处理时间维度上的不足，并介绍了一些先进的时空数据模型和分析方法，如动态聚类分析、时空预测模型等。这对于我理解和研究瞬息万变的地理现象，如城市扩张、生态变化等，提供了宝贵的启示。我还在书中看到了关于利用机器学习算法进行空间预测和分类的介绍，例如，如何利用随机森林模型来预测土地利用类型，或利用支持向量机来识别潜在的污染区域。这些前沿的技术内容，在作者的讲解下变得易于理解，让我看到了空间数据分析的无限可能。这本书让我对空间数据的理解提升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

全部是一些理论的东西，没有什么用处！！！！！！！！！！！没有一个操作实例！！！！！！！！买来和垃圾差不多！

评分☆☆☆☆☆

内容全面，案例丰富，价格不贵

评分☆☆☆☆☆

很好的空间分析的教材 值得买来看看

评分☆☆☆☆☆

内容讲的不深，类似几个综述钉起来，章节间关联不明确，方法学异同不明显，不太推荐

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

偏理论，不是太实用，相当工具书买的还是考虑一下

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书

评分☆☆☆☆☆

很好的空间分析的教材 值得买来看看