地理信息系统理论与应用丛书：空间分析建模与原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

朱长青，史文中 著

图书标签:

• 地理信息系统
• 空间分析
• 空间建模
• GIS理论
• GIS应用
• 地理学
• 遥感
• 地图学
• 数据分析
• 空间统计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030168863

版次：1

商品编码：11883024

包装：平装

丛书名： 地理信息系统理论与应用丛书

开本：16开

出版时间：2006-05-01

用纸：胶版纸

页数：208

字数：308000

正文语种：中文

内容简介

　　空间分析是地理信息系统（GIS）的重要功能之一，也是评价一个GIS功能的主要指标之一。建立有效的空间分析模型，为GIS提供多的更强大的功能，已成为当前GIS研究和应用中十分重要的任务。
　　《地理信息系统理论与应用丛书：空间分析建模与原理》是作者在从事空间分析基本理论、模型和方法的研究和教学基础上撰写完成的。书中对空间分析建模和原理进行了讨论，内容包括空间分析基本概念、数学基础、空间叠置分析模型、缓冲区分析模型、统计分析模型、网络分析模型、数字高程模型建模及其精度分析模型、三维地形分析模型、小波分析应用模型等。在模型论述中，特别着重建模的思想、原理的阐述，方法的推导，同时充分应用了数学的思想和观点去建立空间分析的模型和方法。
　　《地理信息系统理论与应用丛书：空间分析建模与原理》可作为GIS相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为GIS领域科研、教学、研发人员的参考书。

内页插图

目录

序
前言

第1章 概论
1．1 引言
1．2 空间数据
1．2．1 地理实体的特征
1．2．2 空间数据的类型
1．2．3 空间数据的特性
1．2．4 空间数据的表示模型
1．3 空间分析的定义与内容
1．3．1 空间分析的定义
1．3．2 空间分析的内容
1．4 空间模型与数学模型
1．4．1 空间模型
1．4．2 空间分析模型
1．4．3 数学模型
1．5 空间分析与GIS
1．6 空间分析与数学基础
1．6．1 数值计算方法
1．6．2 图论
1．6．3 分形
1．6．4 小波分析
1．7 本书内容安排

第2章 数学基础
2．1 -元函数插值与逼近
2．1．1 引言
2．1．2 n次代数插值多项式
2．1．3 埃尔米特插值多项式
2．1．4 分段低次插值
2．1．5 样条函数插值
2．1．6 等距B样条函数插值
2．1．7 曲线拟合的最小二乘法
2．2 二元函数插值与逼近
2．2．1 引言
2．2．2 矩形区域上的代数插值逼近
2．2．3 矩形区域上的样条插值逼近
2．2．4 矩形区域上的最小二乘逼近
2．2．5 三角形区域上的插值逼近
2．2．6 移动曲面拟合法
2．3 数值微分
2．3．1 -元函数的数值微分
2．3．2 二元函数的数值微分
2．4 图论基础
2．4．1 图
2．4．2 树
2．4．3 最短路径和最小生成树
2．4．4 有向图及其矩阵表示
2．5 分形基本理论
2．5．1 测度与分维
2．5．2 分维估值方法
2．5．3 无标度域
2．5．4 线状要素分维估值
2．5．5 分形插值
2．6 小波分析基础
2．6．1 连续小波变换
2．6．2 正交小波基和多尺度分析
2．6．3 小波正交分解
2．6．4 多进制小波
2．6．5 其他

第3章 叠置分析模型
3．1 基本概念
3．1．1 基本思想
3．1．2 空间逻辑运算
3．1．3 空间逻辑运算规律
3．2 视觉信息叠置分析
3．3 矢量数据叠置分析
3．3．1 矢量数据叠置分析类型
3．3．2 点与点的叠置
3．3．3 点与线的叠置
3．3．4 点与多边形的叠置
3．3．5 线与线的叠置
3．3．6 线与多边形的叠置
……
第4章 缓冲区分析模型
第5章 统计分析模型
第6章 网络分析模型
第7章 DEM表面建模及精度分析模型
第8章 三维地形分析模型
第9章 小波分析应用模型
主要参考文献

前言/序言

《地理信息系统理论与应用丛书：空间分析建模与原理》 丛书导言： 本丛书旨在系统梳理地理信息系统（GIS）领域的核心理论、前沿技术与实际应用，特别关注空间分析、建模及其背后的数学与计算原理。随着数字化时代的深入，GIS已不再仅仅是地图绘制工具，而是驱动决策、优化资源配置、揭示复杂空间过程的关键技术。本卷《空间分析建模与原理》正是构建这一知识体系的基石。它深入探讨了如何将现实世界的复杂性抽象为可计算的模型，以及如何运用这些模型解决实际问题。 第一部分：空间分析的理论基石与数学基础 本部分聚焦于空间分析得以成立的底层逻辑与数学支撑。 第一章：空间数据的内在属性与度量 本章首先界定了地理空间数据的基本概念，包括其离散性、连续性与时空依赖性。重点阐述了空间对象（点、线、面）的拓扑关系（连通性、邻接性、包含性）的数学定义与运算规则。不同于传统的数据分析，空间分析必须考虑尺度效应和观测偏差，因此，本章详细讨论了空间异质性（Spatial Heterogeneity）的概念，并介绍了描述空间分布模式的统计方法，如最近邻指数（Nearest Neighbor Index）和空间自相关系数（Moran's I, Geary's C），为后续建模提供了量化工具。 第二章：空间数据的几何运算与拓扑重建 深入探讨了GIS中的核心几何操作，包括叠加分析（Overlay Analysis）——如联合（Union）、相交（Intersection）和差集（Difference）的精确算法。特别关注了拓扑一致性在空间数据管理中的重要性，讲解了如何检测并修复拓扑错误，例如悬挂节点（Dangling Nodes）和间隙（Gaps）。此外，缓冲区分析（Buffering）的原理不再局限于简单的距离计算，而是扩展到基于成本或时间加权的空间可达性分析。 第三章：空间插值与表面建模的数学原理 本章是处理连续场数据（如高程、温度、污染浓度）的关键。详细剖析了经典的插值方法，如反距离加权法（IDW）及其局限性。核心内容放在了地统计学（Geostatistics）方法上，特别是克里金插值（Kriging）。克里金基于最优线性无偏估计（BLUE）原理，其核心在于半变异函数（Semivariogram）模型的构建、拟合与验证。本章将严格推导不同类型的克里金模型（普通克里金、简单克里金、泛克里金）的数学公式，并讨论如何选择合适的变异函数模型（球状、指数、高斯模型）以反映真实的底层空间变异结构。 第二部分：核心空间分析模型与算法 本部分将理论转化为具体的分析技术和模型构建流程。 第四章：基于网络的空间分析模型 本章专门处理线性参考系统上的问题，如交通网络、水系网络。重点分析了网络拓扑结构（如双向边、单向边、节点）的构建与表示。核心算法包括最短路径问题（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）在不同成本函数（距离、时间、费用）下的应用。更高级的主题包括服务区分析（Service Area Analysis，基于时间或距离的覆盖范围）和回溯路径分析（Trace Analysis），这对于应急响应和物流规划至关重要。 第五章：空间统计建模与回归分析 超越描述性统计，本章进入推断性空间统计领域。详细讲解了空间回归模型的必要性，即如何处理传统最小二乘法中普遍存在的空间自相关问题。内容涵盖空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）的估计方法，包括最大似然法（ML）和广义矩估计（GMM）。此外，引入了地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）的概念，用以捕捉参数在空间上的非平稳性（Non-stationarity），实现局部化的关系探究。 第六章：空间过程模拟与元胞自动机 本章面向动态和演化过程的建模。从概率论的角度出发，阐述了如何使用马尔可夫链（Markov Chains）模拟土地利用变化等状态转移过程。重点介绍了元胞自动机（Cellular Automata, CA）的基本规则、邻域定义和时间步进机制。通过实例，如城市扩张模拟或火灾蔓延模拟，展示如何将局部交互规则集成到自下而上的宏观过程模拟中，并讨论模型的校准与敏感性分析方法。 第三部分：空间分析的应用与前沿展望 本部分将技术框架与实际应用场景相结合，并探讨未来的发展方向。 第七章：面向决策支持的空间优化模型 本章关注如何利用GIS工具优化资源配置和选址问题。主要内容包括设施选址模型（如P-Median, Maximal Covering Location Problem）的建立，这些问题通常被转化为整数规划问题（Integer Programming）。讨论如何将空间成本函数（如交通成本、覆盖半径）嵌入到这些优化模型中，并介绍求解算法（如启发式算法、禁忌搜索）。 第八章：高维空间分析与时空数据融合 随着传感器技术的发展，空间数据日益复杂，本章探讨了超越二维平面的分析需求。内容涵盖三维GIS中的体数据（Volumetric Data）处理，如地下水流模型的可视化与分析。同时，重点介绍时空立方体（Spatiotemporal Cube）的概念，以及如何应用时空平滑技术（如时空核密度估计）来识别动态事件的聚集区域。 总结与展望： 本卷《空间分析建模与原理》为读者提供了从基础数学原理到复杂模型实现的完整知识路径。它强调的不仅仅是“如何操作软件”，更是“为何这样操作”——即理解模型背后的计算约束与统计假设。掌握这些原理，是实现有效、可靠、科学的空间决策支持系统的核心能力。未来的发展将更加依赖于大数据、深度学习与GIS的深度融合，要求分析师具备更强的跨学科建模思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获，是它让我理解了 GIS 的“为什么”和“如何做”的更深层含义。在理论构建上，它并没有止步于对各种算法的介绍，而是深入探讨了空间分析背后的哲学思想和数学基础。例如，对于空间权重的选择、距离衰减函数的设定等看似简单的问题，书中都进行了非常详尽的讨论，并分析了不同选择对分析结果的影响。这让我意识到，空间分析并非简单的“输入-输出”过程，而是包含着丰富的决策和权衡。在建模应用方面，这本书展示了如何将这些理论和方法巧妙地融入到实际的 GIS 项目中。书中提供的案例，从城市扩张的模拟到自然灾害的风险评估，都清晰地展示了空间分析模型如何帮助我们理解复杂的地理现象，并为决策提供科学依据。我尤其喜欢书中对“多尺度分析”和“不确定性分析”的阐述，这让我看到了 GIS 在处理复杂、动态的现实世界时的强大能力。这本书的深度和严谨性，使得它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在我学习 GIS 的道路上给予了我很多启发和指导。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我拿到这套书时，有些担心它过于学术化，可能会枯燥难懂。但当我真正翻开阅读后，我才发现我的担忧是多余的。书中对于空间分析建模的讲解，虽然基于严谨的理论，但却能够用非常形象生动的方式来呈现。例如，在介绍空间插值方法时，作者不仅给出了数学公式，还通过生动的比喻和图示，让我能够直观地理解不同方法的原理和差异。书中关于空间统计学和机器学习在 GIS 中的应用部分，更是让我大开眼界。我之前对这些领域知之甚少，但这本书通过大量的实例，展示了如何利用这些强大的工具来发现地理数据中隐藏的规律。我特别喜欢其中关于“空间句法”和“行为地理学”的章节，这让我开始从新的角度来审视城市空间和人类活动的关系。这本书的结构也非常合理，循序渐进，让我在掌握了基础理论后，能够逐步深入到更复杂的建模技术。它就像是一部引人入胜的科幻小说，让我在这个 GIS 的世界里不断探索，不断发现新的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我带来的震撼，远超我的预期。我一直以为 GIS 只是一个工具，一个绘制地图、管理数据的软件，但当我翻开这套《地理信息系统理论与应用丛书：空间分析建模与原理》时，我才意识到自己是多么的狭隘。这本书让我看到了 GIS 深邃的理论内核，它不仅仅是操作层面的技术，更是一种看待和理解世界的方式。从最基础的空间数据结构，到复杂的空间统计和机器学习在 GIS 中的应用，每一个章节都像是在为我打开一扇新的大门。我尤其喜欢关于空间插值方法的那几章，它将抽象的数学模型与现实的地理现象紧密联系起来，让我理解了为什么我们能够“预测”未知区域的属性，以及这些预测的局限性。书中的案例分析也非常生动，并非简单的罗列，而是深入剖析了如何将理论应用于实际问题，例如城市规划、环境监测等，让我对 GIS 的实际价值有了更深刻的认识。这本书的语言严谨而不失可读性，对于我这样一个非科班出身的 GIS 爱好者来说，无疑是一本绝佳的入门和进阶指南。它没有回避那些复杂的理论和数学公式，但通过清晰的解释和恰当的比喻，使得这些内容变得易于理解，甚至充满了智慧的启发。读完后，我对 GIS 的认识已经上升到了一个新的高度，它不再是一个冰冷的工具箱，而是一个充满生命力和智慧的科学体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一场引人入胜的学术之旅，我沉浸其中，乐此不疲。它在空间分析建模的原理部分，深入浅出地介绍了各种经典和前沿的建模技术，从传统的叠加分析、缓冲区分析，到更高级的空间回归、地理加权回归，甚至是机器学习算法在地理空间数据挖掘中的应用，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏书中对模型假设、适用条件以及结果解释的细致分析，这避免了盲目套用模型可能带来的误导。例如，在讨论空间自相关性时，作者不仅解释了莫兰指数（Moran's I）的计算方法，还深入探讨了其背后的统计学原理以及在实际应用中如何解读其含义，这对于理解地理现象的空间聚集或扩散规律至关重要。此外，书中提供的案例研究，涵盖了从生态学到社会经济学等多个领域，展示了空间分析模型如何有效地解决实际问题，例如预测传染病传播路径、评估环境风险、优化交通网络等。这些案例不仅增添了阅读的趣味性，更重要的是让我看到了理论知识转化为实际效益的巨大潜力。这本书并非仅仅停留在理论层面，而是强调理论与实践的结合，这使得它对于希望深入理解 GIS 空间分析精髓的读者来说，具有不可替代的价值。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的内容深度和广度确实超乎了我的想象，它不仅仅是提供了一些操作指南，而是真正深入到了 GIS 的“灵魂”层面。在理论部分，作者对空间数据模型、空间关系的刻画以及空间过程的模拟进行了非常系统的梳理，让我对 GIS 的内在逻辑有了更清晰的认识。例如，关于拓扑关系和非拓扑关系的讨论，以及不同空间数据模型（矢量、栅格、TIN等）的优缺点和适用场景，都得到了非常详尽的解释。而当涉及到空间分析建模时，这本书更是把我带入了另一个世界。我以前只是知道一些基础的空间分析工具，但这本书则从更宏观的视角，介绍了如何构建复杂的空间模型来解决现实问题。从基础的几何运算，到高级的空间计量经济学模型，再到时空数据分析，作者都给出了严谨的推导和生动的案例。我尤其对书中关于“地理本体论”和“空间认知”的讨论印象深刻，这让我开始思考，我们如何用 GIS 来更好地理解和模拟人类的认知过程，以及地理知识的表达和推理。这本书的难度确实不小，但每一页都充满了信息量，每一次阅读都像是在攀登一座知识的高峰，让我充满了挑战的乐趣和成就感。