地理空间分析原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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崔铁军 等 著

图书标签:

• 地理空间分析
• GIS
• 空间统计
• 空间数据挖掘
• 遥感
• 地图学
• 地理信息系统
• 空间建模
• 模式识别
• Python

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030479594

版次：31

商品编码：11952028

包装：平装

丛书名： 普通高等院校地理信息科学系列教材

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：368

字数：574000

正文语种：中文

内容简介

　　地理空间分析是地理信息科学理论和技术的重要内容之一，是近年来地理信息科学研究的热点，也是地理信息科学与技术发展较迅速的领域。崔铁军等编著的《地理空间分析原理》全面介绍了地理空间分析的理论方法、空间分析过程，详细讨论了地理空间量测、空间关系分析、空间推理、叠置分析、缓冲区分析、网络分析、地形分析、空间统计分析、时空序列分析、空间智能分析、空间数据挖掘和辅助决策等技术方法。
　　本书条理清晰、叙述严谨、实例丰富，既适合作为地理信息科学专业或相关专业本科生、研究生教材，也可供从事信息化建设、信息系统开发等有关科研、企事业单位的科技工作者阅读参考。

目录

前言
第一章 绪论
1.1 地理空间分析概述
1.2 地理空间分析地位与作用
1.3 地理空间分析研究内容
1.4 与其他学科关系
1.5 本书主要内容
第二章 地理学研究对象与问题
2.1 地理学研究对象与任务
2.2 地理要素相互联系
2.3 地理空间分布
2.4 地理时空过程
第三章 地理空间量测
3.1 空间量测尺度
3.2 空间几何量测
3.3 空间形态量测
3.4 空间分布量测
第四章 空间关系分析与推理
4.1 空间关系分析概论
4.2 距离关系
4.3 方位关系
4.4 拓扑关系
4.5 空间相似性
4.6 空间推理
第五章 数字地形分析
5.1 地形形态计算
5.2 地形因子计算
5.3 地形特征分析
5.4 水文分析
5.5 淹没分析
5.6 通视分析
第六章 叠置分析
6.1 叠置分析理论
6.2 矢量数据叠置分析
6.3 栅格数据叠置分析
第七章 缓冲区分析
7.1 缓冲区分析概述
7.2 缓冲区分析的矢量方法
7.3 缓冲区分析的栅格方法
7.4 动态目标缓冲区
7.5 缓冲区分析的应用
第八章 网络分析
8.1 网络分析概述
8.2 连通性分析
8.3 最短路径
8.4 最优路径
8.5 网络分析模型
8.6 流分析
第九章 空间统计分析
9.1 基本统计量
9.2 确定性插值法
9.3 地统计插值法
9.4 探索性空间统计分析
9.5 层次统计分析
9.6 空间回归分析
第十章 时空序列分析
10.1 地理时空概述
10.2 时空数据的性质
10.3 时空数据分析
第十一章 空间数据挖掘
11.1 空间数据挖掘概述
11.2 空间聚类分析
11.3 空间关联挖掘
11.4 空间分类方法
第十二章 空间智能分析
12.1 空间智能分析概述
12.2 基于人工神经网络的空间分析
12.3 基于元胞自动机的空间分析
12.4 基于智能体的空间分析
12.5 模糊空间分析
第十三章 空间决策支持
13.1 决策与决策支持
13.2 空间决策支持系统
主要参考文献

前言/序言

《数字时代下的空间叙事：从数据到洞察的旅程》 在这场波澜壮阔的数字化革命中，我们所处的空间正以前所未有的速度被感知、记录、分析和重塑。从宏观的地球肌理到微观的城市脉络，每一个地理单元都蕴含着丰富的生命信息和发展脉动。当数据洪流奔涌而来，我们如何才能从中提炼出有价值的洞察，理解空间变化的逻辑，预测未来的趋势，并以此指导我们的决策？《数字时代下的空间叙事：从数据到洞察的旅程》正是这样一本旨在带领读者踏上这场精彩旅程的指南。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一场关于如何“阅读”空间、理解空间、并最终“讲述”空间故事的探险。它聚焦于如何将海量、多样化的地理空间数据转化为富有洞察力的叙事，帮助我们更深刻地理解城市发展、自然环境变迁、社会经济分布乃至人类行为模式。我们所处的时代，空间信息已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的定位导航，到城市规划的精准调控，再到灾害预警的及时响应，无不依赖于对空间数据的深度挖掘和有效利用。本书正是要揭示这一过程背后的原理、方法与应用，引导读者掌握在数字时代下构建和解读空间叙事的核心能力。 第一部分：空间数据的世界：基础与构建 在启程之前，我们首先需要认识我们所要探索的“土壤”——空间数据。本书将首先为读者建立起对空间数据全面而深入的认知。我们将从最基础的概念入手，例如什么是地理空间信息？它与传统数据有何不同？空间数据的分类有哪些？我们将详细探讨点、线、面、体等基本地理要素的表示方式，以及栅格和矢量两种主要的空间数据模型，深入解析它们各自的优缺点及其在不同应用场景下的适用性。 随后，我们将进入空间数据的“生产线”。本书将详细介绍当前获取空间数据的多种途径：卫星遥感，从高空俯瞰地球，捕捉地表的细微变化；航空摄影，提供高分辨率的影像，用于精细化测绘；地面测量，通过GPS、全站仪等设备，实现精确的空间定位；移动设备数据，如手机信令、社交媒体签到，揭示着人类活动的足迹；物联网传感器，实时监测环境参数，为空间变化提供动态数据。我们会深入剖析不同数据源的特点、精度、时效性和获取成本，帮助读者理解每一种数据都承载着怎样的信息，以及如何选择最适合自身需求的数据。 数据并非天然“干净”，它们往往存在噪声、缺失、不一致等问题。因此，空间数据预处理是至关重要的一环。本书将系统讲解数据清洗、纠错、投影转换、坐标系匹配、数据融合等关键技术。我们将探讨如何处理异常值、填充缺失数据、进行几何校正，以及如何将来自不同来源、不同坐标系的数据进行有效整合，构建出一个统一、可靠的空间数据集。只有经过严谨的预处理，我们才能确保后续分析的准确性和有效性。 第二部分：空间叙事的引擎：分析与挖掘 拥有了可靠的空间数据，我们便可以启动“空间叙事引擎”——进行深入的空间分析。本部分将是本书的核心，我们将深入浅出地介绍多种强大的空间分析技术，引导读者如何从数据中挖掘隐藏的模式和规律。 首先，我们将从最直观的空间可视化开始。强大的地图呈现能力是空间叙事的基础。本书将探讨不同类型的地图符号、颜色方案、分级统计图、热力图、三维模型等可视化手段，以及如何通过交互式地图让数据“活”起来，直观地展示空间分布、密度、流动等信息。我们将学习如何根据分析目标选择最恰当的可视化方式，让数据信息一目了然。 接着，我们将进入空间统计分析的领域。这部分内容将带领读者领略空间数据的独特魅力。我们将学习如何运用空间自相关分析（如Moran's I、Geary's C）来识别空间集聚或空间分散的现象，理解“近者恒近”的空间法则。我们将探讨空间异质性分析，揭示不同区域之间空间关系的差异。此外，空间回归模型（如OLS、GWR）将帮助我们理解空间要素之间的相互影响，揭示驱动空间现象的潜在因素。 空间量化分析是理解空间模式的关键。本书将介绍缓冲区分析，用于确定某个区域的影响范围；叠置分析，用于分析不同空间图层的叠加关系，识别交叉区域的属性；网络分析，用于解决路径规划、服务范围、最近设施等问题，例如如何找到从A点到B点的最短路径，或者一个消防站能够覆盖的区域。 空间模式识别与预测是空间叙事的高阶应用。我们将学习如何运用聚类分析来识别具有相似特征的空间群体，例如找出经济发展水平相似的区域。回归分析将被用于建立变量之间的数量关系，预测未来空间的变化趋势，例如预测未来城市人口的分布。地理加权回归（GWR）等局部模型将帮助我们捕捉空间异质性带来的影响，使预测结果更加精准。 第三部分：空间叙事的实践：应用与创新 理解了空间数据与分析方法，我们便能将其应用于解决现实世界中的各种挑战，构建引人入胜的空间叙事。本部分将通过一系列生动的案例，展示空间分析在不同领域的实际应用，激发读者的创新思维。 在城市规划与管理领域，空间分析是不可或缺的工具。本书将探讨如何利用空间数据分析城市人口密度、交通流量、公共服务设施分布，为城市扩建、交通优化、商业选址提供科学依据。我们将研究如何通过空间分析评估城市更新项目的可行性，如何预测城市扩张的边界，以及如何利用空间信息提升城市韧性，应对气候变化带来的挑战。 环境保护与资源管理同样离不开空间叙事。本书将展示如何利用遥感影像监测森林砍伐、土地退化、水体污染等环境问题，如何通过空间分析评估生态系统的健康状况，如何规划自然保护区，以及如何预测自然灾害（如洪水、滑坡、干旱）的发生区域和影响范围。我们将深入探讨如何利用空间技术实现可持续的资源开发和利用。 社会经济分析也能通过空间叙事获得更深刻的洞察。本书将介绍如何分析人口普查数据、经济指标，理解区域经济发展差异、贫富差距的空间分布。我们将学习如何利用空间分析来评估公共服务（如医疗、教育）的可达性，如何识别社会弱势群体集中的区域，并以此为基础制定更具针对性的社会政策。 商业决策与市场营销也日益依赖空间智慧。本书将展示如何利用空间分析进行商业选址，评估市场潜力，分析消费者行为的空间模式。我们将学习如何通过分析人口统计数据、交通便捷性、竞争对手分布等因素，为零售商、房地产开发商、物流公司等提供最优的决策方案。 智慧城市与未来生活是空间叙事的前沿领域。本书将探讨如何整合物联网、大数据、人工智能等技术，构建智能交通系统、智慧能源网格、精细化城市治理平台。我们将展望空间叙事如何赋能无人驾驶、智能物流、个性化服务等未来生活场景，构建更高效、更宜居、更可持续的城市环境。 第四部分：空间的未来：技术前沿与伦理思考 数字时代下的空间叙事正处在快速发展之中，新的技术层出不穷，同时也带来新的挑战。本书的最后部分将放眼未来，探讨空间叙事的最新技术进展和重要的伦理问题。 我们将关注深度学习与人工智能在空间分析中的应用，例如如何利用卷积神经网络（CNN）进行地物识别和变化检测，如何运用图神经网络（GNN）分析复杂的空间关系网络。大数据处理技术，如分布式计算框架（Hadoop、Spark）和NoSQL数据库，将如何支撑海量空间数据的处理和分析。实时空间数据处理与流式分析将如何赋能动态监测和即时响应。 同时，我们也必须审视空间叙事带来的伦理挑战。数据隐私与安全是核心问题，当海量的个人空间行为数据被收集和分析时，如何保护个人隐私？算法偏见可能导致不公平的资源分配和社会歧视，我们应如何识别和纠正？空间信息的滥用，例如过度监控和隐私侵犯，又该如何防范？本书将鼓励读者在享受空间技术便利的同时，保持批判性思维，积极参与到关于空间数据伦理规范的讨论中。 《数字时代下的空间叙事：从数据到洞察的旅程》不仅仅是一本书，它更是一个邀请，邀请读者加入到这场激动人心的探索之中。无论您是地理信息科学的初学者，还是希望将空间分析技术应用于实际工作的专业人士，亦或是对数字时代下的空间变化充满好奇的普通读者，本书都将为您提供宝贵的知识、实用的技能和开阔的视野。让我们一起，用数据绘制地图，用分析讲述故事，用智慧塑造未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的是它对研究方法的深度探讨。很多关于地理空间分析的书籍，可能只会停留在介绍各种工具和技术层面，但这本书却深入到了“为什么”和“如何做”的哲学层面。作者不仅仅罗列了各种分析手段，更重要的是，他花了很多篇幅去剖析这些方法背后的逻辑基础、适用条件以及潜在的局限性。他会引导读者思考，在面对不同类型的问题时，应该如何选择最合适的方法，以及如何避免常见的误区。我记得其中有一章，详细对比了几种不同的空间插值方法，并从数据的特性、分析的目标等方面，给出了非常具有指导性的建议。这种严谨的态度，让我觉得作者不仅仅是在传授知识，更是在培养读者的批判性思维和独立解决问题的能力。读完之后，我感觉自己不仅仅是学会了一些技术，更重要的是，我对如何进行科学研究，如何严谨地分析数据，都有了更深刻的理解，这对于我未来的学术或工作，都将是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是太讲究了，封面色彩沉静而富有科技感，银色的标题“地理空间分析原理”在深蓝色的背景下闪耀，仿佛预示着探索未知空间的奥秘。拿到手里，纸张的触感温润细腻，散发着淡淡的油墨香，这种厚实而富有质感的纸张，让人在翻阅时充满了仪式感，仿佛在开启一段严谨的学术之旅。我特别喜欢它侧边的切口处理，平滑且规整，显示出印刷工艺的高水准。书脊的缝合也很牢固，即便是经常翻阅，也不担心松散。书中的插图和图表，无论是排版还是清晰度，都达到了专业级别的水准，每一个细节都经过了精心的打磨，让人在阅读过程中，视觉体验也得到了极大的满足。整体而言，这本书从外在的质感就能感受到其内在的价值，是一种值得收藏和细细品味的书籍，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件可以捧在手中的艺术品，让人在接触它的那一刻起，就对其内容充满了期待和敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最深刻感受，是它对未来发展趋势的洞察力。在阅读过程中，我能够清晰地感受到作者对整个地理空间分析领域的深刻理解，以及他对未来技术发展方向的准确预判。他不仅仅在讲解现有的原理和方法，更是在引导我们去思考，这个领域未来会走向何方。我记得有几段关于大数据、人工智能与地理空间分析融合的讨论，让我耳目一新。作者以非常前瞻的视角，分析了这些新兴技术如何重塑未来的地理空间研究，以及我们应该如何做好准备去迎接这些变化。这种具有前瞻性的内容，让我觉得这本书不仅仅是一本“教材”，更像是一本“指南”，它不仅教我如何理解当下，更指引我如何眺望未来。这种对前沿趋势的把握，使得这本书的价值超越了单纯的知识传递，它激发了我对这个领域的无限遐想和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够将抽象概念具象化，并用清晰逻辑将其阐释清楚的书籍情有独钟。这本书在这一点上做得非常出色。当我开始阅读时，就被作者那种抽丝剥茧般的叙述方式所吸引。他并没有上来就堆砌复杂的术语，而是循序渐进地引导读者进入主题。那些复杂的理论，在他笔下仿佛变成了一个个生动的故事，又或者是一步步搭建的积木，让人在不知不觉中就掌握了其中的精髓。尤其令我印象深刻的是，作者善于运用现实世界中的案例来佐证他的观点。比如，在解释某个空间模型时，他会引用城市规划、环境监测甚至是自然灾害预警等领域的实际应用，这不仅大大降低了理解门槛，更让理论变得鲜活且具有现实意义。这种“理论与实践相结合”的教学方法，让我在阅读过程中，始终保持着高度的专注和浓厚的兴趣，感觉自己不仅仅是在被动接收信息，而是在积极地参与到知识的构建过程中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设置非常人性化，逻辑清晰，结构紧凑，读起来毫不费力。作者在处理各个主题时，都遵循了从宏观到微观，再从基础到进阶的原则。比如，一开始会从地理空间分析的基本概念讲起，然后逐步深入到数据采集、预处理、模型构建，最后再到结果的解释和应用。这种层层递进的叙述方式，非常适合初学者入门，也能够帮助有一定基础的读者巩固和深化理解。而且，每个章节的结尾都设计有小结或者思考题，这极大地帮助我回顾和巩固所学内容。有时，我会停下来思考作者提出的问题，并尝试在脑海中构建相应的分析流程，这让我的学习过程变得更加主动和有效。更重要的是，书中的语言表达非常到位，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的流畅性，避免了许多枯燥晦涩的表达，让人在阅读时能够保持愉悦的心情，并且能够真正地理解和吸收其中的知识。