面向土地用途分区的空间数据挖掘理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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牛继强 著

图书标签:

• 空间数据挖掘
• 土地利用规划
• 空间分析
• 地理信息系统
• 机器学习
• 数据挖掘
• 城市规划
• 遥感
• 空间统计
• 土地管理

出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307197510

版次：1

商品编码：12238465

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：177

字数：2620000

内容简介

本书在分析国内外土地用途分区和空间数据挖掘的研究进展的基础上，建立起面向土地信息的空间数据挖掘的基础理论和技术框架，进一步完善了空间数据挖掘的理论和方法。定义了面向土地利用分区数据挖掘的概念、特征和内容；提出了一种包括数据层、知识层、挖掘层和人机交互层的四层结构的空间数据挖掘体系结构；阐述领域空间数据挖掘的基本步骤和从土地利用数据库中能发现的知识类型；探讨了土地用途分区数据挖掘的基本方法，在对土地用途分区的问题进行描述的基础上，分析了土地用途分区的知识体系，并构建了基于领域知识的土地用途分区模型，开展实验研究。

作者简介

牛继强，男，博士，信阳师范学院地理科学学院副教授，河南省地理学会常务理事。2015年在美国北卡罗莱纳大学夏洛特分校做访问学者。河南省教育厅学术技术带头人，河南省高等学校青年骨干教师、信阳师范学院青年骨干教师，信阳市优秀青年科技专家，信阳师范学院第五届“十佳教师”。发表论文50余篇，其中SCI、EI检索13篇；主持国家自然科学基金2项，主持或参与完成多项省级以上科研项目。先后获省级以上科研奖励4项，参与出版著作2部。

前言/序言

好的，这是一本关于“面向土地用途分区的空间数据挖掘理论与方法”的图书简介，但内容聚焦于其他领域，旨在提供一个详细且深入的图书内容概述，同时避开您提到的特定主题。 --- 书名：《遥感图像处理与地物分类的深度学习前沿》 内容简介 本书系统梳理了遥感图像处理领域中基于深度学习方法进行地物分类的理论基础、关键技术和前沿应用。内容深入浅出，旨在为遥感科学、地理信息系统（GIS）以及计算机视觉领域的科研人员、工程师和高级学生提供一份全面的技术指南与参考手册。 第一部分：遥感图像处理基础与深度学习概述 本部分首先回顾了遥感成像原理、数字图像处理的基本概念，并着重介绍了传统地物分类方法的局限性，为引入深度学习技术奠定基础。 第1章：遥感数据特性与预处理 多源遥感数据概述： 介绍光学遥感、雷达遥感和高光谱遥感数据的特点、优缺点及其在不同应用场景下的适用性。 辐射与几何校正： 详细阐述大气校正、辐射定标和正射校正的物理模型与实现流程，强调数据质量对后续分析的重要性。 图像配准与融合： 探讨基于特征点的图像配准技术，并深入分析多传感器图像融合（如Pansharpening）的经典方法与新兴的深度学习融合模型。 第2章：深度学习基础与CNN架构 神经网络基础： 回顾前馈网络、激活函数、损失函数和优化器的基本原理。 卷积神经网络（CNN）核心： 详细解析卷积层、池化层、归一化层的数学原理与特征提取机制。 经典CNN架构解析： 系统介绍LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等里程碑式架构的创新点及其在图像识别中的应用。特别关注这些架构如何适应遥感图像的空间特征。 第二部分：面向地物分类的深度学习模型构建与优化 本部分聚焦于如何将深度学习框架应用于复杂的遥感地物识别任务，涵盖模型设计、训练策略和性能评估。 第3章：语义分割技术在遥感分类中的应用 从像素级分类到语义分割： 阐述语义分割在精细化地物提取中的优势，并区分全卷积网络（FCN）的演进。 U-Net及其变体： 深入分析U-Net架构中“编码器-解码器”结构和跳跃连接（Skip Connections）在保留空间细节方面的重要性。讨论其在农作物识别和城市建成区提取中的应用案例。 DeepLab系列模型： 介绍空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）模块如何有效捕获多尺度上下文信息，以应对遥感图像中地物尺度不一的挑战。 第4章：实例分割与目标检测在遥感中的扩展 遥感目标检测： 介绍基于区域提议（R-CNN系列）和单阶段（YOLO/SSD）的目标检测算法如何用于识别和定位特定地物（如舰船、飞机、特定建筑）。 实例分割： 探讨Mask R-CNN等模型在区分同类不同实例地物（如区分不同类型的建筑物）中的应用，以及如何处理密集目标场景下的遮挡问题。 第5章：处理遥感数据的特殊挑战 小目标识别： 针对遥感图像中普遍存在的小目标问题，研究了特征金字塔网络（FPN）以及专门为小目标设计的上下文增强模块。 高光谱数据的深度学习融合： 探讨如何利用1D-CNN、2D-CNN和3D-CNN处理高光谱数据的波谱-空间冗余信息，实现更精准的材料分类。 训练数据稀缺的解决方案： 重点介绍迁移学习、半监督学习和数据增强技术在有限标注数据场景下的有效策略。 第三部分：前沿技术与实际应用案例 本部分展望了深度学习在遥感领域的前沿发展方向，并通过具体的案例展示了技术的实际价值。 第6章：时序遥感数据分析与变化检测 循环神经网络（RNN）与Transformer： 介绍如何利用LSTM、GRU以及新兴的Vision Transformer（ViT）结构处理多时相遥感数据，以捕捉地物动态变化特征。 基于深度学习的变化检测方法： 探讨端到端深度学习模型在自动识别地表覆盖变化（如森林砍伐、城市扩张）中的优势，以及如何量化变化强度。 第7章：模型的可解释性与鲁棒性 可解释性AI（XAI）在遥感中的应用： 介绍Grad-CAM、LIME等可视化工具，用于分析模型决策的依据，增强用户对分类结果的信任度。 模型鲁棒性与对抗样本： 分析深度学习模型在面对噪声、云层干扰或对抗性攻击时的脆弱性，并探讨提高模型泛化能力和抗干扰能力的方法。 第8章：案例研究与未来展望 应用实例： 详细展示基于深度学习的城市精细化地图更新、农作物长势监测和灾害评估等多个实际案例，分析模型部署的流程与挑战。 未来方向： 展望自监督学习、联邦学习在保护数据隐私下的遥感应用，以及深度学习在三维重建和物理模型模拟中的潜力。 本书通过丰富的图表、详尽的数学推导和可复现的代码示例（主要基于Python和主流深度学习框架），致力于搭建理论与实践之间的桥梁，是推动遥感信息科学向智能化、精细化发展的重要参考读物。

评分☆☆☆☆☆

最后，这本书的整体阅读体验，可以用“厚重而不失灵动”来形容。虽然内容涉及大量的数学建模和计算理论，但作者在叙述过程中，始终保持着对实际问题的关怀。例如，在讨论大规模空间数据并行处理框架时，作者没有止步于理论上的分布式计算模型，而是结合了当前主流的云计算平台（如Hadoop/Spark）在处理TB级别土地遥感数据时的具体优化策略，这无疑为一线从业人员提供了即时的操作指南。更难得的是，作者在结语部分对未来十年空间数据挖掘可能面临的挑战——如联邦学习在保护隐私的跨区域规划中的应用——进行了富有洞察力的展望。这使得这本书不仅是站在当下的总结，更是指向未来的灯塔。它成功地将最尖端的理论、最实用的方法和最前沿的趋势融合在一起，对于任何希望在土地利用科学领域做出深度贡献的人士来说，都是一本不可或缺的案头宝典。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的扉页，我立刻被它那深邃而又直白的标题所吸引——《面向土地用途分区的空间数据挖掘理论与方法》。这绝不是一本泛泛而谈的入门读物，它的深度和广度，预示着一场关于地理空间信息处理的思维革命。首先，我注意到作者在引言中对“空间数据挖掘”这一概念的界定，简直是一次教科书级别的精准阐述。他没有停留在传统的统计学框架内，而是巧妙地融入了地理信息科学（GIS）的最新进展，比如实时传感器数据的处理和高分辨率遥感影像的融合分析。书中关于如何从海量的、异构的空间数据源中提炼出具有实际决策意义的知识，提供了多套严谨的算法流程。特别是关于时空模式识别的章节，我感到非常惊喜，作者详细剖析了如何用深度学习模型来捕捉土地利用变化的动态轨迹，而不是仅仅对静态地图进行分类。这种对“时间维度”的强调，使得整本书的理论框架瞬间立体起来，远超我预期的传统GIS分析范畴。它不仅仅是教你如何操作软件，更是在构建一个理解和预测复杂地表过程的认知模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书在面向“土地用途分区”这一具体应用场景时，其专业性和前瞻性令人印象深刻。书中关于多目标优化和帕累托前沿分析在空间规划决策中的运用，提供了非常前沿的视角。传统的土地分区往往基于单一的经济效益或环境容量，但现实中的规划往往是多重利益博弈的结果。作者通过引入复杂系统的概念，构建了多维度的评价体系，并巧妙地将遗传算法等启发式优化技术应用于寻找最优的土地利用组合方案。我特别喜欢其中关于“生态廊道识别与空间约束的集成”的案例，它展示了如何平衡城市发展密度与生物多样性保护需求之间的矛盾，并提供了一套可量化的评估指标。阅读此章，我仿佛站在了一个高科技规划指挥中心的屏幕前，所有的信息流、约束条件和优化目标都清晰地呈现在眼前，这极大地拓宽了我对“规划”二字的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计，展现了作者深厚的学术功底和极强的逻辑组织能力。我花了整整一个下午的时间，沉浸在“高维空间特征工程”那一章中，简直有种醍醐灌顶的感觉。作者对于如何将地理要素（如坡度、海拔、临近性、历史规划变更等）转化为模型可理解的有效特征，提出了多项创新性的指标构建方法。比如，他引入了一种基于地理加权回归（GWR）的特征权重分配机制，用于解决传统欧氏距离带来的空间异质性偏差问题。这种将经典地理统计理论与现代机器学习紧密结合的思路，是本书最核心的亮点之一。坦白说，很多同类书籍往往在理论部分堆砌公式，但在实际应用中的指导性不足，但这本书不同，它在每一个理论推导之后，都紧跟着具体的案例分析和伪代码级别的实现指导，这对于我们这些需要将理论快速转化为生产力的研究人员来说，简直是雪中送炭。它真正做到了将“理论”与“方法”无缝衔接。

评分☆☆☆☆☆

读到关于“不确定性量化与鲁棒性验证”的部分时，我不得不停下来，重新审视我过去对空间数据分析的严谨性要求。作者对于模型在实际应用中可能遇到的数据噪声、采样偏差乃至模型选择偏差的讨论，细致入微，几乎没有遗漏。他没有天真地宣称某个算法是“万能”的，而是非常坦诚地指出了不同算法在处理特定土地利用场景（比如城中村的快速扩张与郊区农田的稳定分布）时的优劣势和适用边界。特别值得称赞的是，书中对贝叶斯方法在空间决策支持系统（SDSS）中的应用进行了深入探讨。这部分内容清晰地展示了如何通过引入先验知识和后验概率修正，来提高土地用途预测的可靠性和可解释性。这种对结果可靠性的执着追求，让这本书的学术价值瞬间飙升，它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于“科学态度”的研讨录。