麵嚮土地用途分區的空間數據挖掘理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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牛繼強 著

圖書標籤:

• 空間數據挖掘
• 土地利用規劃
• 空間分析
• 地理信息係統
• 機器學習
• 數據挖掘
• 城市規劃
• 遙感
• 空間統計
• 土地管理

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307197510

版次：1

商品編碼：12238465

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：177

字數：2620000

內容簡介

本書在分析國內外土地用途分區和空間數據挖掘的研究進展的基礎上，建立起麵嚮土地信息的空間數據挖掘的基礎理論和技術框架，進一步完善瞭空間數據挖掘的理論和方法。定義瞭麵嚮土地利用分區數據挖掘的概念、特徵和內容；提齣瞭一種包括數據層、知識層、挖掘層和人機交互層的四層結構的空間數據挖掘體係結構；闡述領域空間數據挖掘的基本步驟和從土地利用數據庫中能發現的知識類型；探討瞭土地用途分區數據挖掘的基本方法，在對土地用途分區的問題進行描述的基礎上，分析瞭土地用途分區的知識體係，並構建瞭基於領域知識的土地用途分區模型，開展實驗研究。

作者簡介

牛繼強，男，博士，信陽師範學院地理科學學院副教授，河南省地理學會常務理事。2015年在美國北卡羅萊納大學夏洛特分校做訪問學者。河南省教育廳學術技術帶頭人，河南省高等學校青年骨乾教師、信陽師範學院青年骨乾教師，信陽市優秀青年科技專傢，信陽師範學院第五屆“十佳教師”。發錶論文50餘篇，其中SCI、EI檢索13篇；主持國傢自然科學基金2項，主持或參與完成多項省級以上科研項目。先後獲省級以上科研奬勵4項，參與齣版著作2部。

前言/序言

好的，這是一本關於“麵嚮土地用途分區的空間數據挖掘理論與方法”的圖書簡介，但內容聚焦於其他領域，旨在提供一個詳細且深入的圖書內容概述，同時避開您提到的特定主題。 --- 書名：《遙感圖像處理與地物分類的深度學習前沿》 內容簡介 本書係統梳理瞭遙感圖像處理領域中基於深度學習方法進行地物分類的理論基礎、關鍵技術和前沿應用。內容深入淺齣，旨在為遙感科學、地理信息係統（GIS）以及計算機視覺領域的科研人員、工程師和高級學生提供一份全麵的技術指南與參考手冊。 第一部分：遙感圖像處理基礎與深度學習概述 本部分首先迴顧瞭遙感成像原理、數字圖像處理的基本概念，並著重介紹瞭傳統地物分類方法的局限性，為引入深度學習技術奠定基礎。 第1章：遙感數據特性與預處理 多源遙感數據概述： 介紹光學遙感、雷達遙感和高光譜遙感數據的特點、優缺點及其在不同應用場景下的適用性。 輻射與幾何校正： 詳細闡述大氣校正、輻射定標和正射校正的物理模型與實現流程，強調數據質量對後續分析的重要性。 圖像配準與融閤： 探討基於特徵點的圖像配準技術，並深入分析多傳感器圖像融閤（如Pansharpening）的經典方法與新興的深度學習融閤模型。 第2章：深度學習基礎與CNN架構 神經網絡基礎： 迴顧前饋網絡、激活函數、損失函數和優化器的基本原理。 捲積神經網絡（CNN）核心： 詳細解析捲積層、池化層、歸一化層的數學原理與特徵提取機製。 經典CNN架構解析： 係統介紹LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等裏程碑式架構的創新點及其在圖像識彆中的應用。特彆關注這些架構如何適應遙感圖像的空間特徵。 第二部分：麵嚮地物分類的深度學習模型構建與優化 本部分聚焦於如何將深度學習框架應用於復雜的遙感地物識彆任務，涵蓋模型設計、訓練策略和性能評估。 第3章：語義分割技術在遙感分類中的應用 從像素級分類到語義分割： 闡述語義分割在精細化地物提取中的優勢，並區分全捲積網絡（FCN）的演進。 U-Net及其變體： 深入分析U-Net架構中“編碼器-解碼器”結構和跳躍連接（Skip Connections）在保留空間細節方麵的重要性。討論其在農作物識彆和城市建成區提取中的應用案例。 DeepLab係列模型： 介紹空洞捲積（Atrous Convolution）和空間金字塔池化（ASPP）模塊如何有效捕獲多尺度上下文信息，以應對遙感圖像中地物尺度不一的挑戰。 第4章：實例分割與目標檢測在遙感中的擴展 遙感目標檢測： 介紹基於區域提議（R-CNN係列）和單階段（YOLO/SSD）的目標檢測算法如何用於識彆和定位特定地物（如艦船、飛機、特定建築）。 實例分割： 探討Mask R-CNN等模型在區分同類不同實例地物（如區分不同類型的建築物）中的應用，以及如何處理密集目標場景下的遮擋問題。 第5章：處理遙感數據的特殊挑戰 小目標識彆： 針對遙感圖像中普遍存在的小目標問題，研究瞭特徵金字塔網絡（FPN）以及專門為小目標設計的上下文增強模塊。 高光譜數據的深度學習融閤： 探討如何利用1D-CNN、2D-CNN和3D-CNN處理高光譜數據的波譜-空間冗餘信息，實現更精準的材料分類。 訓練數據稀缺的解決方案： 重點介紹遷移學習、半監督學習和數據增強技術在有限標注數據場景下的有效策略。 第三部分：前沿技術與實際應用案例 本部分展望瞭深度學習在遙感領域的前沿發展方嚮，並通過具體的案例展示瞭技術的實際價值。 第6章：時序遙感數據分析與變化檢測 循環神經網絡（RNN）與Transformer： 介紹如何利用LSTM、GRU以及新興的Vision Transformer（ViT）結構處理多時相遙感數據，以捕捉地物動態變化特徵。 基於深度學習的變化檢測方法： 探討端到端深度學習模型在自動識彆地錶覆蓋變化（如森林砍伐、城市擴張）中的優勢，以及如何量化變化強度。 第7章：模型的可解釋性與魯棒性 可解釋性AI（XAI）在遙感中的應用： 介紹Grad-CAM、LIME等可視化工具，用於分析模型決策的依據，增強用戶對分類結果的信任度。 模型魯棒性與對抗樣本： 分析深度學習模型在麵對噪聲、雲層乾擾或對抗性攻擊時的脆弱性，並探討提高模型泛化能力和抗乾擾能力的方法。 第8章：案例研究與未來展望 應用實例： 詳細展示基於深度學習的城市精細化地圖更新、農作物長勢監測和災害評估等多個實際案例，分析模型部署的流程與挑戰。 未來方嚮： 展望自監督學習、聯邦學習在保護數據隱私下的遙感應用，以及深度學習在三維重建和物理模型模擬中的潛力。 本書通過豐富的圖錶、詳盡的數學推導和可復現的代碼示例（主要基於Python和主流深度學習框架），緻力於搭建理論與實踐之間的橋梁，是推動遙感信息科學嚮智能化、精細化發展的重要參考讀物。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書的扉頁，我立刻被它那深邃而又直白的標題所吸引——《麵嚮土地用途分區的空間數據挖掘理論與方法》。這絕不是一本泛泛而談的入門讀物，它的深度和廣度，預示著一場關於地理空間信息處理的思維革命。首先，我注意到作者在引言中對“空間數據挖掘”這一概念的界定，簡直是一次教科書級彆的精準闡述。他沒有停留在傳統的統計學框架內，而是巧妙地融入瞭地理信息科學（GIS）的最新進展，比如實時傳感器數據的處理和高分辨率遙感影像的融閤分析。書中關於如何從海量的、異構的空間數據源中提煉齣具有實際決策意義的知識，提供瞭多套嚴謹的算法流程。特彆是關於時空模式識彆的章節，我感到非常驚喜，作者詳細剖析瞭如何用深度學習模型來捕捉土地利用變化的動態軌跡，而不是僅僅對靜態地圖進行分類。這種對“時間維度”的強調，使得整本書的理論框架瞬間立體起來，遠超我預期的傳統GIS分析範疇。它不僅僅是教你如何操作軟件，更是在構建一個理解和預測復雜地錶過程的認知模型。

評分☆☆☆☆☆

讀到關於“不確定性量化與魯棒性驗證”的部分時，我不得不停下來，重新審視我過去對空間數據分析的嚴謹性要求。作者對於模型在實際應用中可能遇到的數據噪聲、采樣偏差乃至模型選擇偏差的討論，細緻入微，幾乎沒有遺漏。他沒有天真地宣稱某個算法是“萬能”的，而是非常坦誠地指齣瞭不同算法在處理特定土地利用場景（比如城中村的快速擴張與郊區農田的穩定分布）時的優劣勢和適用邊界。特彆值得稱贊的是，書中對貝葉斯方法在空間決策支持係統（SDSS）中的應用進行瞭深入探討。這部分內容清晰地展示瞭如何通過引入先驗知識和後驗概率修正，來提高土地用途預測的可靠性和可解釋性。這種對結果可靠性的執著追求，讓這本書的學術價值瞬間飆升，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於“科學態度”的研討錄。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計，展現瞭作者深厚的學術功底和極強的邏輯組織能力。我花瞭整整一個下午的時間，沉浸在“高維空間特徵工程”那一章中，簡直有種醍醐灌頂的感覺。作者對於如何將地理要素（如坡度、海拔、臨近性、曆史規劃變更等）轉化為模型可理解的有效特徵，提齣瞭多項創新性的指標構建方法。比如，他引入瞭一種基於地理加權迴歸（GWR）的特徵權重分配機製，用於解決傳統歐氏距離帶來的空間異質性偏差問題。這種將經典地理統計理論與現代機器學習緊密結閤的思路，是本書最核心的亮點之一。坦白說，很多同類書籍往往在理論部分堆砌公式，但在實際應用中的指導性不足，但這本書不同，它在每一個理論推導之後，都緊跟著具體的案例分析和僞代碼級彆的實現指導，這對於我們這些需要將理論快速轉化為生産力的研究人員來說，簡直是雪中送炭。它真正做到瞭將“理論”與“方法”無縫銜接。

評分☆☆☆☆☆

最後，這本書的整體閱讀體驗，可以用“厚重而不失靈動”來形容。雖然內容涉及大量的數學建模和計算理論，但作者在敘述過程中，始終保持著對實際問題的關懷。例如，在討論大規模空間數據並行處理框架時，作者沒有止步於理論上的分布式計算模型，而是結閤瞭當前主流的雲計算平颱（如Hadoop/Spark）在處理TB級彆土地遙感數據時的具體優化策略，這無疑為一綫從業人員提供瞭即時的操作指南。更難得的是，作者在結語部分對未來十年空間數據挖掘可能麵臨的挑戰——如聯邦學習在保護隱私的跨區域規劃中的應用——進行瞭富有洞察力的展望。這使得這本書不僅是站在當下的總結，更是指嚮未來的燈塔。它成功地將最尖端的理論、最實用的方法和最前沿的趨勢融閤在一起，對於任何希望在土地利用科學領域做齣深度貢獻的人士來說，都是一本不可或缺的案頭寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書在麵嚮“土地用途分區”這一具體應用場景時，其專業性和前瞻性令人印象深刻。書中關於多目標優化和帕纍托前沿分析在空間規劃決策中的運用，提供瞭非常前沿的視角。傳統的土地分區往往基於單一的經濟效益或環境容量，但現實中的規劃往往是多重利益博弈的結果。作者通過引入復雜係統的概念，構建瞭多維度的評價體係，並巧妙地將遺傳算法等啓發式優化技術應用於尋找最優的土地利用組閤方案。我特彆喜歡其中關於“生態廊道識彆與空間約束的集成”的案例，它展示瞭如何平衡城市發展密度與生物多樣性保護需求之間的矛盾，並提供瞭一套可量化的評估指標。閱讀此章，我仿佛站在瞭一個高科技規劃指揮中心的屏幕前，所有的信息流、約束條件和優化目標都清晰地呈現在眼前，這極大地拓寬瞭我對“規劃”二字的理解。