ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤国安，杨昕 著

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• 地理学
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店铺： 满苑逞娇图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030338969

商品编码：28337503494

包装：平装

出版时间：2016-02-01

基本信息

书名：ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程(第二版)

定价：69.0元

作者：汤国安,杨昕

出版社：科学出版社

出版日期：2016-02-01

ISBN：9787030338969

字数：858

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：1.022kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书是作者在总结多年教学与科研工作经验，分析总结了上一版教材的应用情况及ArcGIS10软件的新特点的基础上编写完成，主要介绍了ArcGIS的使用基础、ArcGIS空间分析工具以及地学分析实例。内容包括ArcGIS简介、ArcGIS应用基础、空间数据采集与组织、数据处理与变换、矢量数据空间分析、栅格数据空间分析、三维分析、地统计分析、水文分析、空间分析建模以及空间分析综合练习等。此外，本书还配备具有典型性意义的实例分析及大量的随书练习资料，并在光盘中辅以相应数据，以便于参考练习。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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序言

《GIS空间分析进阶实践：从理论到应用》图书简介 本书定位与目标读者 《GIS空间分析进阶实践：从理论到应用》是一本面向具有一定地理信息系统（GIS）基础知识，希望深入掌握高级空间分析技术和解决复杂地理空间问题的专业人士、研究人员和高年级本科生、研究生。本书的重点在于理论的深化、复杂模型的构建、前沿方法的应用以及实际问题的解决能力培养，旨在帮助读者跨越基础操作的门槛，迈向能够独立设计和实施复杂空间分析项目的专业水平。 全书内容结构与核心主题 本书内容体系严谨，结构清晰，共分为六个主要部分，涵盖了从空间统计学的深层理解到新兴数据源的集成应用，力求展现现代地理空间分析的全貌。 第一部分：空间统计学与地球统计学的深度解析 本部分将基础的空间统计概念提升至理论推导层面。我们不再停留在描述性统计的表层，而是深入探讨空间自相关性的数学基础（如Moran's I、Geary's C的推导），并详细阐述了异方差性在空间数据建模中的影响与处理方法。 地球统计学进阶： 重点讲解克里金（Kriging）方法的变异函数模型选择、参数估计的优化算法，以及如何运用指示克里金（Indicator Kriging）和对数正态克里金（Log-Normal Kriging）处理非正态分布和分类数据。同时，会比较不同地球统计方法在不确定性量化上的优劣。 空间回归分析的挑战： 深入讨论空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM）的联合估计，引入空间计量经济学中的空间杜宾模型（SDM）及其对空间溢出效应的解读。特别关注模型诊断中对空间异质性（如地理加权回归GWR的局限性）的识别和处理。 第二部分：高级空间模式识别与聚类分析 本部分关注如何在海量地理数据中发现隐藏的、非显而易见的空间结构。 多尺度空间分析： 探讨如何使用扫描统计量（Scan Statistics）和多分辨率捕捉技术来识别不同尺度下的热点或冷点，例如，如何利用核密度估计的带宽优化策略来揭示不同层级的人口聚集模式。 空间聚类算法的比较与应用： 不仅介绍传统的DBSCAN、BIRCH等算法，更侧重于它们在地理数据（如异常值敏感性、维度灾难）背景下的适应性调整。详细阐述基于密度的空间聚类方法在识别不规则形状簇集上的优势。 第三部分：网络空间分析与交通流模型 网络分析不再局限于简单的最短路径查找，而是聚焦于模拟和优化复杂的流动系统。 拓扑结构与阻抗分析： 详细阐述基于成本函数（Cost Function）的路径选择模型，包括时间成本、燃料成本和风险成本的集成。讲解如何构建多目标路径优化算法，例如帕累托最优路径的识别。 服务区分析与覆盖优化： 深入讨论设施选址问题，从经典的1-中心问题、p-中位问题到更贴近现实的截断圆覆盖和最大覆盖问题。侧重于利用时间-距离矩阵和动态时间窗（Time Windows）进行应急资源的最优部署模拟。 交通流与连通性： 介绍基于图论的介数中心性（Betweenness Centrality）和接近中心性（Closeness Centrality）在评估交通网络关键节点重要性上的应用，以及如何利用流模型（Flow Models）模拟拥堵传播效应。 第四部分：三维/四维空间分析与数字地形处理 面对城市CIM和环境模拟的需求，本书将空间分析的维度扩展到三维及时间维度。 数字高程模型（DEM）的高级应用： 深入探讨水文分析中集成的汇流累积（Flow Accumulation）算法的优化，以及如何利用细化的地形参数（如坡度变化率、地表起伏度）来刻画微地形特征。 三维可视化与剖面分析： 介绍如何基于体素（Voxel）数据进行三维叠加分析，并讲解基于视线分析的遮蔽分析（Line of Sight）在选址决策中的精确计算方法。 时空数据立方体的构建与分析： 探讨如何有效管理和查询由时间序列构成的四维数据集，重点关注时空趋势的提取和时间序列的周期性分解。 第五部分：遥感影像信息提取与数据融合 本部分聚焦于如何将高分辨率遥感数据转化为可用于空间分析的特征信息。 面向对象的分类（OBIA）精讲： 详细阐述影像分割算法（如多尺度分割）的参数敏感性分析，以及如何结合纹理特征、形状特征和光谱特征构建精确的分类模型。 不确定性与融合： 讨论数据源（如激光雷达点云、高光谱数据与普通多光谱数据）之间的信息不一致性，并介绍小波变换、贝叶斯框架等方法在多源异构数据融合中的应用。 第六部分：空间分析模型的可视化、自动化与性能优化 本部分强调从实验到生产流程的转化能力。 空间分析的可编程化： 引导读者掌握利用脚本语言（如Python的GDAL/OGR, Fiona库）构建复杂分析流程的能力，实现从数据预处理到结果可视化的全自动化。重点讲解如何设计健壮的参数管理和批处理机制。 性能瓶颈的识别与解决： 分析大规模空间数据集（如全球范围的矢量数据或高分辨率栅格数据）处理时的I/O瓶颈、内存管理问题，并介绍并行计算在空间分析加速中的初步应用。 本书的特色与价值 本书最大的特点在于其深度、广度和实践导向的结合。它避免了对基础软件操作的冗余描述，而是将重心放在“为什么”和“如何优化”的层面。通过对各种分析方法背后的数学原理、算法选择的逻辑依据进行透彻剖析，读者将能够批判性地评估分析结果，并根据具体研究需求，灵活选择、定制或创新空间分析模型，真正实现从“会用”到“精通”的跨越。本书提供的不仅仅是工具箱，更是一套解决复杂地理问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

说实话，作为一名有一定基础的学习者，我最怕的就是那种过于浅尝辄止或者反过来又过于晦涩难懂的教程。这本书的深度掌握得非常好，它在介绍基础概念时，既保证了严谨性，又避免了过度纠缠于数学公式的推导，而是重点放在了GIS软件层面的操作逻辑和分析思维的培养上。对于那些需要深入理解特定算法原理的章节，它也提供了不同深度的解释路径，让不同基础的读者都能找到自己的切入点。这种“兼顾大众又服务专业”的定位，让这本书具有了很强的通用性和长久的参考价值。我发现即便是我已经掌握了某个工具，回顾书中的讲解，也能从新的角度发现其背后的设计哲学，这对于提升我的分析视野大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常成熟且富有洞察力，它没有使用那种教科书常见的生硬术语堆砌，而是用一种非常清晰、逻辑性强的“叙事”方式来引导我们进行分析。阅读起来，你感觉作者是在与你进行一场深入的技术对话，而不是单向的灌输。尤其是在解释一些复杂的空间统计概念时，作者总能找到非常贴切的比喻和生活化的例子来辅助说明，极大地降低了理解的难度。这种高质量的文字表达能力，体现了作者深厚的学术功底和高超的教学艺术。我相信，对于那些习惯于通过阅读来构建知识框架的学习者来说，这种流畅、有深度的文字解读，比单纯的软件操作指南要重要得多，它能帮助我们真正理解“为什么”要这么做，而非仅仅停留在“怎么做”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑编排简直可以用“行云流水”来形容，它不是简单地罗列功能模块，而是构建了一个循序渐进、层层递进的学习路径。初期的基础模块铺垫得很扎实，为后续复杂的多源数据融合和高级空间建模打下了坚实的基础。你不会觉得哪个知识点是孤立的，每一个实验都像是为下一个更复杂的挑战做准备，这种内在的关联性极大地帮助了知识的体系化构建。我个人很不喜欢那种知识点零散堆砌的书籍，这本书则完全没有这个问题，读完一章，你会清晰地知道自己刚刚掌握了什么工具，以及这个工具将在整个分析链条中扮演什么角色。这种结构化的呈现方式，让学习过程变得既有条理又充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真的让人眼前一亮，封面就透着一股专业又不失亲和力的感觉，拿到手里沉甸甸的，纸张的质感也很好，翻阅起来非常舒服。内页的彩色插图和图表简直是点睛之笔，那些复杂的空间分析流程和数据可视化效果，通过高清的印刷展现出来，直观又清晰，一下子就把那些抽象的概念拉到了眼前。光是看着那些精美的地图截图和流程图，就觉得心情愉悦，学习的欲望也跟着上来了。我个人非常注重书籍的阅读体验，一本好的教材，除了内容扎实，外观和触感也同样重要。这本书在这方面绝对是教科书级别的典范，细节之处体现出品味，让人忍不住想把它摆在书架最显眼的位置，时不时地就想拿出来翻阅一番，享受那种沉浸式的学习氛围。相比起市面上那些只有黑白文字和粗糙图样的教材，这本书的视觉享受是无与伦比的，这无疑大大降低了学习技术性内容的门槛。

评分☆☆☆☆☆

我对教材的实用性和前沿性非常看重，这本书在案例选择上显然下了大功夫。它里面的每一个实验步骤都紧密结合了当前地理信息领域的热点应用，比如智慧城市的数据整合、环境影响的实时监测，甚至是一些小众但又极具潜力的行业应用场景都有所涉及。我特别欣赏它那种“学以致用”的导向，不是空泛地讲解理论，而是手把手地带着你操作，从数据准备到模型构建，再到结果解读，每一个环节都设置了清晰的检查点，确保读者能够真正掌握技能。对于我们这些希望快速将理论知识转化为工作能力的人来说，这种详尽而实用的指导价值千金。我感觉自己不是在读一本教材，而是在跟着一位经验丰富的老师进行一对一的实战训练，这种参与感和成就感是其他任何学习方式都难以替代的。