Arc View地理信息系统空间分析方法

Arc View地理信息系统空间分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:科学出版社
作者:汤国安
出品人:
页数:241
译者:
出版时间:2002-10
价格:30.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787030107176
丛书系列:地理信息系统理论与应用丛书
图书标签:
  • GIS
  • ArcViewe
  • GIS
  • 空间分析
  • ArcView
  • 地理信息系统
  • 遥感
  • 地图学
  • 环境科学
  • 规划
  • 测绘
  • 数据分析
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具体描述

《Arc View地理信息系统空间分析方法》是作者在总结近年来利用ArcView GIS软件进行地学分析研究、工程应用和教学经验的基础上编写而成。全书共分14章,主要内容包括ArcView的功能介绍、ArcView的空间分析方法、ArcView的应用实例以及ArcView的空间分析精度研究等。《Arc View地理信息系统空间分析方法》图表丰富、脉络清晰,有大量明晰的操作步骤和典型的应用实例,会使读者对ArcView的各项功能及其在地学分析上的应用有一个全面的掌握。

《Arc View地理信息系统空间分析方法》可作为ArcView应用人员的参考书,亦可作为高等院校地理信息系统课程实习的辅助教材。

好的,这是一本名为《空间统计与地理数据挖掘实战指南》的图书简介。 --- 空间统计与地理数据挖掘实战指南 —— 从经典模型到前沿算法的深度应用 内容提要: 本书并非一本基础的GIS操作手册,也完全不涉及ArcView或任何特定商业软件的操作界面讲解。它是一部专注于空间数据科学核心理论、高级统计方法与现代机器学习技术在地理空间领域深度融合的专业著作。我们旨在为具有一定地理信息系统或统计学基础的专业人士、研究人员以及渴望将数据驱动方法应用于复杂地理问题的工程师提供一套严谨、前沿且高度实用的技术框架。 本书的核心关注点在于“为什么”和“如何有效应用”,而非“在哪里点击”。我们深入剖析空间现象背后的统计规律,探讨如何从海量地理数据中提取出具有实际解释力的知识。 第一部分:空间统计学基石与检验 本部分将我们带入空间统计学的理论前沿,重点关注如何量化和检验地理现象的空间依赖性与空间异质性。 1. 空间自相关性的深度剖析与选择: 我们将详细阐述莫兰指数(Moran's I)的理论基础、局限性及其在不同尺度上的应用。重点转向局域空间自相关分析(LISA),包括其对热点、冷点和离群空间单元的识别能力。我们不仅展示如何计算,更重要的是如何构建恰当的空间权重矩阵(Spatial Weight Matrix)。从邻接法(Rook, Queen)到基于距离衰减(Inverse Distance, Kernel Density)的建模,我们将探讨不同权重矩阵对统计结果敏感性的影响,并提供选择最优模型的决策框架,而非简单的规则罗列。 2. 空间异质性与分区的挑战: 地理现象往往是非平稳的。本章将深入探讨地理加权回归(GWR)背后的理论逻辑,超越简单的局部回归构建。我们将详细介绍GWR模型的带宽(Bandwidth)选择机制,包括金标准(AICc)和交叉验证(CV)方法的优劣对比,并引入更复杂的变体,如多尺度地理加权回归(MGWR),用以捕捉不同尺度的空间过程差异,揭示“空间过程的尺度效应”。同时,我们将讨论如何通过空间结构检验来判断何时应采用局部模型而非全局模型。 3. 空间过程的模拟与随机性检验: 超越描述性统计,本部分将探讨随机过程模型。我们将细致解析空间泊松过程与集群过程(如Ripley's K函数、Pair Correlation Function)的统计含义。重点在于如何利用这些工具来检验观察到的事件分布是否显著偏离随机分布,并评估不同空间尺度上的聚集强度。这对于理解疾病爆发、犯罪热点或资源分布的潜在生成机制至关重要。 第二部分:地理数据挖掘与高级建模 本部分转向利用现代机器学习和数据挖掘技术解决复杂的地理预测与分类问题,侧重于如何将空间信息融入到非空间模型中,并对模型结果进行空间校准。 4. 空间预测建模:从经典计量到集成方法: 我们将详细对比传统空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的数学结构与应用场景,并探讨它们在解决模型设定偏差(Misspecification)时的地位。随后,我们将重点介绍如何将空间自相关性纳入现代机器学习框架。这包括空间约束的回归树、基于核密度估计的空间特征工程,以及如何利用克里金插值(Kriging)的残差分析来改进非空间模型的预测精度。 5. 深度学习在地理空间中的应用挑战与机遇: 本章不讨论遥感图像的分类,而是聚焦于结构化表格地理数据的深度学习应用。我们将探讨如何利用图神经网络(GNN)来建模复杂的空间相互作用网络(如交通流、社会经济联系),以及如何设计时空卷积网络(ST-CNN)来捕捉连续空间时间序列数据中的长期依赖性和瞬时空间相关性。重点将放在如何构建有效的空间邻接矩阵作为GNN的输入特征,确保模型能够学习到地理邻近性的内在联系。 6. 空间异质性模型的拓展:混合效应与分层回归: 面对数据中多层次、嵌套的结构(如:社区嵌套在城市中,城市嵌套在省份内),传统的线性模型会产生有偏估计。本部分将引入分层线性模型(HLM),专门用于处理这种空间分层结构。我们将展示如何将空间权重融入HLM的随机效应部分,构建空间分层回归模型,从而分离和量化不同地理尺度上驱动现象变化的独立效应。 第三部分:结果的解释、诊断与可视化策略 本书的最后部分强调,空间分析的价值不仅在于得出预测结果,更在于对模型结果的稳健性检验和空间解释。 7. 模型诊断与空间稳健性检验: 我们将深入探讨模型诊断的关键步骤,包括残差的空间自相关性检验(如果残差仍存在显著空间自相关,说明模型未完全捕获空间效应)。重点介绍模型选择的对比检验,如Roesch-LeSage检验,用以判断全局模型与局部模型的选择是否合理。此外,我们将提供一套严格的模型交叉验证框架,特别关注如何设计空间块交叉验证(Spatial Cross-Validation),以避免数据泄露和对模型性能的乐观估计。 8. 空间解释性可视化(超越热力图): 本书倡导将分析结果转化为具有清晰解释力的空间叙事。我们将探讨如何通过空间残差的空间聚类分析来发现模型未解释的“剩余”空间模式。介绍如何利用主成分分析(PCA)结合空间权重来提取主导的空间变异模式,并将这些抽象的解释性指标映射回地理空间,从而指导后续的实地调查或政策制定。 本书特色: 理论驱动: 深入挖掘核心算法的数学推导与统计假设,而非停留在软件操作层面。 方法前沿: 涵盖从经典空间计量到最新的图神经网络和多尺度模型。 实践导向: 强调模型选择的逻辑、诊断的标准以及结果的空间解释。 工具中立: 本书的理论和方法论可迁移至R、Python或任何支持高级统计建模的环境。 目标读者: 地理信息科学家、空间经济学家、城市规划师、环境统计学家、从事地理大数据分析的高级工程师及研究生。 ---

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读后感

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用户评价

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拿到《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书,我第一时间就被它那严谨而又不失活力的封面设计所吸引。它没有那种过于教科书式的枯燥感,反而透露出一种专业而又充满探索精神的气息。我一直认为,GIS的魅力在于它能将现实世界中的各种地理要素进行数字化、可视化,并通过一系列强大的空间分析工具,从中提炼出有价值的信息。这本书的书名直接点出了核心——“空间分析方法”,这正是我在学习GIS过程中最为看重的一环。我希望通过这本书,能够系统地学习到ArcView软件中各种空间分析工具的使用技巧,比如如何有效地进行空间查询、空间测量,甚至是如何进行更高级的空间建模。我设想的场景是,当我拿到一张包含多个图层的GIS数据时,不再感到无从下手,而是能够根据研究目的,熟练地运用书中介绍的各种方法,例如密度分析来找出高风险区域,或者路径分析来规划最优路线。我非常期待书中能够涵盖不同类型的空间分析,从基础的几何分析到复杂的网络分析和地形分析,让我能够应对各种不同的地理问题。当然,理论的讲解固然重要,但实际的操作演示和案例分析更是不可或缺。我希望书中能够提供详实的步骤指导,配以清晰的截图,让我在实践中能够融会贯通,将书本上的知识真正转化为自己的能力。我坚信,对于任何想要深入理解和应用GIS技术的人来说,掌握扎实的“空间分析方法”是至关重要的,而这本书,似乎正是我一直在寻找的那个关键。

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《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书,仅仅是它的名字,就足以点燃我对地理信息系统(GIS)更深层次探索的渴望。我一直觉得,GIS不仅仅是关于地图的绘制,更重要的是它能够通过强大的空间分析能力,从地理数据中提炼出有价值的洞察。这本书的书名明确指出了其核心——“空间分析方法”,这正是我在学习GIS过程中一直试图深入掌握的领域。我希望这本书能够为我打开通往ArcView软件空间分析功能的大门,让我能够熟练掌握各种分析工具。我脑海中浮现出许多具体的应用场景:例如,如何利用ArcView进行空间连接分析,找出不同地理要素之间的关联性?如何运用地理加权回归等空间统计方法,来揭示地理现象的空间异质性?我特别期待书中能够提供详实的案例研究,展示如何将这些空间分析方法应用于实际问题,比如在城市规划中进行土地适宜性分析,或者在环境科学中进行生态风险评估。我希望这本书能够引领我从单纯的GIS使用者,蜕变为一个能够利用GIS进行深度空间探索和科学决策的分析师。

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《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书,单从书名就可以窥见其专业性和实用性。我一直对地理信息系统(GIS)的应用充满兴趣,尤其是它在处理和理解现实世界空间数据方面的强大能力。而“空间分析方法”这个词,直接击中了我的要点——我渴望了解如何通过GIS技术来挖掘地理数据的内在规律。我希望这本书能够详细介绍ArcView软件在空间分析方面的各种功能和技术。比如,我特别想学习如何进行密度分析,以识别服务设施的覆盖范围或者潜在的风险区域。我也对网络分析很感兴趣,这在交通规划、物流配送以及应急响应等领域都至关重要。书中是否能提供关于如何构建和分析网络数据集的详细指导?此外,我希望能够了解诸如叠加分析、地形分析、空间统计分析等一系列经典的空间分析方法,并能够理解它们在不同应用场景下的具体实现。例如,在城市规划中,如何利用叠加分析来评估不同土地利用类型的适宜性?在环境科学中,如何运用地形分析来研究地表径流和水土流失?我期待这本书能够提供清晰的讲解、丰富的案例和详细的操作步骤,让我能够将书本上的知识转化为实际的操作能力,从而能够独立地进行各种复杂的地理空间分析。

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《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书,光是听到名字就让人感到一种专业而又实用的气息扑面而来。我一直对地理信息系统(GIS)充满好奇,但总觉得它涉及的知识面很广,尤其是“空间分析”这部分,感觉是GIS的核心和精髓。我希望这本书能够真正地教会我如何使用ArcView这个强大的工具进行各种空间分析。我脑海里构想了许多应用场景:比如,如何利用ArcView来分析某个地区的土地利用变化,从而预测未来的发展趋势?如何进行兴趣点(POI)分析,找出最佳的商业选址?或者,在灾害管理领域,如何通过空间分析来评估潜在的风险区域,并制定有效的应急预案?我期待这本书能够提供清晰的步骤指导,详细讲解每一种分析方法的原理、适用条件和操作流程,并配以大量的图示和案例。我希望能够看到一些进阶的分析技术,例如网络分析,用于优化交通路线和物流配送;或者地形分析,用于研究水文、地质和景观。对我来说,掌握ArcView的空间分析方法,不仅仅是学习一项软件技能,更是掌握了一种分析和解决地理空间问题的思维方式。这本书,正是我想寻找的,能够让我从GIS的门外汉,变成能够熟练运用它解决实际问题的行家。

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拿到《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书,我首先被它那简洁而又富有力量的书名所吸引。我对地理信息系统(GIS)一直怀有浓厚的兴趣,并且一直觉得,真正的GIS能力体现在其“空间分析”的强大功底上。我希望这本书能够深入浅出地讲解ArcView软件中各种空间分析工具的使用技巧和理论基础。我脑海中已经勾勒出许多想要实现的应用场景:比如,如何利用ArcView进行点、线、面的空间查询和空间统计,找出具有特定属性的地理要素,或者分析它们的分布规律?如何运用缓冲区分析来确定某个区域的影响范围,或者进行视域分析来研究景观的可视性?我还特别希望了解如何进行更复杂的空间建模,例如如何构建模型来预测某个地理现象的发生概率,或者如何进行多准则评价来选择最优的建设地点。我期待书中能够提供详细的操作步骤,配以清晰的图示和精心设计的案例,让我能够真正地“动手”去实践,去理解那些抽象的空间分析概念是如何在软件中实现的。对于任何想要深入掌握GIS空间分析技术的人来说,这本书似乎是不可或缺的。

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《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书,仅仅从书名就能感受到它所蕴含的强大专业性和实践指导性。我一直对地理信息系统(GIS)抱有浓厚的兴趣,尤其是在它能够通过直观的方式呈现和分析我们赖以生存的地球空间信息时。而“空间分析方法”这个关键词,则直接击中了我的核心需求。我希望这本书能够提供一套系统、完整的空间分析方法论,并且是基于ArcView这一行业内广为人知的软件平台。我脑海中浮现出许多具体的应用场景:如何利用ArcView进行点密度分析,找出人口密集区或犯罪高发区?如何运用线密度分析来评估道路网络的服务能力?如何进行地表分析,计算坡度、坡向,这对于地质灾害评估和水土保持至关重要?我期望这本书不仅能讲解理论,更能提供详实的步骤、操作技巧和实用案例。我希望能够通过书中的指导,亲手操作ArcView,完成各种复杂的空间分析任务,并从中获得有价值的见解。例如,在区域经济分析中,如何利用空间分析来确定产业集聚的模式和影响因素?在城市交通规划中,如何通过ArcView模拟交通流,优化道路网络设计?我对这本书能够提供这种深度和广度充满期待,希望它能成为我掌握ArcView空间分析能力的得力助手,引领我深入探索GIS的奥秘。

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当我看到《ArcView地理信息系统空间分析方法》这本书的名字时,我的内心涌现出一种强烈的学习冲动。地理信息系统(GIS)本身就是一个令人着迷的领域,它能够将复杂的地理数据转化为可视化的信息,帮助我们更好地理解世界。而“空间分析方法”这个词,更是点明了这本书的重点——如何利用GIS工具来解决现实世界中的问题,挖掘数据背后的深层含义。我非常期待这本书能够详细介绍ArcView软件中各种强大的空间分析功能。我尤其对那些能够揭示空间格局、空间过程和空间关系的方法感兴趣。比如,如何运用缓冲区分析来评估某个设施对周边区域的影响范围?如何通过叠加分析来整合不同图层的地理信息,从而进行更全面的决策?我还希望书中能够涵盖一些更高级的空间统计分析技术,例如空间自相关分析,用来判断地理现象的空间聚集性或分散性,以及如何进行多准则评价,综合考虑多种因素来选择最优地点。我设想,通过这本书的学习,我能够掌握一套完整的空间分析流程,从数据准备到结果解读,都能够游刃有余。我希望书中能提供大量的实例,让我能够将学到的理论知识应用到实际问题中,例如在城市规划中进行土地适宜性评价,或者在环境科学中进行生态敏感性分析。这本书,对我而言,不仅仅是一本技术指南,更是一把开启深度地理空间分析大门的钥匙。

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这本书的名称,《ArcView地理信息系统空间分析方法》,让我眼前一亮。我一直以来都对地理信息系统(GIS)的应用潜力感到深深着迷,尤其是在它能够将海量地理空间数据转化为可理解、可操作的信息方面。而“空间分析方法”这几个字,则直接触及了GIS的核心价值所在。我渴望通过这本书,能够全面且深入地学习ArcView软件中各种空间分析工具的使用技巧和理论基础。我设想的场景是,当我面对一系列地理数据时,不再感到无从下手,而是能够根据研究目标,灵活运用书中所介绍的各种方法。比如,我特别想了解如何进行空间插值,根据已知点的数据来预测未知区域的值;如何进行聚类分析,来识别地理要素的空间聚集模式;以及如何进行网络分析,来解决路径优化、服务区域划分等问题。我希望这本书能提供详实的步骤指南,配合清晰的图表和案例,让我能够将理论知识转化为实际操作能力。我坚信,掌握了扎实的ArcView空间分析方法,将有助于我更好地理解和解决现实世界中的各种地理空间问题,无论是科学研究、城市规划,还是环境保护,都将受益匪浅。

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这本书的名字叫做《ArcView地理信息系统空间分析方法》,单看书名,我就觉得它像是打开了通往一个全新世界的大门。我一直对地理信息系统(GIS)这个概念很着迷,尤其是在处理和理解那些庞大而复杂的地理空间数据时,它展现出的强大能力让我惊叹。想象一下,那些地图不再仅仅是二维的平面图,而是蕴含了丰富的层级信息,可以让我们深入挖掘数据的内在关联,发现隐藏在地理现象背后的规律。这本书恰好就聚焦于“空间分析方法”,这正是GIS的核心竞争力所在。我特别好奇它会如何讲解那些具体的分析技术,比如如何进行缓冲区分析来确定某个区域的影响范围,或者如何运用叠加分析来整合不同图层的空间信息,从而得出更具指导意义的结论。我脑海中浮现出许多实际的应用场景:城市规划师如何利用GIS来优化交通网络、研究环境科学家如何通过空间分析来监测污染扩散、甚至是市场营销人员如何运用GIS来定位最佳的广告投放区域。这些应用都离不开精妙的空间分析方法。这本书是否能帮助我掌握这些“看家本领”,是我最期待的。我希望它不仅仅是理论的堆砌,更能提供详实的案例,一步步地引导读者去实践,去理解那些看似抽象的概念是如何在实际操作中落地生根的。比如,当涉及到空间统计学的方法时,我希望能有清晰的图示和代码示例,让我能够将理论知识转化为实际的操作技能,从而自信地运用ArcView进行各种空间分析任务。对于初学者而言,一本好的GIS教材,不仅要传授知识,更要激发学习者的兴趣和探索欲,让我相信,这本书有潜力做到这一点。

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这本书的名字,《ArcView地理信息系统空间分析方法》,一下子就勾起了我对地理信息系统(GIS)深层应用的无限遐想。我一直对GIS的应用潜力感到非常兴奋,尤其是在处理那些涉及到地理位置、空间关系以及区域特征的复杂问题时。而“空间分析方法”这个词,更是让我觉得这本书触及了GIS的灵魂。我渴望了解,如何通过ArcView这样强大的工具,去揭示隐藏在地理数据之下的规律和联系。这本书会不会深入讲解各种空间分析模型?比如,我想知道如何利用空间自相关分析来判断某个地理现象的聚集程度,或者如何运用回归分析来建立地理因素与某种结果之间的定量关系。我还很想学习如何进行路径分析,不仅仅是简单的最短路径,而是能够考虑到实际的交通状况、地形限制等等,这在物流、应急响应等领域都具有重要的实际意义。我设想在阅读这本书的过程中,能够看到丰富的案例,这些案例能够贴近实际工作和研究的需要,让我能够理解各种分析方法在不同领域的具体应用。例如,在环境保护领域,如何利用GIS进行环境影响评估?在城市规划领域,如何通过空间分析来优化城市布局?这本书是否能提供这样的深度和广度,是我非常期待的。我希望它能引导我走出 GIS 的“看”的阶段,迈向 GIS 的“用”和“析”的阶段,让我能够真正利用GIS来解决现实世界中的问题。

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