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出版者:武汉大学出版社

作者:王新洲史文中王树良

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2003-10

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787307038141

丛书系列:

图书标签:

• 空间技术
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• 决策支持系统
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空间信息处理：从数据到决策的桥梁 图书名称：空间信息处理：从数据到决策的桥梁 作者：[此处可添加作者名称] 出版社：[此处可添加出版社名称] 出版日期：[此处可添加出版日期] --- 内容简介 在信息爆炸的时代，我们如何有效地组织、分析和利用无处不在的空间信息？《空间信息处理：从数据到决策的桥梁》一书，专注于系统性地阐述现代空间信息处理的核心理论、关键技术及其在各个领域中的实际应用。本书旨在为地理信息科学（GIS）研究人员、空间数据分析师、软件开发者以及需要依赖空间数据进行决策制定的专业人士，提供一套全面、深入且极具实践指导价值的知识体系。 本书的结构设计旨在引导读者从空间数据的基本概念出发，逐步深入到复杂的数据管理、高效的分析方法，最终达成基于空间洞察的智能决策。全书内容紧密围绕“如何将原始的、分散的空间数据转化为具有指导意义的知识和行动”这一核心目标展开。 第一部分：空间信息基础与数据模型 本书伊始，首先建立起对空间信息处理的整体认知框架。我们详细探讨了空间数据的本质属性——位置、几何和拓扑——以及它们在数字环境中的表达方式。不同于传统的抽象数据结构，空间数据具有独特的结构性约束，本部分深入剖析了矢量模型（点、线、面）和栅格模型（像元）的内在机理、优缺点及其适用场景。 重点章节探讨了空间参考系统的建立与转换，包括大地测量学基础、投影几何的数学原理，以及坐标转换中涉及的精度问题和误差控制。理解这些基础是后续所有空间分析的基石。我们还详尽介绍了空间数据库管理系统（SDBMS）的设计原则，特别是关系型数据库向对象-关系型和现代空间数据库的演进，强调了空间索引（如R-tree）在提升查询性能中的关键作用。 第二部分：空间数据的采集、集成与质量控制 现代空间数据来源于多源异构的渠道，包括遥感、全球导航卫星系统（GNSS）、传统测量、物联网设备和众包数据。本部分聚焦于如何高效、准确地获取和整合这些数据。 我们详细阐述了遥感影像的辐射校正与几何纠正技术，涵盖了从机载到星载平台的数据预处理流程。在数据集成方面，本书探讨了数据标准化、模式匹配以及空间数据融合的方法，着重分析了如何解决因数据源不同而产生的配准误差和语义不一致性问题。 数据质量是空间决策可靠性的生命线。因此，本书用专门的章节来讨论空间数据质量评估（DQA）的指标体系，包括完整性、准确性、一致性和时效性的量化方法。读者将学习如何运用统计工具识别和减轻数据中的系统误差和随机误差。 第三部分：核心空间分析技术 这是本书的核心技术板块，旨在教授读者如何“提炼”空间数据中的潜在信息。分析方法不再局限于传统的几何运算，而是扩展到复杂的统计和机器学习范畴。 空间拓扑分析被细致分解，包括缓冲区分析、叠加分析（Overlay）、网络分析（最短路径、流通分析）的底层算法实现。对于地统计学分析，本书深入讲解了克里金插值（Kriging）的理论基础、变异函数模型（Variogram）的构建与优化，以及如何利用这些方法进行空间插值和不确定性评估。 在空间统计学方面，我们引入了第一定律、第二定律的现代解释，详细介绍了空间自相关性的度量（如Moran's I, Getis-Ord G），并探讨了如何运用空间回归模型（如Geographically Weighted Regression, GWR）来捕捉空间异质性，克服传统全局模型的局限性。 第四部分：时空信息处理与可视化 时间维度在现代空间分析中占据越来越重要的地位。本部分关注时空数据模型的设计，如何有效存储和查询具有时间戳的事件数据。我们介绍了时空立方体的概念，以及用于时空模式识别的专用算法，例如事件序列分析和变化检测。 在空间可视化方面，本书强调“可视化不仅仅是绘图，更是分析的延伸”。我们探讨了数字三维（3D）建模的技术，包括数字高程模型（DEM）的处理、三维场景的构建以及虚拟现实/增强现实（VR/AR）技术在空间信息展示中的集成。优秀的信息可视化设计原则被用以指导读者创建清晰、无歧义的空间叙事。 第五部分：前沿应用与未来趋势 在结语部分，本书将视野投向空间信息处理技术的最新发展及其对行业带来的变革。我们讨论了大数据环境下的空间处理挑战，如利用分布式计算框架（如Hadoop/Spark）处理TB级以上空间数据集的方法。 此外，深度学习在遥感图像解译中的最新进展（如卷积神经网络CNN用于地物分类和目标检测），以及移动GIS和LBS（基于位置的服务）中的实时定位与数据推送机制，都被作为前沿案例进行剖析。本书坚信，空间信息处理技术将是推动智慧城市、环境监测、灾害预警和精准农业等领域实现智能化转型的核心驱动力。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 不仅阐述了严谨的数学模型和理论基础，更提供了大量基于主流GIS软件和编程库（如Python的GeoPandas, GDAL）的实现思路和案例解析。 面向应用驱动： 每一项技术点的引入都紧密结合实际业务需求，确保读者掌握的知识可以直接转化为解决实际问题的能力。 系统性强： 内容覆盖了从数据采集到高级分析、再到可视化与未来展望的完整技术链条，适合作为专业进阶参考书或高年级本科生/研究生教材。 通过系统学习本书内容，读者将能够构建起一座坚实的桥梁，自如地在海量空间数据与关键决策之间穿梭，充分释放空间信息所蕴含的巨大价值。

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《模糊空间信息处理》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索了信息世界中那些被忽略的“灰色地带”。我一直认为，科学研究就是要追求绝对的精确，任何的不确定性都是需要被消除的。然而，这本书却让我认识到，在许多现实场景中，信息的“模糊性”并非是问题的根源，而是其本质的体现。作者通过引入模糊逻辑和模糊集等概念，为如何科学地处理这些“模糊”的空间信息提供了一套系统性的解决方案。书中对模糊规则库的构建和模糊推理引擎的设计的详尽阐述，让我看到了如何将人类专家在空间领域中的模糊知识和经验转化为可计算的模型。我特别欣赏书中关于模糊相似性在空间对象匹配和分类中的应用，这对于解决地理信息系统中的同名异物、异名同物等问题提供了新的思路。这本书的语言风格严谨而不失生动，虽然涉及大量的专业术语，但通过作者的精心组织和解释，使得复杂的技术概念变得易于理解。这本书的出版，无疑为模糊空间信息处理领域的研究者和实践者提供了一份宝贵的参考。

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这本书真是打开了我对信息处理领域的新视角！我之前一直对“模糊”这个概念有些刻板印象，总觉得它意味着不确定、不精确，似乎难以成为科学研究的对象。但《模糊空间信息处理》这本书彻底颠覆了我的认知。它巧妙地将“模糊”的概念引入到空间信息的处理过程中，让我看到了如何在这种“模糊”中挖掘出更深层、更本质的信息。书中关于模糊集合论在空间分析中的应用，特别是对不确定空间边界、连续变化的空间特征等问题的处理，让我惊叹不已。作者没有回避模糊性带来的挑战，而是将其视为一种信息源，并提出了一系列富有创造性的处理方法。我特别喜欢其中关于模糊逻辑在空间决策支持系统中的案例，它能够更好地模拟人类的认知过程，做出更符合实际情况的判断，这对于地理信息系统、城市规划等领域具有非常重要的意义。书中大量的图示和算法描述，虽然需要一定的专业背景才能完全理解，但即使是初学者，也能从中感受到作者严谨的学术态度和深入的思考。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪，让我看到了模糊空间信息处理的巨大潜力。

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读完《模糊空间信息处理》，我仿佛置身于一个色彩斑斓、边界流动的世界。过去，我对空间信息的理解总是停留在清晰的矢量边界和精确的栅格单元上，觉得一切都应该是非黑即白的。但这本书以一种更加贴近现实的方式，展现了空间信息的“模糊”之美。作者深入浅出地讲解了模糊逻辑、模糊聚类、模糊推理等核心概念，并将其与地理空间数据紧密结合。让我印象深刻的是，书中讨论了如何利用模糊方法来描述和分析诸如“靠近市中心”、“适宜居住区”等主观性较强的空间概念，这使得地理信息系统不再仅仅是描述客观世界的工具，更能捕捉和表达人类的主观感受和判断。我尤其欣赏书中关于模糊信息融合的部分，它提供了一种有效的方法来整合来自不同来源、具有不同精度和模糊程度的空间数据，从而获得更全面、更可靠的空间认知。这本书不仅拓宽了我对空间信息处理的视野，也让我开始思考，在很多实际应用场景中，过于追求精确反而可能是一种误导，而拥抱模糊性，或许能让我们更接近真相。

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不得不说，《模糊空间信息处理》这本书给我带来了相当大的震撼。在接触这本书之前，我对“模糊”在信息科学中的应用，特别是与空间信息相结合，几乎是毫无概念。书中细致地阐述了模糊集理论如何被用来表示和处理那些定义不清、边界模糊的空间对象和现象。例如，对于“河流”、“湖泊”这类自然地理要素，它们的边界在实际中往往不是一条清晰的线，而是存在一个过渡地带，模糊集理论恰恰能够很好地描述这种过渡性。书中关于模糊神经网络在空间模式识别中的应用，更是让我眼前一亮，它能够有效地处理带有噪声和模糊性的空间数据，识别出隐藏在数据背后的复杂模式。作者在书中提出的多种模糊空间分析模型，都展现了他对该领域深刻的理解和独到的见解。虽然书中涉及的数学理论和算法较为复杂，需要读者具备一定的数学基础，但作者在讲解时，总是尽量从概念入手，循序渐进，让读者能够逐步理解其精髓。这本书的价值在于，它不仅仅是介绍了一种技术，更是提供了一种全新的思考方式，看待和处理那些在现实世界中普遍存在的“模糊”空间信息。

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这本书让我对“模糊”有了全新的认识，特别是当它与“空间信息”碰撞时，所产生的火花让我感到无比惊艳。《模糊空间信息处理》这本书，颠覆了我过去对空间信息处理的刻板印象，即一切都必须是精确的、量化的。作者以一种非常前沿的视角，探讨了如何利用模糊数学的方法来处理那些天然带有不确定性和模糊性的空间信息。书中关于模糊度量空间在空间关系建模中的应用，为理解和量化空间邻近度、空间重叠度等问题提供了新的工具。我特别赞赏书中关于模糊分类和模糊聚类在环境评价和土地利用分析中的实例，这些应用有效地解决了传统方法难以处理的边界模糊、类别交叉等问题，使得空间分析的结果更加符合实际情况。作者在书中对各种模糊算子和模糊变换的详细介绍，为读者提供了一套完整的技术框架。这本书不仅让我了解了模糊空间信息处理的前沿技术，更重要的是，它启发了我用一种更加开放和包容的眼光去审视和处理现实世界中的复杂信息，认识到模糊性并非是信息的缺陷，而是其重要组成部分。

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