具体描述
《地图模式识别原理与方法》系统地论述了地图模式识别的原理与方法，共分七章，其主要内容包括：模式识别及其在地图制图中的发展现状，地图符号的构图规律和计算机描述，地图模式信息的获取、分析与管理，基于形状分析的点状地图符号识别，基于神经网络的点状地图符号识别，符号的说明注记和数字注记识别，地图模式识别系统的设计与实现。
《地图模式识别原理与方法》可供测绘、地理、遥感、计算机信息处理、自动化控制、地球物理等方面的科技工作者阅读、参考，亦可作为高等院校相关专业研究生、高年级学生的教材或参考书。
地图模式识别是当代高新技术向地图制图领域渗透的一个非常活跃的研究方向。它是实现扫描方式地图自动数字化的核心技术，对地图数据库的建立、以及GIS数据的快速采集等领域，具有重大的意义和价值。
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用户评价
《地图模式识别原理与方法》这本书，绝对是我近期阅读体验中最满意的一本。作者仿佛是一位经验丰富的向导，引领我一步步探索地图模式识别的奥秘。从最初的概念界定，到复杂的算法解析，每一步都循序渐进，恰到好处。我印象最深刻的是书中关于纹理分析的部分，作者详细介绍了灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等经典方法，并结合遥感影像对植被、土壤、水体等不同地物的纹理特征进行了细致的分析。这些分析不仅提供了理论上的指导，更给我带来了直观的感受，让我理解了为什么不同的地物会有如此差异化的纹理表现。书中关于目标检测的章节也让我受益匪浅，作者从传统的滑动窗口法到基于深度学习的目标检测框架，都进行了深入的探讨。特别是对YOLO、Faster R-CNN等模型的介绍，让我对如何从地图影像中自动识别和定位特定目标有了更全面的认识。此外，书中对空间统计在地图模式识别中的应用也做了详细的讲解，比如 Moran's I 指数在分析地理要素空间自相关性方面的应用，让我认识到空间关系在模式识别中的重要性。这本书的内容深度和广度都令人称道，而且语言流畅，条理清晰，即使是对于初学者，也能轻松上手。
评分当我拿到《地图模式识别原理与方法》这本书时，就被它厚重的封面和内容所吸引。阅读过程中，我发现作者在内容组织上非常精巧。开篇对地图模式识别的定义和分类，为后续的深入讲解奠定了基础。我特别欣赏书中关于监督学习和无监督学习在地图分类中的对比分析，作者通过大量的实验数据，清晰地展示了不同学习范式在处理不同类型地图数据时的优劣，这对于我选择合适的分类方法起到了关键的指导作用。书中对支持向量机（SVM）和决策树等经典分类算法的讲解，也非常深入，不仅阐述了原理，还结合了地图数据的特点，给出了实际的应用建议。让我惊喜的是，书中还讨论了半监督学习在地图模式识别中的应用，这为解决标签数据稀缺的问题提供了新的视角。此外，书中对地理信息系统中模式识别技术的整合应用，也让我看到了如何将理论知识转化为实际的地理信息分析工具。这本书的案例丰富，覆盖了城市规划、环境保护、资源管理等多个领域，让我能更直观地理解模式识别在现实世界中的价值。
评分坦白说，《地图模式识别原理与方法》这本书，是我在众多同类书籍中遇到的“宝藏”。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的导师，将地图模式识别这一看似高深的领域，剖析得淋漓尽致。书中关于图像预处理的章节，虽然看似基础，但作者的讲解却非常到位，从去噪、增强到几何校正，每一个步骤都阐述了其背后的原理和对后续识别精度的影响，让我深刻认识到基础工作的重要性。接着，书中对特征选择和降维技术，如PCA、LDA的讲解，也让我眼前一亮。作者通过生动的例子，展示了如何有效地去除冗余信息，提取最具代表性的特征，从而提高模式识别的效率和准确性。我特别欣赏书中对模糊逻辑和神经网络在地图模式识别中的应用探讨，这让我看到了不同AI技术如何有机地结合，共同解决复杂的地理信息问题。书中对于面向对象分析（OBIA）的详尽阐述，更是让我对如何从像元级的识别转向对象级的分析有了全新的理解，这对于处理现代高分辨率遥感影像尤为重要。这本书的结构设计非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，让人感觉知识体系的构建非常完整。
评分《地图模式识别原理与方法》这本书，绝对是我想象中的那种“硬核”读物，但却一点也不枯燥。作者在开篇就构建了一个坚实的理论基础，让读者能够理解地图模式识别的根本逻辑。我特别喜欢书中对统计模式识别的详细讲解，从贝叶斯分类器到最大似然估计，每一个概念都经过了严谨的数学推导和清晰的图示解释，这对于我深入理解算法的内在机制非常有帮助。在地图特征提取方面，书中对多尺度分析和多分辨率分析的深入探讨，让我认识到如何从不同尺度和分辨率的地图数据中提取有价值的信息，这对于处理地理数据的复杂性至关重要。我印象深刻的是书中关于时间序列分析在地图模式识别中的应用，作者通过案例展示了如何分析地物的变化趋势，例如城市扩张、植被覆盖率变化等，这为我进行动态地理过程研究提供了宝贵的思路。此外，书中对空间数据挖掘技术在地图模式识别中的整合应用，例如关联规则挖掘、异常检测等，也让我看到了如何从海量地图数据中发现隐藏的模式和规律。这本书的语言风格严谨而不失可读性，非常适合需要深入研究的读者。
评分《地图模式识别原理与方法》这本书，可以说是填补了我在这方面知识的空白。作者的讲解循序渐进，从基础概念到高级理论，每一个章节都充满了深度和广度。我尤其被书中关于空间插值和空间预测在地图模式识别中的应用所吸引。作者详细介绍了克里金插值、反距离权重法等经典插值方法，并结合实例分析了如何利用这些方法来构建连续的地理表面，例如地形、气温等。这让我对如何从离散的采样点中推断出连续的地理信息有了更深的理解。书中对地理空间模拟在地图模式识别中的应用也做了精彩的阐述，让我看到了如何利用模拟方法来预测地理过程的演变，例如洪水模拟、火灾蔓延模拟等。更让我感到兴奋的是，书中对机器学习在地理对象识别中的应用进行了深入探讨，作者结合实际案例，展示了如何利用决策树、随机森林等算法来自动识别道路、建筑物等地理对象。这本书的语言风格专业且易懂，让我能够轻松地掌握复杂的概念。
评分当我第一次翻阅《地图模式识别原理与方法》这本书时，就感受到作者在编撰过程中所付出的巨大努力。书中的内容详实，逻辑严谨，条理清晰，是一本不可多得的学术佳作。我特别欣赏书中关于地理空间数据融合与模式识别的探讨。作者详细介绍了如何将来自不同源、不同格式的地理空间数据进行有效的融合，并在此基础上进行模式识别，例如将遥感影像、GPS轨迹、社会网络数据等进行融合分析，以识别更复杂、更精细的地理模式。这让我对如何处理海量异构地理数据有了全新的认识。书中对地理知识图谱（geographic knowledge graph）在地图模式识别中的应用也做了精彩的阐述，让我看到了如何利用结构化的地理知识来增强地图模式的理解和推理能力。更让我感到惊喜的是，书中对时空数据挖掘（spatiotemporal data mining）在地图模式识别中的应用进行了深入的探讨，例如识别地理事件的时空演变规律，预测地理现象的未来发展趋势等。这本书的案例丰富，涵盖了城市规划、交通分析、环境监测等多个领域，让我能够更直观地理解模式识别在现实世界中的价值。
评分这本书绝对是我的新宠！当我第一次翻开《地图模式识别原理与方法》时，我就被它深邃的理论和详实的案例所吸引。作者在开篇就对地图模式识别的定义、发展历程以及在各个领域的应用做了宏观的梳理，为读者构建了一个清晰的知识框架。随后，深入浅出地讲解了特征提取、模式分类、聚类分析等核心概念，每一个公式的推导都伴随着详细的文字解释，让人如沐春风。我尤其欣赏书中对不同特征提取方法的比较分析，例如SIFT、SURF、HOG等，作者不仅介绍了它们的原理，还深入探讨了它们的优缺点以及适用场景，这对于我这种初学者来说，简直是福音。书中的图例和示意图也是一大亮点，它们将抽象的概念形象化，大大降低了理解难度。我记得有一章专门讲到了遥感影像的分类，书中详细介绍了基于纹理、形状、光谱等多种特征的分类方法，并结合实际的遥感数据进行了大量的实验分析，让我对如何从海量数据中提取有用的地理信息有了全新的认识。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的研究方向，比如深度学习在地图模式识别中的应用，这让我看到了未来该领域的巨大潜力。总而言之，这本书的内容丰富、逻辑严谨、讲解透彻，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益匪浅。我强烈推荐给所有对地图模式识别感兴趣的朋友们。
评分刚拿到《地图模式识别原理与方法》这本书，我就被它严谨的学术风格和清晰的逻辑结构所折服。作者在开篇就为读者勾勒出了地图模式识别的宏大图景，并着重介绍了其在多个领域的应用价值。我尤其喜欢书中对图像分割技术在地图模式识别中的应用探讨，作者详细介绍了基于阈值法、区域生长法、边缘检测法以及深度学习的分割方法，并结合实际的地图影像进行了大量的实验分析，这让我对如何将地图影像划分为有意义的区域有了更深刻的理解。书中对语义分割和实例分割的介绍，更是让我对如何从地图中提取更精细的地理信息有了全新的认识。我印象深刻的是书中关于高光谱遥感影像的模式识别应用，作者展示了如何利用高光谱数据的光谱信息来区分不同的地物类型，这为我进行更精细的土地覆盖分类提供了理论和方法上的指导。此外，书中对地理本体（geographic ontology）在地图模式识别中的应用也做了深入的探讨，让我看到了如何利用知识表示来增强地图模式的理解能力。
评分读完《地图模式识别原理与方法》，我感觉自己像是经历了一场思维的盛宴。作者在撰写这本书时，显然是倾注了大量的心血，每一个章节都显得那么厚重而充实。开篇部分对地图模式识别的宏观概述，并没有流于形式，而是通过历史的视角，勾勒出这一学科的发展脉络，让人对接下来的内容充满了期待。接着，书中对各种基础算法的阐述，可谓是细致入微。比如在讲到边缘检测时，作者不仅列举了Sobel、Canny等经典算法，还对它们的数学原理和实现细节进行了深入剖析，并给出了相应的伪代码，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，无疑是极大的便利。我特别喜欢书中关于形状匹配的部分，作者用了很多篇幅讲解了傅里叶描述子、轮廓矩等方法，并将其应用于地物形状的识别，让我明白了如何通过几何特性来区分不同的地理对象。此外，书中对聚类算法的介绍也相当详尽，K-means、DBSCAN等算法的原理、参数选择以及在地图数据中的应用案例都得到了充分的展示，这对于我理解地理空间数据的内在结构非常有帮助。书中穿插的大量图表和实例，更是起到了画龙点睛的作用，将复杂的理论变得生动易懂。这本书的语言风格也很独特，既有学术的严谨，又不失通俗易懂的亲切感，读起来一点也不枯燥。
评分《地图模式识别原理与方法》这本书，简直是为我量身定做的。作者的笔触细腻而严谨，将地图模式识别的原理与方法娓娓道来。我尤其被书中关于线状要素和面状要素的识别方法所吸引。作者详细介绍了如何利用骨架提取、端点检测、曲线拟合等技术来识别道路、河流等线状地物，并对基于几何形状和拓扑关系的面状地物识别方法进行了深入的探讨。这让我对如何从地图数据中精确提取地理要素有了更深的理解。书中对地理标记（geotagging）和空间关系推理在地图模式识别中的应用也做了精彩的阐述，让我看到了如何结合地理上下文信息来提升模式识别的准确性。更让我感到兴奋的是，书中对众包地理信息（crowdsourced geographic information）的模式识别应用也进行了探讨，这让我对如何利用海量用户生成数据来构建和更新地图信息有了全新的认识。这本书的图文并茂，讲解清晰，而且案例贴近实际，让我能更好地将所学知识应用于自己的研究工作中。
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