地理信息系统分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:350

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出版时间:2010-1

价格:39.00元

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isbn号码:9787121098161

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好的，这是一份关于一本名为《数字图像处理与模式识别》的图书简介，完全不涉及地理信息系统（GIS）的内容，力求内容详实且自然流畅。 --- 《数字图像处理与模式识别》图书简介 导论：信息时代的视觉计算核心 在当今信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们获取和理解世界信息最主要的媒介。从医疗诊断到自动驾驶，从工业检测到遥感观测，数字图像无处不在。然而，原始的图像数据往往充满了噪声、冗余和信息缺失。如何高效、准确地从这些数据中提取有价值的知识，是现代计算科学面临的核心挑战之一。《数字图像处理与模式识别》正是为系统阐述解决这些挑战所需的理论基础、核心算法和前沿技术而编写的。 本书旨在构建一座连接纯粹数学理论与工程实践的桥梁，深入剖析图像从采集、增强、分割到最终智能识别的完整流程。我们不局限于单一应用场景，而是提供一个普适性的框架，使读者能够掌握不同领域内视觉信息的处理能力。 第一部分：图像基础与增强——揭示内在信息 本部分奠定了整个学科的理论基石，重点关注数字图像的表示、性质以及如何通过数学方法改善其质量。 第1章 图像的数字化表示与拓扑结构 本章首先明确了数字图像的数学本质——二维矩阵或张量。详细讨论了图像的采样、量化过程，以及分辨率、灰度级深度等关键参数对信息保真度的影响。我们深入探讨了像素之间的邻域关系（4邻域、8邻域、对角邻域）及其在形态学操作中的重要性，并介绍了图像的直方图分析作为评估图像质量和对比度的基础工具。 第2章 空间域图像增强技术 增强的目的是为了更好地突出图像中的感兴趣特征，去除对人眼或后续处理不利的因素。本章系统介绍了空间域增强方法。 点处理技术：包括伽马校正、灰度拉伸和分段线性变换，这些是基础但极为关键的对比度调整手段。 直方图均衡化与规定化：详细解释了如何通过统计方法重新分配像素灰度，以获得全局最佳的对比度分布。我们不仅介绍标准方法，还探讨了局部直方图均衡化（如AHE/CLAHE）在克服全局增强可能导致局部细节丢失问题上的优势。 空间滤波：这是图像处理的核心技术之一。本章详细阐述了线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）在平滑噪声中的作用，以及非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在去除脉冲噪声和保留边缘信息方面的独特机制。 第3章 频域图像分析与滤波 将图像从空间域转换到频率域是理解图像周期性结构和周期性噪声的关键。本章聚焦于傅里叶变换（FT）及其在图像处理中的应用。 傅里叶变换基础：讲解了二维离散傅里叶变换（DFT）的定义、性质及其在计算中的快速算法（FFT）。我们分析了频谱图的构成，理解高频分量对应边缘细节，低频分量对应图像的平滑区域。 频域滤波：基于频域分析，我们设计了理想、巴特沃斯（Butterworth）和高斯滤波器。详细比较了低通滤波（用于平滑/去噪）和高通滤波（用于锐化）的优缺点，特别是边缘振铃效应在理想滤波器中产生的负面影响，以及如何通过过渡带平滑来缓解这些问题。 第二部分：图像分割与特征提取——结构化信息 图像处理的终极目标之一是分割，即将图像划分成有意义的区域或对象。本部分侧重于如何从增强后的图像中分离出对象，并提取其可量化的特征。 第4章 图像分割的数学基础 本章探讨了基于灰度、边缘和区域的多种分割策略。 阈值分割：从简单的全局阈值（如Otsu法）到复杂的局部和自适应阈值方法，解释了如何根据像素值的统计分布自动确定最佳分离点。 边缘检测：详细介绍了经典的一阶微分算子（如Roberts、Sobel、Prewitt）和二阶微分算子（Laplacian）。重点分析了Canny边缘检测算法的完整流程——高斯平滑、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接——如何协同工作以获得高质量的边缘链。 区域生长与合并：介绍了基于像素相似性的区域划分方法，以及区域合并策略，用以克服边缘检测的断裂问题。 第5章 形态学图像处理 形态学操作是基于集合论的图像处理技术，主要用于描述和改变图像的形状特征，尤其在处理二值图像时非常有效。 基本操作：系统讲解了腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）的定义、结构元素（Structuring Element）的选择及其对图像的影响。 复合操作：基于腐蚀和膨胀，衍生出了开运算（Opening，用于平滑轮廓和去除小噪点）和闭运算（Closing，用于填充孔洞和连接断裂的区域）。 形态学重建与高级应用：介绍了基于重建的滤波技术，以及如何利用形态学梯度和顶帽变换等工具来提取特定形状的特征。 第6章 特征提取与描述 分割完成后，需要将图像区域转化为可供机器理解和比较的数值向量。 几何特征：包括面积、周长、质心、惯性矩、紧凑度等，用于描述对象的基本空间属性。 纹理特征：介绍了如何量化图像的纹理信息，包括灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其衍生特征（如对比度、能量、同质性），以及傅里叶谱在纹理分析中的应用。 形状描述符：探讨了傅里叶描述子、链码等如何实现对物体形状的紧凑、鲁棒的表示，为后续的模式识别提供输入。 第三部分：模式识别与高级应用——智能决策 本部分将图像处理技术与机器学习理论相结合，实现图像内容的自动分类和决策。 第7章 模式识别基础与分类器设计 模式识别是赋予机器“看懂”图像的能力。本章引入了统计分类的基础框架。 分类器基础：概述了监督学习和无监督学习的基本范式。 基于距离的分类：详细讲解了K近邻（KNN）算法，以及如何选择合适的距离度量。 线性分类器：重点介绍感知机（Perceptron）和支持向量机（SVM）在线性可分和近乎线性可分问题中的应用，包括核函数的选择与映射。 第8章 神经网络与深度学习引论 随着计算能力的提升，基于深层神经网络的视觉方法已成为主流。 传统神经网络回顾：简要介绍多层感知机（MLP）和反向传播（Backpropagation）算法，理解其作为基础特征学习器的局限性。 卷积神经网络（CNN）核心：本书详细解析了CNN的结构，包括卷积层、激活函数（ReLU）、池化层（Pooling）和全连接层的操作原理。我们剖析了经典的AlexNet、VGG等网络架构，理解它们在特征层次化提取上的优势。 迁移学习与应用：讨论了如何利用预训练模型（如ResNet、Inception）进行快速、高效的图像分类任务，这是当前工业界应用最广泛的方法之一。 第9章 综合应用与前沿展望 本章将前述所有技术串联起来，展示它们在实际复杂系统中的集成。 目标检测基础：介绍了从传统的目标定位（如Haar特征+Adaboost）到基于深度学习的目标检测框架（如R-CNN系列、YOLO系列）的演进，强调了边界框回归和分类的联合优化。 图像配准与融合：探讨了如何通过特征点匹配（如SIFT、SURF）来对齐多张图像，以及多源图像信息的有效融合技术。 未来趋势：简要展望了自监督学习在无标签数据上的潜力，以及神经渲染和生成模型（GANs）对合成和增强图像的颠覆性影响。 结语 《数字图像处理与模式识别》不仅是一本算法手册，更是一套完整的思维训练体系。我们力求用清晰的数学推导、丰富的图示案例和必要的代码实现思路，帮助读者扎实掌握从像素到智能的整个视觉信息处理链条。无论您是计算机科学、电子工程，还是生物医学工程、自动化控制领域的学习者或从业者，本书都将是您迈向高效视觉计算领域的坚实阶梯。 ---

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一直以来，我都在寻找一本能够系统性地介绍地理信息系统（GIS）的图书，并且能让我感受到这项技术在现实世界中的强大力量。这本书无疑满足了我的期待。它不是简单地介绍软件操作，而是从GIS的本质出发，深入浅出地讲解了空间分析的原理和方法。书中对各种空间分析模型进行了详尽的阐述，例如叠加分析、密度分析、地形分析等，并结合具体的应用场景，展示了如何运用这些分析工具来解决实际问题。 我尤其欣赏书中对于数据可视化的讲解，如何将复杂的空间数据通过地图、图表等形式直观地呈现出来，从而更好地传达信息和辅助决策。书中还涉及了GIS在不同领域（如城市规划、环境保护、资源管理等）的典型应用案例，让我能够更清晰地看到GIS技术如何赋能各行各业，提升效率，优化决策。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我对GIS的应用前景充满了信心，也激发了我想要将所学知识应用到实际工作中的愿望。

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我一直对地理信息系统（GIS）这个概念非常感兴趣，但总觉得它离我有点远。这本书的到来，就像为我打开了一扇了解 GIS 的大门。它不是那种让人望而生畏的纯技术书籍，而是通过生动的语言和丰富的案例，将 GIS 的魅力展现得淋漓尽致。书中对 GIS 的基本原理、空间数据类型、坐标系统等内容的介绍，非常清晰易懂，让我能够快速入门。 我特别喜欢书中对空间分析方法的讲解，它不仅仅是列出各种分析工具，而是通过具体的应用场景，告诉我这些工具能解决什么问题。例如，书中关于缓冲区分析的讲解，就详细说明了如何在城市规划中利用它来划定保护区、影响范围等。这种将技术与实际应用紧密联系起来的编写方式，让我能够更直观地感受到 GIS 的价值，也激发了我想要学习更多 GIS 知识的动力。

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这本书给我最大的感受是，它将看似复杂的地理信息系统（GIS）分析过程，变得生动且易于理解。书中对GIS基本原理和数据处理流程的介绍，非常系统和全面，让我从宏观上把握了GIS的整体框架。我尤其欣赏书中对空间分析方法的详细讲解，它不仅仅停留在理论层面，而是通过大量的图示和实际案例，展示了如何运用这些方法来解决各种现实问题。 书中对于地形分析、叠加分析、网络分析等内容的阐述，都非常到位。例如，在城市规划部分，它详细介绍了如何通过 GIS 分析人口分布、交通网络、土地利用等数据，来辅助城市功能区划分和基础设施布局。这种将 GIS 技术与具体行业应用深度结合的编写方式，让我看到了 GIS 在提升决策效率、优化资源配置等方面的巨大潜力，也为我未来的学习和工作提供了宝贵的参考。

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这本《地理信息系统分析与应用》真是让我眼前一亮，打开书的那一刻，就仿佛踏入了一个全新的世界。我一直对地图和数据背后的故事充满好奇， GIS 正是将这两者完美结合的利器。这本书的叙述方式非常吸引人，不是那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是充满了案例和实际操作的指导。书中详细介绍了如何利用 GIS 进行空间分析，例如坡度分析、视域分析、缓冲区分析等等，这些概念在以往的学习中可能只是模糊的印象，但通过书中的图文并茂的讲解，我不仅理解了原理，还能清晰地知道在什么场景下可以使用这些工具来解决实际问题。 尤其让我印象深刻的是，书中对于不同行业应用 GIS 的案例分析，从城市规划、环境保护到农业生产、应急管理，每一个案例都详实地阐述了 GIS 如何发挥其独特的优势，将复杂的数据转化为直观的图层，从而辅助决策。举个例子，在城市规划章节，它详细讲解了如何通过 GIS 分析人口密度、交通流量、公共设施分布等数据，来优化城市空间布局，提高居民的生活便利性。这种将理论与实践紧密结合的写法，让我能够更深刻地理解 GIS 的价值和潜力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。

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当我拿到这本《地理信息系统分析与应用》时，我抱有很大的期待，希望能够对 GIS 有一个更深入的了解。这本书完全没有让我失望，它用一种非常接地气的方式，讲解了 GIS 的强大之处。书中对于 GIS 的数据采集、处理、分析和可视化等过程的介绍，都非常细致，让我能够理解 GIS 是如何一步步工作的。 我特别喜欢书中对空间分析技术的应用讲解，它不仅仅是罗列工具，而是通过具体的案例，告诉我如何将这些工具运用到实际工作中。比如，在环境保护章节，书中详细讲解了如何利用 GIS 进行土地退化评估，如何识别和监测生态敏感区。这种将 GIS 技术与具体问题相结合的思路，让我看到了 GIS 在解决环境挑战方面的巨大潜力，也为我打开了新的思考维度。

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我一直对地理信息系统（GIS）抱有浓厚的兴趣，并渴望找到一本能够真正帮助我理解其精髓的书籍。这本书无疑达到了我的期望。它不仅仅是简单地罗列 GIS 的功能，而是深入地探讨了 GIS 的分析逻辑和应用价值。书中对不同类型的空间数据（矢量、栅格）的组织方式，以及如何进行数据预处理和质量检查，都进行了非常细致的介绍，这对于后续的分析至关重要。 我特别喜欢书中对空间分析方法的讲解，它不仅仅停留在概念层面，而是通过丰富的案例，展示了如何将理论付诸实践。例如，书中关于选址分析的内容，详细阐述了如何结合多种因素（如交通便利性、人口密度、周边设施等）来确定最佳的商业网点或服务设施位置。这种将 GIS 技术与实际决策相结合的思路，让我看到了 GIS 的巨大应用潜力，也激发了我进一步学习和探索的热情。

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作为一名对地理信息系统（GIS）领域充满热情的研究者，我一直在寻找一本能够系统地梳理 GIS 分析方法并展示其广泛应用的书籍。这本书以其严谨的学术态度和丰富的实践案例，给我留下了深刻的印象。书中对 GIS 数据模型、空间关系、拓扑关系等基础概念的阐述，为理解后续的分析奠定了坚实的基础。 我尤其欣赏书中对不同空间分析技术的深入剖析，例如空间插值、密度分析、网络分析、地形分析等。书中不仅介绍了各种分析方法的原理和算法，还结合实际应用场景，详细讲解了如何操作和解读分析结果。例如，在环境保护章节，书中通过案例展示了如何利用 GIS 进行污染扩散模拟，从而评估环境风险并制定应对策略。这种将理论知识与实际应用紧密结合的方式，让我对 GIS 的能力有了更深层次的认识。

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我一直对地理信息系统（GIS）这个领域充满好奇，但总觉得它与我日常的工作学习有些距离。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领我一步步探索GIS的奥秘。书中对GIS的数据结构、空间参考系统、投影变换等基础知识的讲解，条理清晰，让我能够快速建立起对GIS的整体认知。 我尤其欣赏书中对空间分析方法的细致解读，它不仅仅是枯燥的理论介绍，而是通过大量的实例，展示了如何运用GIS进行实际问题的分析和解决。例如，书中对坡度、坡向、汇流累积量等地形分析的讲解，让我明白了如何利用这些信息来评估土地适宜性、预测洪水风险。此外，书中对图层叠加、缓冲区分析、空间查询等常用分析工具的介绍，也让我对GIS的应用有了更具体的认识，并跃跃欲试想要亲自尝试。

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我一直对地理信息系统（GIS）这个领域抱有浓厚的兴趣，但总觉得概念比较抽象，难以深入理解。这本书的出现，就像给我打开了一扇通往 GIS 世界的窗户。它不仅仅是技术方法的堆砌，更侧重于 GIS 的思想和应用。书中对于空间数据的采集、存储、管理、处理和可视化进行了系统性的介绍，让我对 GIS 的整个生命周期有了清晰的认识。 我特别喜欢书中对空间分析方法的讲解，它不像其他一些书籍那样只是罗列公式和算法，而是通过大量的图例和实际案例，生动地展示了如何运用这些方法来解决现实世界的问题。例如，关于网络分析的部分，书中详细讲解了如何利用 GIS 找到最优路径，这在物流配送、应急救援等领域都有着广泛的应用。书中还涉及了遥感影像的处理和分析，以及如何将多源异构的空间数据进行集成，这些都是 GIS 应用中非常关键的环节，也为我提供了宝贵的学习思路。

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作为一名对地理信息系统（GIS）有着濃厚兴趣的读者，我一直在寻找一本能够深入理解其分析原理和实际应用的优秀著作。这本书以其系统性的知识体系和鲜活的案例分析，成功地吸引了我。书中对GIS的基本概念、数据模型、空间分析方法进行了详尽的阐述，让我对GIS的理论基础有了扎实的掌握。 特别值得一提的是，书中对各种空间分析技术的讲解，例如空间插值、空间统计、地理加权回归等，都通过清晰的图示和易于理解的语言进行解释，让我能够深刻理解这些分析工具的适用场景和操作流程。书中的案例分析更是丰富多样，涵盖了城市规划、环境保护、资源管理、交通运输等多个领域，让我看到了GIS技术在解决实际问题中的巨大潜力。这种将理论知识与实践应用紧密结合的编写方式，极大地提升了我学习的积极性和主动性。

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