应用城市遥感 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787543904286

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• 城市遥感
• 遥感应用
• 城市规划
• 地理信息系统
• 遥感技术
• 环境监测
• 图像处理
• 城市研究
• 遥感图像
• GIS

空间数据科学与地理信息系统实践指南 深入探索现代地理信息科学的前沿应用与技术实现 本书旨在为地理信息科学（GIS）、遥感、城市规划、环境科学以及计算机科学等领域的专业人士和高级学生提供一本全面、深入且高度实用的技术指南。我们聚焦于当前数据驱动决策时代的核心工具——空间数据科学（Spatial Data Science）的理论基础、主流方法论以及前沿技术实践。不同于侧重于单一技术或宏观战略的著作，本书致力于搭建理论深度与工程实践之间的桥梁，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：空间数据科学的理论基石与数据准备 本部分构建了理解和应用空间数据科学所必需的理论框架，并详细阐述了高质量数据准备的关键步骤。 第一章：空间数据科学的范式转变 1.1 空间信息学的演进：从传统制图到数据驱动洞察 本章首先回顾了地理信息系统（GIS）从桌面应用发展到云计算和大数据平台的历史轨迹。我们深入探讨了空间数据科学（SDS）作为一门新兴交叉学科的定位，它如何融合了统计学、机器学习、计算机视觉与地理学原理，以解决复杂的现实世界问题。重点分析了“空间异质性”和“空间依赖性”两大核心挑战在现代数据分析中的体现。 1.2 空间数据的类型、结构与存储优化 详细对比了栅格数据（Raster）、矢量数据（Vector）的内在差异、适用场景及其在不同存储介质（如PostGIS、GeoJSON、Cloud Optimized GeoTIFF/COG）中的优化策略。特别关注了大规模、多源异构空间数据（如传感器网络数据、社交媒体签到数据）的集成挑战与解决方案。 1.3 空间数据质量控制与预处理流水线 数据质量是空间分析的生命线。本章提供了一套系统的质量控制流程（QA/QC），涵盖了拓扑错误检测与修复、几何配准与校正、时空一致性检验。内容包括如何利用迭代最近点（ICP）算法进行高精度配准，以及针对大规模点云数据进行噪声去除和异常值处理的鲁棒方法。 第二部分：核心分析技术与空间建模 本部分是本书的技术核心，详细介绍了支撑空间数据科学应用的高级分析方法，并侧重于如何将这些方法应用于解决现实问题。 第二章：空间统计学的深度应用 2.1 探索性空间数据分析（ESDA）：发现隐藏的模式 系统介绍了描述性空间统计指标，如Moran's I、Geary's C、Getis-Ord G统计量。我们不仅展示了如何计算这些指标，更关键的是解释了其在识别空间集聚（Clusters）、离散（Dispersions）和热点区域（Hotspots）时的统计学意义和局限性。 2.2 空间回归模型：超越传统回归分析 深入探讨了处理空间自相关问题的回归模型，包括空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）。此外，详细解析了地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）和多尺度地理加权回归（MGWR），展示了如何捕捉参数在空间上的非平稳性。 第三章：基于机器学习的空间预测与分类 3.1 特征工程：从原始数据中提取空间表征 本章强调了空间特征工程的重要性，包括如何从高光谱影像和LiDAR数据中提取纹理特征（如GLCM）、形态特征（如分形维数）以及时间序列特征。讨论了如何将非空间特征与空间上下文信息（如邻近度、可达性）进行有效融合。 3.2 经典与深度学习在空间分类中的集成 详细介绍了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）在土地覆盖分类、风险评估中的应用。随后，进入深度学习领域，重点阐述了卷积神经网络（CNN）在图像识别中的空间优势，以及如何构建和训练用于语义分割（如U-Net架构）的空间任务模型，并讨论了处理标签不平衡和数据增强的策略。 第四章：时空数据分析与过程建模 4.1 时空数据的表示与可视化 研究了时空数据集的组织方式（如四维张量）以及如何利用动态可视化技术（如时间滑块、散点图矩阵的动画化）来揭示时空演变过程。 4.2 空间过程建模与模拟 介绍如何使用马尔可夫随机场（MRF）和元胞自动机（CA）来模拟城市形态的演化、污染物扩散或疫病传播。重点在于校准模型参数，并进行敏感性分析，评估不同输入变量对模拟结果稳定性的影响。 第三部分：工程实践与前沿技术集成 本部分关注于如何将理论模型部署到实际的工程环境中，涵盖了云计算、大规模数据处理及新兴传感技术的集成。 第五章：大规模空间数据处理框架 5.1 分布式计算架构：Hadoop与Spark生态系统 讲解了如何利用Apache Spark的RDD和DataFrame结构，结合GeoSpark等扩展库，实现对PB级空间数据的并行化处理。重点介绍Mondrian-style的OLAP查询在空间数据集上的优化实践。 5.2 云原生GIS与空间数据库优化 探讨了云平台（AWS, Azure, GCP）提供的空间计算服务，以及如何利用容器化技术（Docker/Kubernetes）部署可伸缩的WebGIS服务。深入剖析PostGIS在处理复杂空间索引（如GiST, SP-GiST）和大规模事务时的性能调优技巧。 第六章：新兴传感技术的数据融合与应用 6.1 无人机（UAS）摄影测量与三维重建 详述了从无人机影像获取高精度正射影像（DOM）、数字表面模型（DSM）和三维点云数据的完整工作流。内容包括相机标定、同名点匹配算法、以及点云数据到BIM/CIM模型的转换策略。 6.2 星载/机载LiDAR数据处理与信息提取 系统介绍激光雷达数据（点云）的特征，包括回波次数、强度、反射率等信息。着重讲解点云的分类（如地面点提取、植被识别）和高精度三维建模技术，并讨论大气校正和几何配准的挑战。 6.3 融合分析：整合多尺度、多源数据 本章是本书集成能力的体现，通过案例分析展示了如何将遥感影像、社会经济统计数据、物联网（IoT）传感器数据进行有效的时空对齐和信息融合，以支持更精细化、更具预见性的决策支持系统构建。 结语：迈向智能地理空间未来 本书最后总结了空间数据科学未来的发展趋势，包括因果推断的空间方法、可解释性AI（XAI）在地理空间模型中的应用，以及面向数字孪生（Digital Twin）的环境和城市建模的挑战与机遇。本书为读者提供了一个坚实的知识体系和一套实战工具箱，旨在推动空间分析从描述性走向预测性和规范性。

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这本书的结构编排，清晰地体现出一种“从宏观到微观”的逻辑，但在章节间的过渡上，常常给人一种明显的割裂感。前几章对遥感在智慧城市规划中的宏大愿景做了铺陈，语言相对流畅，引人入胜，似乎在描绘一个充满可能性的未来图景。然而，一旦进入到中段关于辐射定标和几何校正的章节，叙事风格立刻切换成了严谨的理工科教科书模式，每一个公式的推导都详尽无遗，但上下文之间的逻辑衔接却处理得不够柔和。举例来说，从讨论如何获取地表反射率跳到讨论如何利用回归分析来预测未来交通流量，中间缺乏一个有效的连接点，让读者感觉像是被生硬地从一个技术栈推向了另一个完全不同的应用领域。这种不平衡的叙事节奏，使得阅读体验忽高忽低，时而感到思维被激发，时而又陷入到对特定公式参数的反复琢磨中，整体上缺乏一种一气呵成的流畅感，阅读的连贯性受到了不小的影响。

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就平装版的物理质量而言，我必须指出，这可能不是一个适合经常翻阅和携带的版本。纸张的厚度尚可，但油墨的印制质量在处理大面积的彩色影像图时，色彩的饱和度和细节的锐利度明显不足。特别是书中穿插的一些展示城市地表覆盖变化的对比图，原本应该清晰展现植被指数（NDVI）的细微差别，结果在印刷成品上，高值区和低值区的色彩过渡显得有些模糊和“糊化”，这极大地削弱了遥感影像作为直观证据的说服力。对于一本主要依赖视觉信息来传达复杂地理空间概念的书籍来说，这是一个不小的遗憾。此外，装订方式也显得比较单薄，当我尝试将书页完全摊开以对比左右两页的图文时，我非常担心书脊会过早出现折痕甚至松脱，这让我不得不小心翼翼地对待它，从而在阅读时无法完全沉浸在内容本身，总得留一份精力去保护这本书的物理形态。

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当我试图寻找书中关于数据可视化和结果呈现的创新方法时，我发现《应用城市遥感》在这一块的处理显得有些保守和传统。大量的篇幅集中在如何从原始数据中提取出“干净”的信息，比如如何利用LULC（土地利用/覆盖）分类的混淆矩阵来评估分类精度，或者如何通过主成分分析来降维处理多光谱数据。这些内容无疑是遥感领域的基础和核心，但对于追求“即时洞察力”的现代城市管理者而言，可能略显滞后。例如，书中对三维城市建模（3D City Modeling）的讨论，大多停留在LiDAR点云数据的初步处理阶段，对于如何利用深度学习方法实现自动化的语义分割和纹理映射，提及得比较简略，仿佛是点到为止。我更希望能看到作者分享一些利用最新一代的倾斜摄影测量数据或无人机影像，结合BIM（建筑信息模型）技术，构建出能够实时更新的“数字孪生城市”的具体实践案例和挑战。这本书更像是一本坚实的“地基教材”，它告诉你如何把砖头磨平、水泥搅拌均匀，却很少展示如何用这些材料建造出令人惊叹的现代摩天大楼，这让期待看到前沿成果的读者感到一丝意犹未尽。

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这本名为《应用城市遥感》的平装书，从我翻开第一页开始，就给我一种既专业又略显晦涩的初印象。它似乎是为那些已经对遥感技术、城市规划理论有一定基础的读者准备的“进阶指南”。书中对各种传感器的数据获取原理、处理流程的描述，详尽到几乎可以作为操作手册来使用，尤其是关于高分辨率卫星影像的处理部分，作者深入探讨了大气校正、几何精校正等关键步骤的技术细节，配图虽然不少，但大多是专业图表和公式推导，对于我这样更偏向实际应用层面的读者来说，理解起来需要投入大量时间去消化那些复杂的数学模型和算法原理。我原本期待看到更多鲜活的城市案例，比如某个城市如何通过遥感手段监测城市热岛效应的演变，或是利用时间序列分析识别违章建筑的快速增长，但这类实际落地应用的篇幅相对较少，更多的是对技术本身的深挖。这种侧重于“技术底层逻辑”的写作风格，无疑确保了内容的深度和准确性，但同时也使得阅读的门槛大大提高，非专业人士可能会在第三章左右就感到力不从心，不得不经常停下来查阅背景资料，整体的阅读体验更像是进行一场高强度的学术研讨，而非轻松的知识获取过程。

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深入阅读后我发现，这本书对于遥感数据的“产品化”和“服务化”流程讨论得相对薄弱。它很好地解释了“如何从卫星上获得数据”以及“如何处理这些数据得到我们想要的指标”，但对于如何将这些指标转化为用户友好的服务产品，缺乏实战层面的指导。例如，在讨论空气质量监测时，书中详细介绍了AOD（气溶胶光学厚度）的反演模型，但对于如何将这些反演结果与现有的环保部门数据平台对接，如何构建一个面向公众的、具有实时预警功能的WebGIS应用，以及其中涉及到的API接口设计和数据标准化等问题，几乎没有涉及。这使得本书更像是一本服务于科研院所或高级学生的专业参考书，它教会你如何成为一个优秀的“数据炼金术士”，却鲜有篇幅教导你如何将提炼出的黄金铸造成市场上流通的“硬通货”。对于希望将遥感技术转化为实际商业价值或公共服务效益的读者来说，这本书在“落地应用链条”的后半段留下了明显的知识真空。

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