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出版者:

作者:Sharma, Akash Deep (EDT)

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:271.00 元

裝幀:

isbn號碼:9788175331150

叢書系列:

圖書標籤:

• GIS
• 地理信息係統
• 空間數據
• 地圖學
• 遙感
• 空間分析
• 地理技術
• 計算機地理學
• 環境科學
• 規劃

探索未知疆域：現代製圖學與空間分析的奧秘 圖書名稱： 寰宇之境：現代地圖學與空間數據驅動的決策科學 圖書簡介： 本書《寰宇之境：現代地圖學與空間數據驅動的決策科學》並非聚焦於某一特定技術工具或軟件平颱的詳盡操作手冊，而是緻力於構建一個宏大而精深的理論框架，深入剖析人類認知、錶徵和利用地球空間信息（Spatial Information）的科學基礎、發展脈絡與未來趨勢。我們著眼於從哲學、數學、社會學和工程學的交叉視角，係統闡述如何將現實世界的復雜地理現象轉化為可計算、可分析、可預測的數字模型。 第一部分：空間認知的基石與曆史演進 本部分將追溯人類對空間的感知與錶達的曆史軌跡，從古代的天文觀測、羅盤定嚮到近代的三角測量，建立對“地圖”這一信息載體的深刻理解。我們首先探討空間認知的基本心理學和認知模型，闡釋大腦如何處理距離、方嚮和相對位置等概念。隨後，章節將詳細論述地圖投影學的核心挑戰與解決方案。地圖投影不再僅僅是幾何變形的數學計算，而是涉及信息失真最小化、製圖意圖錶達的藝術與科學。我們將深入分析不同投影（如墨卡托、蘭伯特等角圓錐投影）在不同尺度和應用場景下的優缺點，強調“沒有完美的地圖，隻有最適閤特定目的的地圖”這一核心思想。 此外，本部分還將批判性地迴顧地理信息科學（Geographic Information Science, GIScience）的早期理論奠基，尤其是Tobler的第一定律及其在空間自相關性分析中的深遠影響。通過對曆史案例的剖析，讀者將領會到，信息科學的進步始終與我們對地球錶麵的測量和記錄能力的提升緊密相連。 第二部分：空間數據的結構、采集與質量控製 本書的核心優勢在於對“數據”本身的深入挖掘。我們超越瞭簡單的矢量/柵格二元對立，探討瞭地理數據模型的演化，包括拓撲結構、網絡模型（如TIN、LIDAR點雲數據結構）以及新興的場模型（Field-based Models）。理解這些底層結構，是進行復雜空間分析的前提。 在數據采集方麵，本書詳盡闡述瞭現代大地測量學、遙感技術（RS）與傳感器技術的前沿進展。這不僅包括衛星遙感（從光學到閤成孔徑雷達SAR的原理與數據預處理），也涵蓋瞭無人機航空攝影測量（UAV Photogrammetry）和地麵激光掃描（LiDAR）的集成應用。重點在於如何將海量的、多源異構的原始數據轉化為具有嚴格空間參考和質量保證的地理數據集。我們將詳細介紹數據質量評估的標準，包括幾何精度、屬性一緻性、時間一緻性以及拓撲一緻性的量化方法。不閤格的數據是導緻後續分析錯誤鏈條的源頭，因此，數據質量控製（QA/QC）的實踐和理論將占據重要篇幅。 第三部分：空間分析的理論框架與模型構建 本部分是全書的理論引擎，著重於“分析”而非“可視化”。我們係統梳理瞭空間統計學與空間計量經濟學如何為地理問題提供嚴謹的定量方法。內容涵蓋： 1. 描述性空間統計： 探索空間分布模式（聚類、分散、隨機性），重點解析Moran's I、Getis-Ord $G_i^$ 統計量在識彆熱點與冷點中的應用。 2. 空間迴歸模型： 深入探討如何處理地理數據中的空間依賴性和空間異質性。經典OLS模型在地理數據麵前的局限性，以及如何應用空間滯後模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）以及地理加權迴歸（GWR）來準確估計空間效應，避免遺漏變量偏差。 3. 網絡空間分析的深化： 網絡分析不再局限於簡單的最短路徑問題。本書探討瞭多目標路徑優化、流量分配模型（如基於重力模型的交通分配）、設施選址（如最大覆蓋區、服務區域確定）中的優化算法，並引入瞭基於圖論（Graph Theory）的復雜網絡結構分析。 4. 過程建模與模擬： 介紹基於主體的模型（ABM）在模擬城市擴展、物種遷徙等動態地理現象中的應用，以及元胞自動機（CA）在土地利用變化預測中的作用。這要求讀者具備對微分方程和離散動力學係統的基礎理解。 第四部分：從數據到決策：空間信息集成與應用範式 本書最後一部分聚焦於如何將前述的理論與技術轉化為實際的決策支持係統（DSS）。我們將探討跨學科應用中的挑戰與機遇： 環境科學中的不確定性傳播： 在風險評估（如洪水淹沒分析、空氣質量擴散模型）中，如何有效管理和量化輸入數據的空間不確定性對輸齣結果風險評估的影響。 城市規劃與基礎設施管理： 探討如何利用高精度三維模型（3D City Models）進行城市形態分析、日照分析、視域分析，以及在基礎設施（如管綫、交通網絡）的韌性評估中的應用。 社會經濟數據的空間透視： 分析如何結閤社會調查數據和移動軌跡數據，進行更精細的人口流動模式分析、市場潛力評估和社會公平性研究。 結論：地理信息科學的未來視野 《寰宇之境》的最終目標，是培養讀者超越軟件操作層麵的批判性思維能力。它強調，地理信息科學的未來在於對數據的深刻理解、對分析模型的嚴謹選擇以及對結果的清晰詮釋。本書旨在為地理學、城市規劃、環境科學、公共政策等領域的專業人士，提供一個堅實的理論基石，使他們能夠駕馭爆炸性增長的空間數據，並在復雜的現實世界問題中，做齣數據驅動的、科學閤理的決策。本書適閤於具備高等數學和基礎統計學知識的高年級本科生、研究生以及尋求拓寬視野的行業研究人員。

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