地理信息系统原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出品人:

页数:180

译者:

出版时间:2010-2

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030267351

丛书系列:

图书标签:

• 地理信息系统
• GIS
• 遥感
• 地图学
• 空间分析
• 空间数据
• 地理学
• 计算机地理学
• 测绘科学
• 应用地理学

《城市大数据应用实践》 本书简介： 本书深入探讨了在大数据时代背景下，城市如何利用海量数据解决实际问题、提升治理能力、优化服务水平。我们将从城市大数据的来源、采集、存储、处理、分析到可视化应用的全流程进行系统性阐述，并结合大量鲜活的案例，展现大数据在城市规划、交通管理、环境保护、公共安全、社会治理等多个领域的深度应用。 核心内容： 第一部分：城市大数据基础 1. 城市大数据的概念与特征： 定义：城市大数据是指在城市运行过程中产生和积累的海量、多样、高速、价值密度低但潜在价值巨大的数据集合。 特征： 体量庞大（Volume）： 涉及城市居民、基础设施、经济活动、环境信息等方方面面，数据量呈爆炸式增长。 类型多样（Variety）： 包括结构化数据（如人口普查、交通流量记录）、半结构化数据（如社交媒体文本、传感器日志）和非结构化数据（如街景图像、视频监控）。 生成迅速（Velocity）： 许多城市数据以实时或近实时的方式生成，如交通状况、环境监测、事件报警等。 价值密度低（Value）： 单一的数据点价值有限，需要经过综合分析和挖掘才能提炼出有用的信息和洞察。 真实性与不确定性（Veracity）： 城市数据来源广泛，可能存在噪声、误差、缺失等问题，需要进行数据清洗和质量评估。 2. 城市大数据的主要来源： 政府公开数据： 人口普查、经济普查、城市规划图、行政区划、公共服务设施分布、土地利用信息等。 感知设备数据： 物联网（IoT）传感器，如交通流量检测器、空气质量监测站、水质传感器、环境噪声探测器、智能电表、智能水表等。 移动通信与定位数据： 手机信令数据、GPS轨迹数据，用于分析人口流动、热点区域、出行模式等。 互联网与社交媒体数据： 社交平台上的文本、图片、视频，以及网络论坛、新闻评论等，用于了解民意、舆情、消费趋势、事件传播等。 企业运营数据： 公交卡刷卡记录、共享单车使用数据、商超交易数据、物流配送信息、共享出行平台数据等。 遥感与航空影像数据： 卫星影像、无人机航拍，用于土地覆盖变化监测、城市扩张分析、基础设施普查等。 视频监控数据： 公共场所、交通路口的视频流，用于人流监测、交通违规检测、安防预警等。 城市运行管理系统数据： 如智慧水务、智慧电力、智慧交通、应急管理等系统产生的业务数据。 3. 城市大数据处理与分析技术： 数据采集与接入： API接口、爬虫技术、传感器网络、流式数据处理平台（如Kafka）。 数据存储： 数据仓库、数据湖（如Hadoop HDFS、Amazon S3）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）。 数据清洗与预处理： 数据去重、缺失值处理、异常值检测、数据标准化、格式转换。 数据集成与融合： 将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，建立统一的数据视图。 大数据分析工具与平台： 批处理框架： Hadoop MapReduce、Spark。 流式处理框架： Spark Streaming、Flink。 数据挖掘算法： 聚类、分类、关联规则、回归分析、时间序列分析。 机器学习与深度学习： 神经网络、决策树、支持向量机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），用于预测、识别、推荐等。 自然语言处理（NLP）： 文本情感分析、主题建模、实体识别。 空间数据分析（地理计算）： （注：此处不深入讲解GIS的原理，仅作为大数据应用的一个维度提及）热力图生成、空间关联分析、路径分析、空间预测模型。 数据可视化： 图表（柱状图、折线图、饼图）、地图可视化（热力图、点位图）、仪表盘、三维模型，帮助理解数据模式和趋势。 第二部分：城市大数据应用场景 1. 智慧交通： 交通流优化： 分析实时交通流量，预测拥堵，优化信号灯配时，引导车辆分流。 出行服务： 提供实时公交信息、换乘规划、停车位信息、共享出行推荐。 交通安全： 识别交通违规行为，分析事故黑点，进行交通风险预警。 城市交通规划： 基于出行OD（Origin-Destination）分析，优化道路网络设计，评估公共交通线路。 2. 城市规划与管理： 人口空间分布与流动分析： 识别人口密度区域、人口流入流出趋势，辅助城市功能区划分。 城市热岛效应与环境监测： 分析城市温度分布，监测空气质量、水质、噪声污染，制定环境保护策略。 基础设施智能运维： 预测电力、供水、燃气管网的故障风险，优化维护计划。 应急管理与灾害响应： 实时监测突发事件，评估影响范围，优化救援路线，协调资源部署。 3. 公共安全： 社会治安： 分析犯罪数据、人群聚集模式，预测高风险区域，优化警力部署。 公共卫生： 监测疫情传播趋势，分析疾病传播路径，辅助制定防控措施。 食品药品安全： 追溯产品来源，分析消费者投诉，识别潜在风险。 4. 社会治理与民生服务： 舆情分析与民意感知： 监测公众对城市政策、事件的反馈，及时调整施政方针。 公共服务优化： 分析市民办事需求，优化政务服务流程，提高服务效率。 商业智能： 分析消费行为、市场热点，为城市商业布局提供参考。 文化旅游： 分析游客画像、游览偏好，优化旅游产品和服务。 第三部分：挑战与未来展望 1. 数据隐私与安全： 如何在利用数据的同时，保障公民的个人隐私不被侵犯，数据安全不被泄露。 2. 数据孤岛与共享难题： 如何打破部门间、机构间的数据壁垒，实现有效的数据共享和互联互通。 3. 技术人才短缺： 缺乏具备大数据分析、人工智能、城市管理等多方面知识的复合型人才。 4. 数据治理与标准化： 建立健全数据标准、数据质量管理体系和数据治理框架。 5. 算法公平性与可解释性： 确保大数据分析结果的公平公正，算法决策过程的可理解性。 6. 跨部门协作与政策支持： 需要政府主导，联合企业、高校、研究机构，形成合力。 未来展望： 随着技术的不断发展，城市大数据将进一步与人工智能、5G、边缘计算等新兴技术深度融合，构建更加智能、高效、宜居的未来城市。本书旨在为城市管理者、政策制定者、技术开发者以及所有关注城市发展的人们提供一份全面的参考，共同探索城市大数据的无限可能。

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