具体描述
《空间数据分析教程》简介:面对大量的地理空间数据,空间数据分析成为分析挖掘这些数据、信息、知识的有效手段。《空间数据分析教程》包括空间数据可视化与探索分析、空间统计学、空间智能计算、空间运筹和时空分析,以及空间分析软件包等内容。《空间数据分析教程》涉及的各种方法和模型均附有真实案例和数据,以及软件操作截屏图,读者可以重复这一过程,输入自己的数据迅速得到分析结果。阅读《空间数据分析教程》只需概率统计的基本知识。
《空间数据分析教程》可作为地学和社会科学等专业本科生、研究生的教材,同时也可供地理信息科学及相关专业师生阅读参考。
作者简介
目录信息
引论
0.1 举例
0.2 空间分析理论体系
0.3 本书结构
第1章 GIS简介
1.1 举例
1.2 GIS原理
1.3 ArcGIS软件使用步骤
第2章 地图分析
2.1 意念地图
2.2 图形分析
2.3 图谱分析
第3章 探索性空间分析
3.1 线性相关性分析
3.2 回归分析
3.3 主成分分析
3.4 层次分析
3.5 地理探测器
第4章 空间相关性和异质性
4.1 空间相关性
4.2 空间异质性
4.3 校正和运用
第5章 空间抽样
5.1 空间简单随机抽样
5.2 空间系统抽样
5.3 空间分层抽样
5.4 空间三明治抽样
5.5 案例
第6章 点格局识别
6.1 样方分析
6.2 最邻近距离统计
6.3 RipIey’s K函数
第7章 点数据插值
7.1 趋势面方法
7.2 反距离加权法(IDW)
7.3 Kringing方法
7.4 Co—Kringing方法
7.5 核心估计函数法
7.6 “3G”方法
第8章 格数据统计
8.1 空间自相关
8.2 可变面元问题
8.3 空间热点探测
第9章 格数据回归
9.1 通用模型
9.2 空间滞后模型
9.3 空间误差模型
9.4 地理加权回归
第10章 决策树
10.1 原理
10.2 案例
10.3 算法
第11章 贝叶斯网络
11.1 原理
11.2 案例1:出生缺陷预测
11.3 案例2:交通流预测
11.4 数学模型
第12章 人工神经网络
12.1 原理
12.2 案例
12.3 数学模型
第13章 粗糙集
13.1 原理
13.2 案例1:出生缺陷
13.3 案例2:交通流预测
13.4 分析流程
第14章 支持向量机
14.1 原理
14.2 案例
14.3 数学模型
第15章 粒子群优化算法
15.1 原理
15.2 案例
15.3 数学模型
第16章 期望最大化算法
16.1 原理
16.2 案例
16.3 数学模型
第17章 空间运筹
17.1 零售业空间价格模型
17.2 房屋空间价格模型
17.3 资源空间配置边际效益均衡模型
第18章 BME模型
18.1 原理
18.2 输入
18.3 输出
18.4 软件使用步骤
第19章 演化树预报模型
19.1 原理
19.2 案例
第20章 Meta建模
20.1 原理
20.2 案例
第21章 空间统计学软件包
21.1 GeoDa:空间统计分析软件
21.2 CrimeStat:空间聚类软件
21.3 WinBUGS和GeoBUGS:层次贝叶斯建模软件
21.4 SatScan:空间扫描软件
21.5 SSSI:空间抽样与统计推断软件
第22章 空间智能计算软件包
22.1 Bavesian gelief Network:贝叶斯网络推理软件
22.2 Yaahp:层次分析软件
22.3 SPSS:数据统计软件
22.4 Weka:数据挖掘软件
22.5 PSO/ACO2:粒子群算法软件
22.6 MATLAB:科学计算软件
22.7 LIBSVM:支持向量机软件
主要参考文献
概念
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的阅读体验非常流畅,语言风格颇具个人特色,带着一种沉稳而又不失活泼的学者气质。它在处理复杂算法时,采用了“先讲故事,再给公式”的策略,这种叙事手法极大地降低了读者的心理门槛。举个例子,在介绍马尔可夫随机场(MRF)在图像分割中的应用时,作者没有直接抛出贝叶斯推断的复杂推导,而是先用一个直观的邻域概念来建立空间依赖性的直觉认识,然后再逐步引入数学工具,让人在不知不觉中就掌握了核心思想。此外,本书对开源工具的整合度也做得非常出色。它并没有偏袒任何一家商业软件,而是均衡地介绍了QGIS、GDAL/OGR以及R语言包的使用方法,这使得不同技术背景的读者都能找到适合自己的学习路径。这种开放和包容的态度,体现了作者对整个地理信息科学社区的尊重和贡献精神。对于希望将理论迅速转化为实践的工程师来说,这本书的工具指导价值是无可替代的。
我注意到这本书在方法论的介绍上,特别强调了模型假设的批判性检验。这一点在很多入门教材中常常被忽略,但它恰恰是专业分析师区别于普通操作员的关键。作者花了大量篇幅讨论了异质性、非平稳性等空间数据固有的问题,并引导读者思考:我们所使用的模型,是否真的适用于我们正在分析的这片区域或这一类现象?他不仅仅教我们如何运行一个地理加权回归(GWR),更重要的是,他教会我们如何判断GWR的残差是否依然存在空间自相关,从而决定是否需要进一步的模型修正。这种对“模型局限性”的坦诚布 আর্ত,反而增强了这本书的可信度。通过阅读,我深切体会到,优秀的空间分析,绝不是简单的“套用公式”,而是一个不断假设、检验、修正的迭代过程。这本书无疑为我们树立了一个严谨的学术标杆。
这本书的装帧设计很有吸引力,封面色调沉稳,字体排版考究,让人一看就知道是本正经的学术读物。初翻几页,发现作者的叙述逻辑非常清晰,从基础概念的建立到复杂模型的应用,层层递进,循序渐进,完全没有那种晦涩难懂的学术腔调。特别是对于那些初涉这个领域的朋友来说,这本书无疑是一盏明灯。它不像有些教材那样堆砌术语,而是用大量贴近实际的案例来阐释理论,这一点非常加分。比如,在讲解空间插值方法时,作者不仅给出了数学公式,还细致地对比了不同方法的适用场景和优缺点,甚至还配上了相应的图示来辅助理解,这种教学方式非常人性化。我尤其欣赏作者在探讨数据可视化时所展现出的洞察力,他强调的不仅仅是如何制作美观的图表,更重要的是如何通过图表有效传递信息和洞察背后的空间规律,这才是空间数据分析的核心价值所在。总的来说,这本书的导读性极强,为读者构建了一个坚实的知识框架,让人有信心一步步深入学习。
我最近在处理一个关于城市POI分布密度的项目,遇到了一些关于空间自相关性分析的难题,原本以为这块内容会很枯燥,但这本书的处理方式简直是惊喜。作者没有仅仅停留在理论层面,而是深入探讨了如何在高维空间数据中识别和量化集聚效应。他详细分析了Moran's I指数和Getis-Ord $G_i^*$ 统计量的区别与联系,并且给出了在ArcGIS和Python环境下进行实际操作的详细步骤。最让我感到震撼的是,作者在讨论尺度效应时,提出了一个非常新颖的视角:即不同的分析尺度如何影响我们对空间现象的判断和决策。他通过一个关于环境污染扩散的案例,生动地展示了尺度依赖性的重要性。阅读这部分内容时,我感觉自己就像是在和一位经验丰富的老前辈对话,他不仅传授了“术”——具体的操作方法,更重要的是提升了对“道”——空间思维的理解。这本书的深度和广度,远超我对一般教程的预期。
这本书的内容编排上,最令我印象深刻的是它对于“时空分析”模块的处理。很多教材将时间维度和空间维度割裂开来,但这本书成功地将二者有机地融合在了一起。作者从基本的时序分析入门,逐步过渡到更复杂的时空数据的模式识别,例如探索事件在时间和空间上的爆发性传播规律。特别是关于事件序列模式的捕捉,作者引入了空间时间点过程模型(STPP),并结合实际的犯罪事件数据进行了模拟分析。这个案例的细节处理得非常到位,从数据预处理中的时间窗选择,到模型参数的敏感性分析,都考虑得面面俱到。读完这个章节,我感觉自己对“动态”的地理现象有了一种全新的认识,不再将其视为静态地图上孤立的点或面,而是连续演变的时空实体。这本书真正做到了“授人以渔”,它提供的不仅仅是一堆工具箱,更是一套可以在任何时间、任何空间尺度下进行深度思考的方法论体系。
没有数据确实是最无语的
涉及的空间统计分析方法很多,但讲解过于简略,就是几个简单截图,解析分析也没有,更不能忍的是,作为一本国家级规划教材,案例数据都没有!!!
讲的还是很系统的,涉及的软件很多,没有联系数据是一个很大的bug
没有数据,蛋疼
没有数据,蛋疼