具体描述
《计算地理学(地学卷)》介绍了计算地理学所涉及的基本思想和计算方法。主要内容由以下四部分构成:第一部分主要针对地理数据的分析处理,介绍了数据挖掘、知识发现的常用方法及其原理;第二部分主要针对计算地理学中的空间运筹问题,介绍了可用于地理网络的空间运筹算法,并对设施区位问题进行了分类和模型算法实现;第三部分主要针对计算地理学中新兴的模拟计算方法,介绍了常用的数值和非数值计算算法、元胞自动机建模以及基于自主体模拟的原理和建模过程;第四部分就几种典型的地理计算平台的开发展开了讨论,并且针对地理计算中的高性能计算,介绍了地理计算中并行计算构架和算法实现以及网格环境下的地理计算模式。《计算地理学(地学卷)》既可作为地理学、区域科学等专业高年级本科生、研究生的计算地理学课程教材,也可作为计算地理学领域科研人员的实用参考书。
作者简介
目录信息
自序
第1章 概论
1.1 计算地理学的缘起
1.2 计算地理学的主要方法范式
1.2.1.地学数据挖掘
1.2.2 空间运筹
1.2.3 基于自主体的模拟
1.2.4 元胞自动机
1.2.5 数值模拟
1.2.6 本体论
1.3 计算地理学的建模原理
1.4 地理计算的计算复杂性问题
第2章 地理数据挖掘原理
2.1 地理学中的数据挖掘
2.1.1 数据分析与数据挖掘
2.1.2 数据挖掘的流程
2.2 数据挖掘方法
2.2.1 基本问题范畴
2.2.2 预测与逼近
2.2.3 知识发现
2.3 地理数据分析的特殊性
2.3.1 地理数据分析的问题特殊性
2.3.2 地理数据分析的数据性质特殊性
2.3.3 地理数据分析的数据类型特殊性
2.4 误差
第3章 常用数据处理方法
3.1 序列分析
3.1.1 平稳随机过程
3.1.2 自回归模型
3.1.3 滑动平均模型
3.1.4 自回归滑动平均法
3.1.5 指数平滑法
3.1.6 实例
3.2 插值
3.2.1 插值
3.2.2 拉格朗日插值和分段插值
3.2.3 三次样条插值
3.2.4 克里金估计
3.2.5 二维插值
3.3 拟合
3.3.1 线性拟合
3.3.2 曲线拟合
3.3.3 实例
3.3.4 曲面拟合
3.4 基于神经网络的预测模型
3.4.1 基于神经网络的预测模型的构建
3.4.2 实例
第4章 常用知识发现的方法
4.1 频谱分析
4.1.1 一维数据(信号)的傅里叶变换理论
4.1.2 二维数据的傅里叶变换理论
4.1.3 快速傅里叶变换
4.1.4 小波变换
4.1.5 滤波
4.2 空间关联分析
4.2.1 空间相邻矩阵
4.2.2 全局空间自相关检验
4.2.3 局部空间自相关检验
4.3 分类分析
4.3.1 贝叶斯分类
4.3.2 决策树分类
4.4 聚类分析
4.4.1 聚类分析的基本涵义
4.4.2 动态聚类讨论
4.4.3 递阶聚类讨论
4.4.4 聚类分析在GIS中的应用
4.5 突变分析
4.5.1 概率变点方法
4.5.2 Mann-Kendall方法
4.5.3 理解突变
第5章 空间运筹基础与地理网络
第6章 设施区位问题与算法
第7章 计算复杂性
第8章 数值计算
第9章 地理计算中的非数值方法
第10章 元胞自动机方法
第11章 基于自主体模拟方法
第12章 地理计算平台开发
第13章 地理问题的高性能计算
第14章 计算环境与计算模式
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书在连接理论与实践方面的表现堪称典范。它没有停留在纯粹的数学证明或抽象的概念描述上,而是大量引用了来自城市规划、环境监测乃至社会治理等多个领域的真实世界案例。这些案例的选取视角非常独特,往往能揭示出数据背后的社会意义和实际影响。例如,书中对某一区域犯罪热点预测模型的讨论,不仅展示了如何构建模型,更深入探讨了模型结果可能对社区资源分配带来的伦理考量。这种“技术是工具,应用是目的”的理念贯穿始终。对于我们这些希望将所学知识转化为实际生产力的实践者来说,这种脚踏实地的风格简直是雪中送炭,它提供了一张清晰的路线图,指引我们如何将那些高深的理论有效地“落地生根”。
这本书的装帧设计简直是视觉盛宴。封面采用了哑光材质,触感温润,中央的抽象图形仿佛是对空间关系的某种隐喻,色彩搭配既沉稳又不失活力。内页纸张的质感也相当不错,墨色清晰锐利,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到疲劳。尤其是那些复杂的地图和图表,排版布局极其讲究,线条的粗细、标注的字体大小都经过了深思熟虑,使得原本可能晦涩难懂的专业信息,通过这种精心的视觉呈现,变得直观易懂。看得出,出版方在设计环节投入了大量的心血,这不仅仅是一本工具书或教材,更像是一件值得收藏的艺术品。翻开扉页,那股油墨的清香混合着纸张的微涩,让人立刻产生一种想要深入探索其中奥秘的冲动。这种对细节的极致追求,无疑提升了整体的阅读体验,让学习过程本身也成了一种享受。
从整体的知识体系构建来看,这本书展现了超乎寻常的广度和前瞻性。它似乎并不满足于梳理已有的成熟技术,反而将大量的篇幅用于探讨新兴的技术流派和尚未完全成熟的研究方向。在讨论传统空间分析方法的局限性时,作者很自然地过渡到了对人工智能和大数据处理技术在地理空间领域应用的展望,这种前瞻性的视野让人耳目一新。它不仅仅是一本记录历史和现状的文献,更像是一份面向未来的宣言。读完后,我感觉自己的知识边界被极大地拓宽了,不仅对现有工具的掌握更加扎实,同时也对未来十年这个领域可能发生的技术革命有了初步的预判和兴奋感。这使得这本书的阅读价值远远超出了其作为一本基础教材的定位。
对于一个习惯了快速消费信息的现代读者来说,这本书的阅读节奏是稍显缓慢的,但这恰恰是它最宝贵的地方。它要求你停下来,真正地去消化每一个概念,而不是囫囵吞枣。书中对每一个核心模型的推导过程都进行了详尽的展开,作者似乎刻意放慢了脚步,生怕读者遗漏了任何一个关键的数学假设或几何直观。我记得有几处涉及多尺度分析的章节,我不得不反复阅读、对照着图示进行推演,但这股“慢”劲儿带来的收获是巨大的——我真正理解了模型背后的内在机制,而不是简单地记忆了公式。它不是那种读完就能立刻在简历上添一笔的“速成秘籍”,而是一部需要沉淀、需要反复琢磨才能真正内化的经典之作。这种对深度和耐心的呼唤,在这个浮躁的时代显得尤为珍贵。
我完全被作者那严谨而又不失洞察力的叙事风格所折服了。文章的逻辑链条几乎是无懈可击的,从宏观的理论框架搭建,到微观的案例分析剖析,每一步的推进都显得自然而然,让人心悦诚服。它没有采取那种生硬的、堆砌专业术语的写法,而是巧妙地穿插了许多历史背景和哲学思考,使得那些冰冷的数学模型和算法逻辑,仿佛拥有了生命和温度。读到关于空间统计学发展历程的那一章时,我深刻体会到,作者不仅是技术的掌握者,更是思想的引领者。他总能在关键时刻提出一个发人深省的问题,引导读者跳出既有的思维定式,去思考“为什么”和“如何更优”。这种深入浅出的讲解方式,极大地降低了理解门槛,同时也保持了学术的深度和前沿性,让人感觉是在与一位经验丰富的导师进行一场高质量的对话。
买回去写论文的时候挺有用的,更像是现代计算地理学方法综述
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