基本介紹
- 書名：空間分析與建模
- 作者：楊慧
- ISBN：9787302334897
- 頁數：343頁
- 定價：45元
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2013-12-13
- 裝幀：平裝
圖書簡介,前 言,目 錄,
圖書簡介
本書是作者在多年從事地理信息系統教學與科研的基礎上撰寫而成的。全書共9章，第1、2章探討了空間分析與建模的基本概念及基礎知識；
第3～6章主要介紹了空間量測、表達變換、統計學分析及地形可視化分析；
第7章主要介紹了空間數據挖掘的基本內容及方法；
第8章主要介紹了空間智慧型計算的基本原理及方法體系；
第9章為空間分析建模實例套用。
本書重點介紹了空間分析與建模的基本原理及方法體系。
本書可作為高校地理學信息系統專業本科生和研究生學習空間分析課程的教材，也可用作地理學、測繪學、地質學等相關專業的本科生、研究生及科技人員的參考書。
前 言
空間分析與建模是地理信息系統（geographical information system，GIS）的核心功能，也是評價地理信息系統功能強弱的重要指標之一。為了適應地球信息科學技術的飛速發展，相關高校均已開設“空間分析原理與方法”課程。為此，我們在參閱了國內外有關教材、專著的基礎上編寫了本書，以幫助本專業的學生學習和掌握空間分析與建模的基本理論、方法與技術。
本書是楊慧在多年從事空間分析與建模教學與科研的基礎上撰寫而成的，主要內容包括：空間分析與建模導論、空間分析與建模基礎、空間量測與表達變換、空間分析的基本方法、空間統計分析、地形可視化分析、空間數據挖掘、空間智慧型計算以及空間分析建模實例套用。
第1章回顧了空間分析與建模的發展概況，論述了空間分析和地理建模的概念、研究內容及功能和分類。第2章概括了空間分析與建模的基礎知識和概念框架，包括空間實體及空間關係、空間數據結構、地球體、地圖投影、坐標系統和時間系統等。第3章闡述了空間幾何、形態和分布度量，並討論了空間數據格式轉換、空間尺度轉換、坐標系統轉換和地圖投影變換的內容和方法。第4章闡述了空間目標的幾何關係分析，其基本方法包括：疊置分析、鄰近度分析、緩衝區分析和網路分析等。第5章介紹了確定性插值法、地統計插值法、探索性空間數據分析和空間回歸分析等空間統計分析方法。第6章討論了地形可視化分析方法，介紹地形特徵的可視化表達和信息增強的三維實體構造技術。第7章概述了空間數據挖掘的步驟、任務和知識類型，並進一步討論了空間聚類、空間關聯分析、分類與預測以及異常值分析等方法。第8章介紹了智慧型化時空數據處理和分析模型，包括：神經網路、模糊數學、遺傳算法、元胞自動機、分形幾何以及小波分析等理論與方法。第9章介紹了空間分析與建模的常用工具，並結合選址分析、適宜性分析、網路分析、山頂點提取、三維可視化分析及模型生成器建模等介紹實例套用進行闡述。
本書在編寫過程中參考和吸取了國內外諸多學者和專家的研究成果，在此表示誠摯的感謝。車耀偉、楊丹、郭志龍及郭朋輝等研究生參加了本書部分章節的編寫工作；張彥、徐雲靖、耍倩倩、范璐瑛、孫曉倩、馮樂等研究生協助查閱了大量參考資料並校稿；加拿大Ryerson大學李松年教授提供了封面圖片；另外，本書得到了國家自然科學基金（41001230）、江蘇高校優勢學科建設工程資助項目和中國礦業大學教學改革項目的大力支持，在此一併表示衷心感謝。
本書注重理論與實踐相結合，反映了當前空間分析與建模發展的最新技術。但由於GIS發展的日新月異，同時也由於作者水平有限，不足之處在所難免，敬請各位專家和廣大讀者批評指正。
編 者
目 錄
第1章 導論 1
1.1 空間分析與建模 1
1.1.1 發展概況 1
1.1.2 相關學科 3
1.1.3 國內的專業領域 4
1.2 空間分析 5
1.2.1 空間分析的定義 5
1.2.2 空間分析的研究內容 6
1.2.3 空間分析的功能和分類 6
1.3 地理模型 7
1.3.1 地理模型的相關概念 7
1.3.2 地理模型的構建原則 8
1.3.3 地理模型的功能與分類 9
第2章 空間分析與建模基礎 12
2.1 空間實體及空間關係 12
2.1.1 空間實體及描述 12
2.1.2 實體的空間特徵 13
2.1.3 實體的時間特徵 14
2.1.4 實體的屬性特徵 15
2.1.5 實體的空間關係 16
2.2 空間數據結構 17
2.2.1 柵格數據結構 18
2.2.2 矢量數據結構 18
2.2.3 矢柵一體化數據結構 19
2.3 地球體 20
2.3.1 地球的自然表面 20
2.3.2 地球的物理表面 21
2.3.3 地球的數學表面 22
2.3.4 地球上點的高程 23
2.4 地圖投影 24
2.4.1 地圖投影的產生和定義 24
2.4.2 地圖投影的變形 25
2.4.3 地圖投影的分類 27
2.4.4 常見的地圖投影 32
2.5 坐標系統和時間系統 37
2.5.1 坐標系統 38
2.5.2 常用坐標系 39
2.5.3 時間系統 43
2.1 空間實體及空間關係 12
2.1.1 空間實體及描述 12
2.1.2 實體的空間特徵 13
2.1.3 實體的時間特徵 14
2.1.4 實體的屬性特徵 15
2.1.5 實體的空間關係 16
2.2 空間數據結構 17
2.2.1 柵格數據結構 18
2.2.2 矢量數據結構 18
2.2.3 矢柵一體化數據結構 19
2.3 地球體 20
2.3.1 地球的自然表面 20
2.3.2 地球的物理表面 21
2.3.3 地球的數學表面 22
2.3.4 地球上點的高程 23
2.4 地圖投影 24
2.4.1 地圖投影的產生和定義 24
2.4.2 地圖投影的變形 25
2.4.3 地圖投影的分類 27
2.4.4 常見的地圖投影 32
2.5 坐標系統和時間系統 37
2.5.1 坐標系統 38
2.5.2 常用坐標系 39
2.5.3 時間系統 43
第3章 空間量測與表達變換 47
3.1 空間量測尺度 47
3.1.1 空間維度 47
3.1.2 分數維度 48
3.1.3 屬性數據的量測尺度 49
3.2 空間幾何度量 49
3.2.1 位置 50
3.2.2 中心 51
3.2.3 重心 51
3.2.4 距離 52
3.2.5 長度 53
3.2.6 面積 54
3.2.7 體積 55
3.3 空間形態度量 56
3.3.1 方向 56
3.3.2 曲率和彎曲度 57
3.3.3 破碎度和完整性 58
3.4 空間分布度量 59
3.4.1 點模式的空間分布 59
3.4.2 線模式的空間分布 62
3.4.3 區域模式的空間分布 63
3.5 空間表達變換 64
3.5.1 空間數據格式轉換 64
3.5.2 空間量測尺度轉換 74
3.5.3 地理空間坐標轉換 77
3.1 空間量測尺度 47
3.1.1 空間維度 47
3.1.2 分數維度 48
3.1.3 屬性數據的量測尺度 49
3.2 空間幾何度量 49
3.2.1 位置 50
3.2.2 中心 51
3.2.3 重心 51
3.2.4 距離 52
3.2.5 長度 53
3.2.6 面積 54
3.2.7 體積 55
3.3 空間形態度量 56
3.3.1 方向 56
3.3.2 曲率和彎曲度 57
3.3.3 破碎度和完整性 58
3.4 空間分布度量 59
3.4.1 點模式的空間分布 59
3.4.2 線模式的空間分布 62
3.4.3 區域模式的空間分布 63
3.5 空間表達變換 64
3.5.1 空間數據格式轉換 64
3.5.2 空間量測尺度轉換 74
3.5.3 地理空間坐標轉換 77
第4章 空間幾何關係分析 81
4.1 疊置分析 81
4.1.1 疊置分析類別 81
4.1.2 矢量疊置分析 84
4.1.3 柵格疊置分析 87
4.2 鄰近度分析 93
4.2.1 緩衝區分析 93
4.2.2 泰森多邊形分析 100
4.3 網路分析 103
4.3.1 網路分析概念 103
4.3.2 路徑分析 104
4.3.3 連通性分析 108
4.3.4 資源分配分析 111
4.3.5 流分析 116
4.3.6 動態分段技術 119
4.3.7 地址匹配 121
4.1 疊置分析 81
4.1.1 疊置分析類別 81
4.1.2 矢量疊置分析 84
4.1.3 柵格疊置分析 87
4.2 鄰近度分析 93
4.2.1 緩衝區分析 93
4.2.2 泰森多邊形分析 100
4.3 網路分析 103
4.3.1 網路分析概念 103
4.3.2 路徑分析 104
4.3.3 連通性分析 108
4.3.4 資源分配分析 111
4.3.5 流分析 116
4.3.6 動態分段技術 119
4.3.7 地址匹配 121
第5章 空間統計分析 124
5.1 空間統計分析的理論基礎 124
5.1.1 空間統計分析 124
5.1.2 理論假設 124
5.1.3 常用統計量 128
5.2 確定性插值法 130
5.2.1 反距離加權插值法 130
5.2.2 全局多項式插值法 132
5.2.3 局部多項式插值法 133
5.2.4 徑向基函式插值法 134
5.3 地統計插值法 137
5.3.1 克里格法 137
5.3.2 普通克里格法 138
5.3.3 其他克里格法 139
5.4 探索性空間數據分析 143
5.4.1 可視化探索分析 143
5.4.2 空間自相關 148
5.4.3 空間變異描述 152
5.5 空間回歸分析 156
5.5.1 回歸分析模型 157
5.5.2 空間自回歸模型 159
5.5.3 地理加權回歸模型 160
5.1 空間統計分析的理論基礎 124
5.1.1 空間統計分析 124
5.1.2 理論假設 124
5.1.3 常用統計量 128
5.2 確定性插值法 130
5.2.1 反距離加權插值法 130
5.2.2 全局多項式插值法 132
5.2.3 局部多項式插值法 133
5.2.4 徑向基函式插值法 134
5.3 地統計插值法 137
5.3.1 克里格法 137
5.3.2 普通克里格法 138
5.3.3 其他克里格法 139
5.4 探索性空間數據分析 143
5.4.1 可視化探索分析 143
5.4.2 空間自相關 148
5.4.3 空間變異描述 152
5.5 空間回歸分析 156
5.5.1 回歸分析模型 157
5.5.2 空間自回歸模型 159
5.5.3 地理加權回歸模型 160
第6章 地形可視化分析 163
6.1 數字地形模型 163
6.1.1 DEM的表示方法 163
6.1.2 DEM的構建 168
6.1.3 DEM的分類 170
6.1.4 DEM之間的轉換 173
6.2 數字地形分析 176
6.2.1 地形因子分析 176
6.2.2 地形特徵提取 181
6.2.3 地形統計分析 184
6.2.4 地學模型分析 185
6.3 三維可視化 186
6.3.1 三維數據模型 186
6.3.2 可視化工具及平台 189
6.3.3 三維場景製作流程 193
6.4 可視化分析 194
6.4.1 剖面分析 195
6.4.2 通視分析 195
6.4.3 水文分析 198
6.4.4 其他可視化分析 201
6.1 數字地形模型 163
6.1.1 DEM的表示方法 163
6.1.2 DEM的構建 168
6.1.3 DEM的分類 170
6.1.4 DEM之間的轉換 173
6.2 數字地形分析 176
6.2.1 地形因子分析 176
6.2.2 地形特徵提取 181
6.2.3 地形統計分析 184
6.2.4 地學模型分析 185
6.3 三維可視化 186
6.3.1 三維數據模型 186
6.3.2 可視化工具及平台 189
6.3.3 三維場景製作流程 193
6.4 可視化分析 194
6.4.1 剖面分析 195
6.4.2 通視分析 195
6.4.3 水文分析 198
6.4.4 其他可視化分析 201
第7章 空間數據挖掘 203
7.1 空間數據挖掘概述 203
7.1.1 空間挖掘的步驟 203
7.1.2 空間挖掘的任務 204
7.1.3 空間挖掘的知識類型 205
7.1.4 空間數據挖掘方法 207
7.2 空間聚類 207
7.2.1 聚類統計量 207
7.2.2 聚類算法分類 210
7.2.3 聚類分析算法 211
7.3 空間關聯分析 214
7.3.1 空間關聯規則 215
7.3.2 Apriori算法 217
7.3.3 關聯規則的其他算法 218
7.4 分類與預測 223
7.4.1 分類與預測的基本概念 223
7.4.2 決策樹方法 229
7.4.3 支持向量機 233
7.4.4 貝葉斯網路 237
7.4.5 近鄰分類方法 239
7.5 異常值分析 240
7.5.1 異常值的定義 240
7.5.2 異常點數據檢測算法 242
7.5.3 異常值挖掘算法 243
7.1 空間數據挖掘概述 203
7.1.1 空間挖掘的步驟 203
7.1.2 空間挖掘的任務 204
7.1.3 空間挖掘的知識類型 205
7.1.4 空間數據挖掘方法 207
7.2 空間聚類 207
7.2.1 聚類統計量 207
7.2.2 聚類算法分類 210
7.2.3 聚類分析算法 211
7.3 空間關聯分析 214
7.3.1 空間關聯規則 215
7.3.2 Apriori算法 217
7.3.3 關聯規則的其他算法 218
7.4 分類與預測 223
7.4.1 分類與預測的基本概念 223
7.4.2 決策樹方法 229
7.4.3 支持向量機 233
7.4.4 貝葉斯網路 237
7.4.5 近鄰分類方法 239
7.5 異常值分析 240
7.5.1 異常值的定義 240
7.5.2 異常點數據檢測算法 242
7.5.3 異常值挖掘算法 243
第8章 空間智慧型計算 247
8.1 神經網路 247
8.1.1 神經元模型 247
8.1.2 神經網路學習算法 250
8.1.3 典型的神經網路模型 251
8.2 模糊邏輯模型 255
8.2.1 模糊邏輯的基礎理論 256
8.2.2 模糊邏輯系統 259
8.2.3 模糊系統與神經網路 262
8.3 遺傳算法 264
8.3.1 遺傳算法機理 264
8.3.2 簡單遺傳算法 268
8.3.3 遺傳算法的套用 269
8.4 元胞自動機模型 270
8.4.1 元胞自動機的定義 270
8.4.2 地理元胞自動機 272
8.4.3 不同類型的地理元胞自動機 273
8.5 分形幾何 276
8.5.1 分形理論的基本概念 276
8.5.2 分形維數的基本測量方法 279
8.5.3 多重分形 281
8.6 小波分析 284
8.6.1 小波變換及其基本性質 284
8.6.2 多尺度分析 287
8.6.3 Mallat算法 290
8.1 神經網路 247
8.1.1 神經元模型 247
8.1.2 神經網路學習算法 250
8.1.3 典型的神經網路模型 251
8.2 模糊邏輯模型 255
8.2.1 模糊邏輯的基礎理論 256
8.2.2 模糊邏輯系統 259
8.2.3 模糊系統與神經網路 262
8.3 遺傳算法 264
8.3.1 遺傳算法機理 264
8.3.2 簡單遺傳算法 268
8.3.3 遺傳算法的套用 269
8.4 元胞自動機模型 270
8.4.1 元胞自動機的定義 270
8.4.2 地理元胞自動機 272
8.4.3 不同類型的地理元胞自動機 273
8.5 分形幾何 276
8.5.1 分形理論的基本概念 276
8.5.2 分形維數的基本測量方法 279
8.5.3 多重分形 281
8.6 小波分析 284
8.6.1 小波變換及其基本性質 284
8.6.2 多尺度分析 287
8.6.3 Mallat算法 290
第9章 空間分析建模實例套用 295
9.1 空間分析常用工具 295
9.1.1 疊加分析工具 295
9.1.2 緩衝區分析工具 298
9.1.3 網路分析工具 299
9.1.4 重分類工具 300
9.1.5 表面分析工具 301
9.2 選址分析 301
9.2.1 實驗目的及準備 301
9.2.2 實驗內容及步驟 301
9.3 適宜性分析 307
9.3.1 實驗目的及準備 307
9.3.2 實驗內容及步驟 307
9.4 網路分析 317
9.4.1 實驗目的及準備 317
9.4.2 實驗內容及步驟 318
9.5 山頂點的提取 321
9.5.1 實驗目的及準備 321
9.5.2 實驗內容及步驟 322
9.6 三維可視性分析 325
9.6.1 實驗目的及準備 325
9.6.2 實驗內容及步驟 326
9.7 模型生成器建模 330
9.7.1 基本概念及模型類型 330
9.7.2 模型形成過程 330
9.7.3 實例建模 331
9.1 空間分析常用工具 295
9.1.1 疊加分析工具 295
9.1.2 緩衝區分析工具 298
9.1.3 網路分析工具 299
9.1.4 重分類工具 300
9.1.5 表面分析工具 301
9.2 選址分析 301
9.2.1 實驗目的及準備 301
9.2.2 實驗內容及步驟 301
9.3 適宜性分析 307
9.3.1 實驗目的及準備 307
9.3.2 實驗內容及步驟 307
9.4 網路分析 317
9.4.1 實驗目的及準備 317
9.4.2 實驗內容及步驟 318
9.5 山頂點的提取 321
9.5.1 實驗目的及準備 321
9.5.2 實驗內容及步驟 322
9.6 三維可視性分析 325
9.6.1 實驗目的及準備 325
9.6.2 實驗內容及步驟 326
9.7 模型生成器建模 330
9.7.1 基本概念及模型類型 330
9.7.2 模型形成過程 330
9.7.3 實例建模 331
參考文獻 335
