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空间数据分析方法实战教程

空间数据分析方法实战教程
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作者: 编著 , ,
出版社: 中山大学出版社
2023-10
版次: 1
ISBN: 9787306079343
定价: 76.00
装帧: 其他
开本: 16开
页数: 344页
字数: 578千字
分类: 自然科学
2人买过
  • :
    本书以理论与案例相结合的形式，详细介绍了常用的空间数据类型、获取途径及针对不同应用问题的空间数据分析方法。全书共分为7章，主要内容包括绪论、空间数据获取、空间格局分析与模式识别、空间统计分析、可达性分析与网络分析、空间属性推断与信息提取、地形分析。本书在介绍空间数据分析方法时，在解释其原理的基础上，详述其实现环境和操作步骤，有助于读者快速掌握该方法的应用。

    本书强调系统性和实用性，注重空间分析方法原理与技术实践的充分结合，既可作为高等院校地理信息科学、测绘科学、地理科学等相关专业学生的教材，也可以作为科学研究、规划设计与管理等部门的科技人员的参考书目。

    :
    陈逸敏，博士、中山大学副教授、博士生导师，广东省自然科学基金杰出青年项目获得者。主要从事城市大数据分析与信息提取、城市演化模拟、城市化环境影响情景建模、城市可持续发展等方面的研究。
    :
    第1章 绪论

    1.1 空间数据

    1.1.1 空间数据内涵

    1.1.2 空间数据类型

    1.2 空间数据分析工具概述

    1.2.1 通用空间数据分析软件

    1.2.2 专业化空间数据分析软件

    第2章 空间数据获取

    2.1 基础地理信息

    2.1.1 行政区划数据获取

    2.1.2 地形数据获取

    2.1.3 社会经济统计数据获取

    2.2 遥感影像

    2.2.1 光学遥感影像获取

    2.2.2 雷达遥感影像获取

    2.2.3 夜间灯光遥感数据获取

    2.3 开源社交媒体数据

    2.3.1 开放街道地图数据获取

    2.3.2 兴趣点数据获取

    2.4 科学数据产品获取

    2.4.1 土地覆被／利用数据产品

    2.4.2 社会经济空间化数据产品

    2.4.3 资源与环境数据产品

    2.4.4 气候数据产品

    第3章 空间格局分析与模式识别

    3.1 点格局分析方法

    3.1.1 样方分析法

    3.1.2 最邻近分析法

    3.1.3 Ripley’s K函数

    3.2 空间聚类算法

    3.2.1 K均值聚类算法(K-means／K-medoids)

    3.2.2 层次聚类

    3.2.3 DBSCAN

    3.2.4 高斯混合模型

    3.2.5 聚类结果评价

    3.2.6 空间分区算法

    3.3 空间共位模式识别

    3.3.1 空间共位指数

    3.3.2 Q统计法

    3.3.3 共位模式挖掘算
    ...
  • 内容简介:
    :
    本书以理论与案例相结合的形式，详细介绍了常用的空间数据类型、获取途径及针对不同应用问题的空间数据分析方法。全书共分为7章，主要内容包括绪论、空间数据获取、空间格局分析与模式识别、空间统计分析、可达性分析与网络分析、空间属性推断与信息提取、地形分析。本书在介绍空间数据分析方法时，在解释其原理的基础上，详述其实现环境和操作步骤，有助于读者快速掌握该方法的应用。

    本书强调系统性和实用性，注重空间分析方法原理与技术实践的充分结合，既可作为高等院校地理信息科学、测绘科学、地理科学等相关专业学生的教材，也可以作为科学研究、规划设计与管理等部门的科技人员的参考书目。

  • 作者简介:
    :
    陈逸敏，博士、中山大学副教授、博士生导师，广东省自然科学基金杰出青年项目获得者。主要从事城市大数据分析与信息提取、城市演化模拟、城市化环境影响情景建模、城市可持续发展等方面的研究。
  • 目录:
    :
    第1章 绪论

    1.1 空间数据

    1.1.1 空间数据内涵

    1.1.2 空间数据类型

    1.2 空间数据分析工具概述

    1.2.1 通用空间数据分析软件

    1.2.2 专业化空间数据分析软件

    第2章 空间数据获取

    2.1 基础地理信息

    2.1.1 行政区划数据获取

    2.1.2 地形数据获取

    2.1.3 社会经济统计数据获取

    2.2 遥感影像

    2.2.1 光学遥感影像获取

    2.2.2 雷达遥感影像获取

    2.2.3 夜间灯光遥感数据获取

    2.3 开源社交媒体数据

    2.3.1 开放街道地图数据获取

    2.3.2 兴趣点数据获取

    2.4 科学数据产品获取

    2.4.1 土地覆被／利用数据产品

    2.4.2 社会经济空间化数据产品

    2.4.3 资源与环境数据产品

    2.4.4 气候数据产品

    第3章 空间格局分析与模式识别

    3.1 点格局分析方法

    3.1.1 样方分析法

    3.1.2 最邻近分析法

    3.1.3 Ripley’s K函数

    3.2 空间聚类算法

    3.2.1 K均值聚类算法(K-means／K-medoids)

    3.2.2 层次聚类

    3.2.3 DBSCAN

    3.2.4 高斯混合模型

    3.2.5 聚类结果评价

    3.2.6 空间分区算法

    3.3 空间共位模式识别

    3.3.1 空间共位指数

    3.3.2 Q统计法

    3.3.3 共位模式挖掘算
    ...
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