出版時(shí)間:1970-1 出版社:吉林大學(xué)出版社 作者:王慶海 頁(yè)數(shù):406
前言
美國(guó)科學(xué)院院士Goodchild教授于1992年提出了地理信息科學(xué)(geographic informationscience,GISci或GISt)的概念,闡釋了先于此近20年面世的地理信息系統(tǒng)(geographic infor.mation systems,GIS)技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展的必然。與GIS一樣,GISci這一科學(xué)名詞逐步成為國(guó)際學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共識(shí)。本書名的靈感來(lái)自著名科學(xué)家Paul A.Longley、Michael F.Goodchild、David J.Maguire、David w.Rhind所著Geographic Information Systems and Science一書。我理解,其意境是:Science為GIS的靈魂和基石,Systems為GISci的物質(zhì)外殼。所以,從某種意義上說(shuō),本書的全稱是地理信息系統(tǒng)與地理信息科學(xué)。但為名稱的簡(jiǎn)練起見,縮寫為地理信息系統(tǒng)與科學(xué),其中的科學(xué)不是哲學(xué)意義上的大科學(xué)。已故王之卓院士、陳述彭院士作為學(xué)術(shù)泰斗,生前在GIS發(fā)展之初,為GISci理論和技術(shù)體系的完善傳道授業(yè),身體力行。地球空間信息學(xué)界的科學(xué)家前輩們倡導(dǎo)了中國(guó)的GISci的研究和學(xué)習(xí)的良好風(fēng)氣,海內(nèi)外眾多領(lǐng)域?qū)<液涂萍既藛T加入了GIS和GISci領(lǐng)域的繼承和創(chuàng)新的不懈奮進(jìn)的行列,GISci呈現(xiàn)出蓬勃向上的喜人景象。
內(nèi)容概要
《地理信息系統(tǒng)與科學(xué)》彰顯GISci的科學(xué)觀,闡明地理信息機(jī)理,演繹它的地學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ),闡述空間分析和空間模型,闡釋空間不確定性問題。深入淺出的講解,有助于理論和解析方法相結(jié)合的教學(xué)效果的提高;實(shí)例分析的融入,演繹了實(shí)踐環(huán)節(jié)在GISci學(xué)習(xí)中的重要性;每章列出思考題,鼓勵(lì)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際;使用ESRI的品牌GIS軟件系統(tǒng)(如ArcInfo和ArcGIS等),探索基于GIS軟件系統(tǒng)的空間問題求解。本教材既可為本科高年級(jí)教學(xué)之用,亦可供研究生和科技人員參考。
書籍目錄
第1章 概述1.1 地理信息系統(tǒng)1.1.1 簡(jiǎn)介1.1.2 發(fā)展趨勢(shì)1.2 地理信息科學(xué)1.2.1 從系統(tǒng)到科學(xué)的飛躍1.2.2 科學(xué)問題第2章 地理數(shù)據(jù)模型2.1 地理空間概念化2.2 場(chǎng)2.2.1 模型2.2.2 空間自相關(guān)2.2.3 尺度2.3 對(duì)象2.3.1 模型2.3.2 矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2.3.3 面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型2.4 網(wǎng)絡(luò)2.4.1 模型2.4.2 線性參考與動(dòng)態(tài)分段2.5 時(shí)空表達(dá)2.5.1 基于位置的模型2.5.2 基于空間實(shí)體的模型第3章 地球參考與地理坐標(biāo)系3.1 大地測(cè)量學(xué)基礎(chǔ)3.1.1 大地水準(zhǔn)面和地球橢球體3.1.2 高程和深度參考系3.1.3 用水平面代替水準(zhǔn)面的限度3.2 坐標(biāo)系統(tǒng)與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換3.2.1 坐標(biāo)系統(tǒng)3.2.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換3.3 地圖投影3.3.1 基本概念3.3.2 常見的地圖投影3.4 離散網(wǎng)格3.4.1 網(wǎng)格與地理格網(wǎng)3.4.2 全球離散格網(wǎng)第4章 測(cè)量與數(shù)據(jù)獲取4.1 地形測(cè)量4.1.1 控制測(cè)量與地形測(cè)圖4.1.2 數(shù)字測(cè)圖4.1.3 基于地形圖的數(shù)據(jù)提取4.2 測(cè)量數(shù)據(jù)處理4.2.1 條件平差4.2.2 間接平差4.3 GPS原理4.3.1 偽距測(cè)量與載波相位測(cè)量4.3.2 差分GPS4.4 GPS數(shù)據(jù)處理4.4.1 偽距數(shù)學(xué)模型4.4.2 雙差分載波相位數(shù)學(xué)模型4.4.3 自由電離層4.4.4 最小二乘法4.4.5 GPS測(cè)量定位誤差第5章 遙感數(shù)據(jù)獲取5.1 攝影測(cè)量原理5.1.1 成像方程及其應(yīng)用5.1.2 相對(duì)定向與絕對(duì)定向5.1.3 解析空中三角測(cè)量5.2 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量5.2.1 影像匹配5.2.2 影像特征提取5.2.3 數(shù)字微分糾正5.3 遙感物理基礎(chǔ)5.3.1 物體的發(fā)射輻射5.3.2 地物的反射輻射5.4 遙感數(shù)據(jù)與處理5.4.1 遙感數(shù)據(jù)特性5.4.2 遙感數(shù)據(jù)處理5.4.3 定量遙感第6章 數(shù)字地形分析6.1 數(shù)字高程模型6.2 坡度、坡向和表面曲率6.2.1 坡度和坡向6.2.2 地形曲率6.3 地形因子的計(jì)算6.3.1 基于格網(wǎng)DEM的坡度、坡向計(jì)算方法6.3.2 基于丁IN的算法6.3.3 曲率計(jì)算6.4 立體透視圖6.5 地形形態(tài)特征線的提取6.5.1 單流向算法6.5.2 多流向算法6.6 流域分析6.6.1 流域描述6.6.2 水流網(wǎng)絡(luò)計(jì)算第7章 空間對(duì)象的幾何計(jì)算7.1 線段方程及其應(yīng)用7.2 直線生成算法7.2.1 DDA算法7.2.2 Bresenham畫線算法7.2.3 并行畫線算法7.3 區(qū)域填充7.3.1 掃描線多邊形填充算法7.3.2 內(nèi)-外測(cè)試7.3.3 曲線邊界區(qū)域的掃描線填充7.3.4 邊界填充算法7.3.5 泛濫填充法7.4 二維裁剪7.4.1 點(diǎn)的裁剪7.4.2 線段的裁剪7.4.3 多邊形的裁剪7.4.4 曲線的裁剪7.4.5 外部裁剪第8章 網(wǎng)絡(luò)分析8.1 路徑分析8.1.1 最小累積耗費(fèi)路徑8.1.2 最短路徑分析8.2 連通分析8.3 資源分配8.3.1 選址問題8.3.2 分配問題第9章 空間抽樣9.1 抽樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)9.1.1 總體與樣本9.1.2 抽樣問題的描述9.2 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣9.2.1 概述與使用9.2.2 簡(jiǎn)單估計(jì)法(SE法)9.3 分層抽樣法9.3.1 概述與使用9.3.2 分層抽樣的簡(jiǎn)單估計(jì)法(SSE法)9.4 實(shí)例9.4.1 基于相對(duì)有效性的整群抽樣方案9.4.2 以最大地減小克里金方差為目標(biāo),尋找最理想的采樣方案第10章 空間插值10.1 概述10.1.1 概念10.1.2 空間插值的源數(shù)據(jù)10.1.3 空間插值方法的分類10.2 距離倒數(shù)加權(quán)方法10.3 基于TIN的空間插值10.3.1 確定包含內(nèi)插點(diǎn)的三角形10.3.2 基于三角面的插值方法10.3.3 基于磨光函數(shù)的光滑連續(xù)插值方法10.3.4 基于TIN的插值方法評(píng)述10.4 趨勢(shì)面方法10.4.1 模型10.4.2 方法10.5 薄板樣條第11章 空間預(yù)測(cè)的克里格法11.1 克里格法基本原理11.2 簡(jiǎn)單克里格法與普通克里格法11.2.1 普通克里格法的解算過(guò)程11.2.2 點(diǎn)克里格法的計(jì)算實(shí)例11.2.3 塊段普通克里格法的計(jì)算實(shí)例11.3 指示克里格法11.3.1 指示變異函數(shù)11.3.2 指示克里格方程組11.4 泛克里格法和協(xié)同克里格法11.4.1 泛克里格法11.4.2 協(xié)同克里格法第12章 空間多變量分析12.1 地圖疊置12.1.1 要素類型與地圖疊置12.1.2 地圖疊置方法12.1.3 破碎多邊形12.1.4 地圖疊置中的誤差傳播12.2 多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)12.2.1 傳統(tǒng)MCE方法12.2.2 模糊評(píng)價(jià)方法12.3 相關(guān)分析12.3.1 兩要素之間相關(guān)程度的測(cè)定12.3.2 多要素間相關(guān)程度的測(cè)定12.4 主成分分析12.4.1 主成分分析的基本原理12.4.2 主成分分析的計(jì)算步驟12.5 空間聚類12.5.1 主要聚類方法的分類12.5.2 層次聚類分析步驟12.5.3 模糊聚類分析12.5.4 其他聚類算法第13章 空間模型13.1 二值模型與指數(shù)模型13.1.1 二值模型13.1.2 指數(shù)模型13.2 線性回歸模型13.2.1 回歸模型13.2.2 平方和13.2.3 高斯最小二乘法估計(jì)回歸參數(shù)13.3 二值Logit模型13.3.1 選擇的概率模型13.3.2 最大似然估計(jì)13.3.3 Logit模型的性質(zhì)13.4 系統(tǒng)模型與過(guò)程模型13.4.1 系統(tǒng)模型13.4.2 過(guò)程模型第14章 時(shí)間序列分析14.1 趨勢(shì)分析14.2 周期分析14.3 隨機(jī)時(shí)間序列分析14.3.1 時(shí)序模型的識(shí)別14.3.2 模型的參數(shù)估計(jì)14.3.3 時(shí)間序列的預(yù)測(cè)14.4 基于時(shí)間序列分析的土地覆蓋遙感第15章 誤差與空間不確定性15.1 精度評(píng)估15.1.1 精度與準(zhǔn)確性15.1.2 連續(xù)場(chǎng)精度15.1.3 類別場(chǎng)精度15.1.4 位置精度15.1.5 置信區(qū)間和樣本大小15.1.6 假設(shè)檢驗(yàn)15.2 誤差傳播15.2.1 解析方法15.2.2 隨機(jī)模擬方法15.3 空間不確定性15.3.1 概率論與模糊集合15.3.2 方法與應(yīng)用參考文獻(xiàn)
章節(jié)摘錄
插圖:弧段、段和路徑都可以用來(lái)表示線性特征?;《危╝rc)是線狀目標(biāo)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)的基本單元,矢量CIS中的弧段一般通過(guò)數(shù)字化獲得,弧段的一部分作為邊參與網(wǎng)絡(luò)的生成,或者多條弧段合并成一條邊參與網(wǎng)絡(luò)的生成。段是一條弧段或者其中的某一部分,段與段之間反映了沿路徑方向線性特征屬性的變化,段的屬性記錄在段屬性表中,通常分為兩部分:第一部分反映了段與路徑、弧段之間的圖形和位置關(guān)系,實(shí)際上,它只記錄了段在這個(gè)部分的起止位置,而不記錄段所經(jīng)由的各個(gè)內(nèi)點(diǎn)的坐標(biāo),如果要提取段的幾何數(shù)據(jù),可以通過(guò)它所引用的弧段和起止位置聯(lián)合計(jì)算獲得;第二部分是用戶定義的屬性。段沒有被單獨(dú)作為弧段數(shù)字化,因而不是傳統(tǒng)意義上的弧段,稱為動(dòng)態(tài)段。與之相對(duì)應(yīng)的是動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn),是基于某種度量標(biāo)準(zhǔn)記錄的弧段上的相對(duì)位置,通常是采用沿弧段方向的長(zhǎng)度比率,如果動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)恰好位于弧段的首點(diǎn)或尾點(diǎn),那么就與節(jié)點(diǎn)一致。網(wǎng)絡(luò)圖層記錄所有動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)的集合,其中包括節(jié)點(diǎn)和純動(dòng)態(tài)點(diǎn),而在段屬性表中記錄的是它們?cè)趧?dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)集中的索引號(hào)。路徑是一個(gè)定義了屬性的有序弧段的集合,可以代表線性特征如高速公路、城市街道、河流等。一條路徑至少應(yīng)包括一條弧段的一部分,它可以表示具有環(huán)、分叉和間斷點(diǎn)的復(fù)雜線狀特征。一條路徑通常由一些段組成,每個(gè)段有一個(gè)起始位置和終止位置以定義其在弧上的位置,根據(jù)段在路徑中的位置,采用相對(duì)定位的方法,給定路徑起始位置一個(gè)度量值(通常為0),路徑上其余位置則相對(duì)于該起始位置來(lái)度量,單位可以是距離、時(shí)間等。一個(gè)段將定義路徑的起始度量和終止度量,起始度量和終止度量將決定路徑沿弧的方向,但它的起止點(diǎn)并不一定與原始的線性要素相一致。段和路徑分別有各自的屬性表,用戶可以給路徑中的每個(gè)段添加屬性,生成路徑的優(yōu)點(diǎn)就在于用戶在路徑上定義線性特征的屬性,完全不會(huì)影響下面的弧段。每個(gè)路徑都與一個(gè)度量系統(tǒng)相關(guān),如前所述,段的屑性(或稱事件)等是根據(jù)這一度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)定位的。路徑系統(tǒng)(mutcsystcm)是具有共同度量體系的路徑和段的集合,是動(dòng)態(tài)分段的基礎(chǔ),只有在建立路徑系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,才能夠?qū)⑼獠繉傩詳?shù)據(jù)庫(kù)以事件的形式生成事件主題,從而進(jìn)行動(dòng)態(tài)的查詢、管理與分析。
編輯推薦
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