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時空大數據計算分析與應用(科學出版社十四五普通高等教育本科規劃教材)

  • 作者：編者:張豐//杜震洪//劉仁義//汪願願//吳森森|責編:楊紅//鄭欣虹
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030733917
  • 出版日期：2022/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：178
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書第1?5章從地理信息科學發展到大數據時代面臨的挑戰入手，介紹了大規模時空數據的高效管理、高性能計算、深度分析挖掘、科學可視化等內容，主要包括：時空數據存儲與管理、時空數據索引，高性能時空大數據計算策略、空間數據與空間計算任務劃分方法，時空聚類、地理回歸等時空數據挖掘方法，大規模空間數據載入和渲染策略、三維可視化等。第6章和第7章詳述了時空大數據分析在智慧城市、土地利用演變、城市功能區劃分、城市交通脆弱性分析、公共交通模式挖掘等熱點研究中的應用。
    本書可作為高等院校地理信息科學、遙感科學與技術、信息科學技術等相關專業學生的教材，也可供從事地理信息相關領域的從業人員參考，還可作為對地理信息科學前沿感興趣的人們學習和了解時空大數據的讀物。
作者介紹
編者:張豐//杜震洪//劉仁義//汪願願//吳森森|責編:楊紅//鄭欣虹
目錄
前言
第1章  概述
  1.1  GIS發展歷程
    1.1.1  空間分析緣起霍亂地圖
    1.1.2  GIS發展階段
    1.1.3  地理信息系統商業化
    1.1.4  地理信息科學騰飛
    1.1.5  地理數據爆炸式增長
  1.2  地理信息科學研究的發展
    1.2.1  地理時空大數據特點
    1.2.2  大數據時代的地理學研究範式
    1.2.3  數據驅動研究範式下的地理信息科學發展
  1.3  地理時空大數據云平台
    1.3.1  地理時空大數據云平台的特徵
    1.3.2  地理時空大數據云平台的組成
第2章  時空數據存儲管理
  2.1  關係型空間資料庫
    2.1.1  概述
    2.1.2  常用資料庫
    2.1.3  優缺點
  2.2  NoSQL空間資料庫
    2.2.1  概述
    2.2.2  分類及典型應用
    2.2.3  優缺點
  2.3  分散式數據存儲
    2.3.1  概述
    2.3.2  分散式文件系統
    2.3.3  分散式資料庫
  2.4  時空數據索引
    2.4.1  經典空間索引
    2.4.2  分散式空間索引
    2.4.3  稀疏-稠密空間格網R*樹索引
    2.4.4  靜態多級格網索引
  2.5  實例——基於HBase的地表覆蓋數據存儲與索引設計
    2.5.1  數據特點
    2.5.2  存儲設計
    2.5.3  索引設計
第3章  高性能時空大數據計算
  3.1  時空大數據高性能計算策略
    3.1.1  雲環境下的並行計算範式
    3.1.2  基於操作結構的並行空間計算流程
  3.2  空間數據劃分策略
    3.2.1  面向解構的空間操作分類及其空間子域分佈特徵
    3.2.2  無空間依賴空間操作的數據劃分方法
    3.2.3  弱空間依賴空間操作數據劃分方法
    3.2.4  強空間依賴空間操作數據劃分方法
  3.3  空間計算任務劃分策略
    3.3.1  多維空間子域任務計算量表示
    3.3.2  空間子域計算代價評估
  3.4  MapReduce、Spark、Storm分散式並行計算框架

    3.4.1  MapReduce
    3.4.2  Spark
    3.4.3  Storm
    3.4.4  MapReduce、Spark、Storm計算框架對比
  3.5  實例——基於分散式內存計算的並行二路空間連接演算法
    3.5.1  二路空間連接
    3.5.2  多路空間連接
    3.5.3  基於分散式內存計算的並行二路空間連接演算法設計
    3.5.4  實驗分析
第4章  地理時空大數據挖掘
  4.1  地理時空大數據挖掘概述
    4.1.1  地理時空大數據挖掘的內容
    4.1.2  地理時空大數據挖掘的方法
  4.2  時空大數據聚類分析
    4.2.1  全局最優解驅動的柵格大數據聚類
    4.2.2  基於時空密度的矢量大數據聚類
  4.3  時空關聯規則挖掘
    4.3.1  通用關聯規則挖掘方法
    4.3.2  大數據關聯規則挖掘方法
    4.3.3  空間關聯規則挖掘方法
    4.3.4  時空關聯規則挖掘方法
  4.4  地理關係回歸分析
    4.4.1  空間回歸分析
    4.4.2  時空回歸分析
    4.4.3  地理時空神經網路加權回歸
  4.5  地理大數據挖掘模型流程定製
    4.5.1  構建地理時空大數據挖掘模型流的意義
    4.5.2  常用大數據挖掘模型流調度框架
    4.5.3  Airflow
  4.6  實例——大規模時空熱點分析並行計算
    4.6.1  時空熱點
    4.6.2  總體執行流程
    4.6.3  熱度值計算
    4.6.4  多視角計程車軌跡熱點識別
第5章  地理多維時空可視化
  5.1  地理可視化概述
    5.1.1  地理可視化的基本概念
    5.1.2  地理可視化發展歷程
  5.2  數據載入和渲染策略
    5.2.1  頂點壓縮技術
    5.2.2  地圖瓦片構建
    5.2.3  基於細分層級的實時高效渲染策略
  5.3  三維可視化
    5.3.1  三維GIS平台框架
    5.3.2  大規模地理數據可互動式時空過程體繪製
    5.3.3  城市三維場景可視化案例
  5.4  免預先切片的地圖瓦片服務
    5.4.1  免預先切片技術簡介
    5.4.2  基於HBase的地表覆蓋數據免預先切片方法
第6章  面向智慧城市的時空信息雲平台實例

  6.1  平台設計
  6.2  存儲層構建
    6.2.1  混合存儲方案
    6.2.2  構建索引
    6.2.3  構建多尺度矢量瓦片
  6.3  計算層構建
  6.4  分析層構建
第7章  基於時空信息雲平台的應用
  7.1  城市化土地利用時空演變分析
    7.1.1  簡介
    7.1.2  數據與案例區
    7.1.3  方法
    7.1.4  實例分析
  7.2  基於大數據的城市功能區劃分研究
    7.2.1  簡介
    7.2.2  數據
    7.2.3  方法
    7.2.4  分析與結果
  7.3  城市交通時空結構與脆弱性研究
    7.3.1  簡介
    7.3.2  數據
    7.3.3  方法
    7.3.4  分析與結果
  7.4  城市計算視角下的公共交通模式挖掘
    7.4.1  簡介
    7.4.2  數據
    7.4.3  方法
    7.4.4  分析與結果
主要參考文獻

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