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時空大數據系統核心技術

  • 作者：隋遠//俞自生//王如斌|責編:趙軒
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115631626
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：284
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為10章。前兩章循序漸進地介紹了時空大數據系統產生的背景、時空大數據系統相關的基礎知識，包括專業概念、基礎技術組件，以及基礎的數據處理工具。接下來的五章是本書的核心內容，從底向上分別介紹了時空數據系統總體結構中的各個層次，包括數據的感知與接入、數據的存儲與索引、數據的分析與挖掘、數據的服務與共享、數據的可視化。這些章會介紹最經典的演算法和最前沿的技術，並會給出這些技術和演算法在普通場景下和分散式場景下的實現思路。最後本書詳盡拆解了網上購物、物流服務、危化品車輛監管這三個熱門的大數據系統的應用。
作者介紹
隋遠//俞自生//王如斌|責編:趙軒
目錄
第1章  時空大數據系統的產生
  1.1  時空數據無處不在
    1.1.1  既是使用者又是生產者
    1.1.2  如何進一步利用時空數據
  1.2  什麼是時空大數據系統
    1.2.1  傳統GIS的產生
    1.2.2  時空大數據的產生
  1.3  時空大數據系統是如何構建的
    1.3.1  互聯網地圖要解決的問題
    1.3.2  互聯網地圖整體架構
第2章  時空數據基礎知識
  2.1  時空數據的產生
    2.1.1  基礎地理數據
    2.1.2  行業地理數據
    2.1.3  交通類數據
    2.1.4  生活類數據
  2.2  時空數據模型分類
    2.2.1  空間數據模型
    2.2.2  時空模型
  2.3  坐標系統與投影
    2.3.1  地理坐標系
    2.3.2  常用地理坐標系
    2.3.3  投影坐標系
    2.3.4  常用投影坐標系
第3章  數據感知與接入
  3.1  常用的感知手段
    3.1.1  全球定位系統
    3.1.2  遙感探測
    3.1.3  其他數據感知手段
  3.2  時空數據接入常用技術
    3.2.1  小數據量Web介面傳輸
    3.2.2  本地數據文件上傳
    3.2.3  伺服器間的離線同步
    3.2.4  實時數據流式接入
第4章  數據存儲與索引
  4.1  空間數據模型
    4.1.1  空間數據定義
    4.1.2  空間數據性
    4.1.3  空間拓撲關係
  4.2  時空數據索引演算法
    4.2.1  為什麼需要空間索引
    4.2.2  基於樹狀結構的空間
    4.2.3  基於填充曲線的時空索引
  4.3  時空數據存儲技術
    4.3.1  時空存儲概述
    4.3.2  文件存儲
    4.3.3  關係型存儲
    4.3.4  分散式存儲
  4.4  時空數據訪問規範
    4.4.1  數據規範

    4.4.2  讀寫規範
第5章  時空大數據分析與挖掘
  5.1  時空大數據分析演算法概述
    5.1.1  時空演算法的分類
    5.1.2  分散式計算與分區
  5.2  幾何分析
    5.2.1  幾何分析
    5.2.2  Java Topology Suite
  5.3  空間聚類
    5.3.1  KMeans
    5.3.2  DBSCAN
  5.4  軌跡分析
    5.4.1  軌跡預處理
    5.4.2  軌跡挖掘
    5.4.3  實時軌跡分析
  5.5  路徑規劃
    5.5.1  DFS和BFS
    5.5.2  Dijkstra演算法
    5.5.3  GBFS演算法
    5.5.4  A*演算法
  5.6  地址搜索
    5.6.1  正地理編碼
    5.6.2  逆地理編碼
  5.7  連接分析
    5.7.1  空間連接
    5.7.2  分散式擴展
    5.7.3  時空連接
第6章  數據服務與共享
  6.1  時空數據共享難題
    6.1.1  標準不一，煙囪林立
    6.1.2  傳統桌面GIS系統共享問題
    6.1.3  高併發、大流量的瓶頸
  6.2  時空數據服務標準
    6.2.1  OGC OWS
    6.2.2  OGC API
  6.3  時空數據服務系統的構建方案
    6.3.1  主要功能
    6.3.2  整體架構
    6.3.3  常用技術
  6.4  常見的時空數據服務系統
    6.4.1  服務引擎
    6.4.2  SaaS平台
第7章  數據可視化
  7.1  時空數據可視化的常用形式
    7.1.1  地圖的發展
    7.1.2  地圖綜合
    7.1.3  動態地圖
    7.1.4  題地圖
    7.1.5  三維地圖
  7.2  時空數據可視化基本原理

    7.2.1  電子地圖介紹
    7.2.2  地圖瓦片原理
    7.2.3  柵格瓦片技術
    7.2.4  矢量瓦片技術
    7.2.5  動態矢量切片
    7.2.6  靜態矢量切片
    7.2.7  矢量切片與地圖綜合
    7.2.8  矢量切片技術
    7.2.9  時空數據可視化模型
  7.3  時空數據可視化渲染技術
    7.3.1  WebGIS渲染技術的發展
    7.3.2  WebGL技術
    7.3.3  雲渲染
  7.4  發展趨勢
第8章  網上購物時空數據應用
  8.1  案例背景
  8.2  案例分析
    8.2.1  產品功能分析
    8.2.2  數據分析
    8.2.3  關鍵流程分析
  8.3  實現方案
    8.3.1  難點分析與技術選型
    8.3.2  數據預處理
    8.3.3  查詢索引構建
    8.3.4  數據查詢與聚合運算
  8.4  案例總結
第9章  物流服務時空數據應用
  9.1  案例背景
  9.2  案例分析
    9.2.1  產品功能分析
    9.2.2  數據分析
    9.2.3  關鍵流程分析
  9.3  實現方案
    9.3.1  預測
    9.3.2  智能分單
    9.3.3  路徑規劃
  9.4  案例總結
第10章  危化品車輛監管
  10.1  案例背景
  10.2  案例分析
    10.2.1  功能分析
    10.2.2  數據分析
    10.2.3  流程分析
  10.3  方案實現
    10.3.1  技術難點分析與技術選型
    10.3.2  車輛行駛狀態分析
    10.3.3  可視化大屏監測
    10.3.4  車輛行駛異常預警
    10.3.5  數據歸檔
  10.4  案例總結

參考文獻

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