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地理大數據分析(上時空數據空間建模與分析框架時空智能與地理計算系列教材)

  • 作者：編者:姚堯//馬丁//關慶鋒|責編:鮑玲
  • 出版社：武漢大學
  • ISBN：9787307257368
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：385
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    《地理大數據分析》分為上下兩冊，本書為上冊，主要介紹基礎理論和數據基礎，以及核心方法和建模基礎，內容涵蓋地理大數據導論，地理大數據的類型與來源，地理大數據的採集與預處理，地理數據結構、存儲與空間分析，時空數據建模與可視化，空間回歸與地理過程建模。本書可作為地理信息系統、遙感等相關專業本科生教材，也可作為電腦科學、人工智慧、國土空間規劃、城市科學等行業從業人員的參考用書。
作者介紹
編者:姚堯//馬丁//關慶鋒|責編:鮑玲
目錄
第一篇 地理大數據基礎
  第1章  地理大數據導論
  1.1  地理大數據的定義與特徵
    1.1.1  基礎定義
    1.1.2  地理大數據特徵與處理原則
  1.2  地理大數據的應用場景與挑戰
    1.2.1  應用場景
    1.2.2  關鍵挑戰
    1.2.3  問題導向下的地理大數據學習方法
  1.3  本書架構與學習路徑
    1.3.1  本書目標
    1.3.2  本書架構
    1.3.3  本書學習路徑建議
    ◎ 本章習題
    ◎ 本章參考文獻
  第2章  地理大數據的類型與來源
  2.1  遙感影像和產品數據
    2.1.1  遙感原理與定義
    2.1.2  遙感數據的特徵
    2.1.3  遙感數據的分類與產品分級
    2.1.4  遙感數據的處理流程
    2.1.5  遙感數據的應用領域
  2.2  土地覆蓋/土地利用數據
  2.3  興趣點數據
  2.4  街景圖像數據
  2.5  移動軌跡數據
  2.6  社交媒體數據
  2.7  政務數據
  2.8  城市物聯網數據
    ◎ 本章習題
    ◎ 本章參考文獻
  第3章  地理大數據的採集與預處理
  3.1  坐標系與時間標準統一
    3.1.1  地理坐標系
    3.1.2  投影坐標系
    3.1.3  時間參考系
  3.2  數據的不確定性
    3.2.1  不確定性的來源
    3.2.2  不確定性的分析方法
    3.2.3  不確定性的處理方法
  3.3  數據描述與統計分析
    3.3.1  集中趨勢度量
    3.3.2  離散程度
    3.3.3  頻率和形態分析
  3.4  變數相關性分析與組間差異性檢驗
    3.4.1  變數相關性分析
    3.4.2  組間差異性檢驗
  3.5  數據降維與特徵工程
    3.5.1  主成分分析(PCA)
    3.5.2  t-SNE 和 UMAP 降維

    ◎ 本章習題
    ◎ 本章參考文獻
第二篇 地理大數據處理與建模
  第4章  地理數據結構、存儲與空間分析
  4.1  地理數據結構
    4.1.1  矢量數據
    4.1.2  柵格數據
    4.1.3  鑲嵌數據
    4.1.4  非標準地理數據
  4.2  空間索引與空間資料庫
    4.2.1  資料庫與資料庫管理系統
    4.2.2  空間資料庫管理系統
    4.2.3  空間數據管理方式
    4.2.4  空間索引
  4.3  空間分析方法
    4.3.1  空間分析概述
    4.3.2  空間度量
    4.3.3  疊置分析
    4.3.4  緩衝區分析
    4.3.5  窗口分析
    4.3.6  網路分析
    4.3.7  統計分析
  4.4  地理大數據的存儲
    4.4.1  分散式文件系統
    4.4.2  NoSQL 資料庫
    4.4.3  雲資料庫
    4.4.4  實例：HBase 在滴滴出行的應用場景和最佳實踐
  4.5  地理大數據的實時處理
    4.5.1  流計算概述
    4.5.2  流計算處理流程
    4.5.3  流計算的應用場景
    4.5.4  流計算框架 Flink
    ◎ 本章習題
    ◎ 本章參考文獻
  第5章  時空數據建模與可視化
  5.1  時空數據模型
    5.1.1  時空數據定義
    5.1.2  快照模型
    5.1.3  事件模型
    5.1.4  軌跡模型
    5.1.5  地理流模型
  5.2  時間序列分析方法
    5.2.1  從時空數據模型到時間序列
    5.2.2  基於滑動窗口的局部動態分析
    5.2.3  周期性節律與異常模式發現
    5.2.4  時間序列預測
  5.3  軌跡數據處理與語義提取
    5.3.1  軌跡數據預處理
    5.3.2  路網匹配
    5.3.3  停駐點提取

  5.4  軌跡數據挖掘與行為分析
    5.4.1  軌跡相似性度量和聚類分析
    5.4.2  軌跡分類與行為識別
    5.4.3  多人軌跡交互與群體行為分析
    5.4.4  軌跡預測與軌跡生成
    5.4.5  軌跡隱私保護與合成數據
  5.5  動態可視化與交互平台
    5.5.1  動態可視化的原則與陷阱
    5.5.2  時空可視化的方法與範式
    5.5.3  主流平台介紹
    ◎ 本章習題
    ◎ 本章參考文獻
  第6章  空間回歸與地理過程建模
  6.1  空間回歸與地理加權回歸
    6.1.1  線性回歸分析
    6.1.2  非線性回歸分析
    6.1.3  全局空間回歸模型
    6.1.4  地理加權回歸模型
    6.1.5  空間權函數
    6.1.6  地理加權回歸的拓展模型
  6.2  空間聚類與熱點檢測
    6.2.1  DBSCAN 聚類
    6.2.2  K-Means 演算法與 K-Medoids 演算法
    6.2.3  層次聚類
    6.2.4  Joinpoint 回歸分析與其他空間聚類演算法
  6.3  元胞自動機模型與地理過程模擬
    6.3.1  元胞自動機模型基礎原理與發展概述
    6.3.2  斑塊生成土地利用變化模擬模型(PLUS)
    6.3.3  支持連續型要素的地理模擬模型(Density CA)
    6.3.4  多要素空間協同模擬與預測模型(CoCA)
    6.3.5  基於真實地塊的城市土地利用變化模擬模型(UrbanVCA)
  6.4  多智能體(Multi-Agent Model)模型
    6.4.1  多智能體原理與發展
    6.4.2  多智能體系統技術架構
    6.4.3  多智能體模擬平台與開發框架
    6.4.4  多智能體模型實現與工作流分析
  6.5  模型有效性檢驗和精度評價指標
    6.5.1  統計檢驗指標
    6.5.2  基礎誤差指標
    6.5.3  基於分類結果的評價指標
    6.5.4  空間相關指標
    6.5.5  空間格局一致性評價與景觀指數
  6.6  地理可解釋性和因果分析
    6.6.1  可解釋性機器學習的概念與重要性
    6.6.2  模型內置相關性方法
    6.6.3  基於模型無關的可解釋性方法
    6.6.4  針對深度學習模型的可解釋性方法
    6.6.5  因果效應分析與推斷方法
    ◎ 本章習題
    ◎ 本章參考文獻

附錄Ⅰ
  附表1：t檢驗臨界值表
  附表2：F檢驗臨界值表(α=0.05  0)
   附表3：曼-惠特尼U檢驗臨界值表(α=0.05  0，雙側)
附錄Ⅱ

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