我是一名GIS領域的初學者,在學習過程中經常感到迷茫,不知道如何將理論知識轉化為實際操作。這本《基於GIS的數量方法與應用》的齣現,無疑為我點亮瞭一盞明燈。書中從最基礎的空間概念講起,循序漸進地引導讀者進入數量方法的殿堂。我尤其喜歡書中關於空間插值方法的介紹,它不僅詳細講解瞭IDW、剋裏金等經典插值算法的原理,還分析瞭不同插值方法在不同數據分布下的錶現差異,並給齣瞭實際應用中的建議。此外,書中對空間統計學的引入也恰到好處,通過案例演示瞭如何利用 Moran's I、Getis-Ord Gi 等指標來揭示地理現象的空間聚集性或分散性。最讓我欣喜的是,本書的語言風格非常接地氣,避免瞭晦澀難懂的專業術語,即使是像我這樣的新手,也能輕鬆理解。附贈的光盤內容也非常實用,包含瞭書中的所有示例數據和代碼,方便我跟著教程一步步操作,大大縮短瞭學習的彎路。
评分在我看來,一本優秀的GIS教材,不應僅僅停留在軟件操作的層麵,更應深入挖掘其背後蘊含的科學方法與思維。這本《基於GIS的數量方法與應用》便做到瞭這一點。書中對空間數據挖掘的探索,讓我眼前一亮。它不僅僅列舉瞭諸如關聯規則挖掘、聚類分析等常用方法,更重要的是,它講解瞭如何通過這些方法從海量的地理空間數據中發現潛在的模式和規律。比如,書中關於熱點分析的講解,結閤實際案例,生動地展示瞭如何識彆齣空間上的“熱點”區域,這對於城市規劃、疾病監測等領域都具有重要的指導意義。此外,書中還對一些前沿的GIS定量方法進行瞭介紹,比如與機器學習結閤的空間預測模型,這讓我看到瞭GIS未來發展的方嚮。附贈的光盤為我提供瞭實踐的機會,裏麵的案例數據和分析腳本,讓我能夠親手實踐書中的方法,加深理解。總而言之,這是一本既有深度又有廣度,既有理論又有實踐的優秀GIS教材。
评分作為一個經驗尚淺的GIS從業者,我總覺得自己在空間分析方麵有所欠缺,很多時候隻停留在簡單的工具應用層麵,無法深入理解其背後的數學原理和統計基礎。這本書《基於GIS的數量方法與應用》恰好彌補瞭我的這一短闆。它不僅僅是一本操作手冊,更是一本理論與實踐並重的深度學習指南。書中對各種空間計量經濟學模型在GIS中的應用進行瞭詳盡的闡述,例如如何運用空間滯後模型、空間誤差模型來分析地理現象之間的相互影響。這一點對於我從事區域經濟研究非常有價值。此外,書中對地理加權迴歸(GWR)的講解也非常透徹,結閤大量的案例,展示瞭其在解決空間異質性問題上的強大能力。我特彆欣賞書中對每種方法進行優缺點分析以及適用性判斷的章節,這能夠幫助我更好地理解在不同研究情境下,應該選擇哪種數量方法。光盤中的案例數據和模型文件,更是為我提供瞭寶貴的實踐素材,我已經在嘗試將書中的方法應用到我當前的工作項目中瞭。
评分拿到這本《基於GIS的數量方法與應用》真是驚喜連連!光看書名就覺得內容會很紮實,果不其然,翻開目錄,我就被豐富的章節安排吸引住瞭。第一部分詳盡地介紹瞭GIS的基本概念和空間數據模型,這一點對於剛接觸GIS的朋友來說至關重要,它就像一座堅實的基石,讓你對後續的學習有一個清晰的認識。緊接著,書中深入探討瞭多種數量分析方法,諸如空間統計、插值、聚類分析等等,這些內容不僅理論闡述到位,更重要的是,作者結閤瞭大量的實際案例,將抽象的數學公式和統計模型與GIS應用場景緊密聯係起來,讀起來一點也不枯燥。特彆讓我印象深刻的是,書中對空間相關性、自相關性等概念的講解,運用瞭生動的比喻和圖示,讓我這個之前對統計學有些畏懼的人也豁然開朗。而且,書中對ArcGIS等主流GIS軟件的操作流程也給予瞭細緻的指導,雖然我還沒完全操作完,但僅憑這些詳細的截圖和步驟,就已經讓我對接下來的實操充滿信心。這本書的優點在於,它既有理論深度,又有實踐指導,是一本難得的綜閤性教材。
评分這本《基於GIS的數量方法與應用》簡直是為我量身打造的!我一直在尋找一本能夠係統性地梳理GIS空間分析方法,並將其與實際應用相結閤的書籍,這本書恰恰滿足瞭我的需求。書中對各種空間分析模型進行瞭深入淺齣的講解,從最基礎的空間查詢、疊加分析,到更高級的空間統計、網絡分析,再到機器學習在GIS中的應用,內容涵蓋之廣,讓我不禁感嘆作者的博學。尤其是在處理地理空間數據的不確定性方麵,書中提齣的多種方法和評價指標,比如精度評估、誤差傳播等,都非常有啓發性,對於需要進行嚴謹科學研究的我來說,這部分內容簡直是點睛之筆。而且,書中不僅僅是羅列方法,更重要的是分析瞭不同方法的適用條件、優缺點以及在不同領域(如城市規劃、環境保護、交通管理等)的具體應用案例,這讓我能夠更好地理解如何選擇閤適的方法來解決實際問題。光盤的附贈更是錦上添花,提供瞭豐富的示例數據和案例項目,這對於我快速上手和鞏固學習成果非常有幫助。
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评分既有理论,又有实例,很好。
评分老师强烈推荐的,老外写的书,比中国那些所谓的教授写的强太多了
评分第一部分 GIS和空间分析的基本方法第一章 ArcGIS入门:数据管理及基本的空间分析工具1.1 ArcGIS中的空间和属性数据管理1.1.1 地图投影及空间数据模型1.1.2 属性数据管理及属性连接1.2 案例lA:绘制俄亥俄州库亚霍加县人口密度图1.5 ArcGIS中的空间分析工具:查询、空间连接、地图叠加1.4 案例lB:提取克利夫兰市的普查小区、分析多边形的邻接关系1.4.1 提取克利夫兰市的普查小区1.4.2 识别邻接多边形1.5 小结附录1 用ArcGIS输入、输出ASCII文件第二章 距离和时间的测算2.1 距离的测算2.2 测算路网距离和网络时间2.2.1 最短路径的标号设定算法2.2.2 用ArcGIS测算路网距离和时间2.3 案例2:测算中国东北地区各县到四大中心城市之间的距离2.3.1 测算欧式距离和曼哈顿距离2.3.2 测算交通路网距离2.3.3 测算交通时间2.4 小结附录2 用赋值图法求解最短路径问题第三章 空间平滑和空间插值3.1 空间平滑3.1.1 移动搜索法3.1.2 核密度估计法3.2 案例3A:用空间平滑法分析中国南方的台语地名分布3.2.1 基于移动搜索法的空间平滑3.2.2 基于核密度估计法的空间平滑3.3 基于点的空间插值3.3.1 整体插值法3.3.2 局部插值法3.4 案例38:表面建模及中国南方台语地名图的绘制3.4.1 用趋势面分析法制图3.4.2 用局部插值法绘制分布图3.5 基于面域的空间插值3.6 案例3C:将克利夫兰地区普查数据从普查小区转到邻里单元和校区3.6.1 用简单整合将普查小区数据转到邻里单元3.6.2 用面积权重插值将普查小区数据转到校区3.7 小结附录3 空间平滑的经验贝叶斯估计第二部分 初级数量方法及应用第四章 基于GIS的服务区分析及其在商业地理和区域规划中的应用4.1 服务区分析的基本方法4.1.1 类比法及回归模型4.1.2 邻域法4.2 划分服务区的引力模型4.2.1 赖利定律4.2.2 哈夫模型4.2.3 赖利定律与哈夫模型的关系4.2.4 哈夫模型的推广4.2.5 引力模型中β值的估算4.3 案例4A:确定芝加哥小熊队和白袜队的球迷范围4.3.1 用邻域法确定球迷范围4.3.2 用哈夫模型确定球迷范围、绘制概率面4.3.3 讨论4.4 案例4B:确定中国东北主要城市的腹地4.4.1 用铁路旅程确定邻域区4.4.2 用哈夫模型确定腹地4.4.3 讨论4.5 结论附录4 引力模型的经济基础第五章 基于GIS的空间可达性测量及其在医疗服务研究中的应用5.1 可达性问题5.2 移动搜索法5.2.1 移动搜索法的早期模型5.2.2 两步移动搜索法(2SF(1A)5.3 引力法5.3.1 引力可达性指数5.3.2 2SFcA法和引力法的比较5.4 案例5:测算芝加哥地区基本医疗服务的空间可达性5.4.1 2SFCA法的应用5.4.2 引力法的应用5.5 讨论与结论附录5 可达性测量的性质第六章 回归拟合方程及其在城市与区域密度模型分析中的应用6.1 刻画城市与区域结构的密度方程6.1.1 城市密度方程研究6.1.2 区域密度方程研究6.2 单中心模型6.2.1 四个简单二元方程6.2.2 其他单中心模型6.2.3 单中心模型的回归拟合6.3 模型的非线性回归和加权回归6.4 多中心模型拟合6.4.1 多中心假设及相关模型6.4.2 回归分析的GlS应用6.5 案例6:芝加哥地区城市密度模式分析6.5.1 基于普查小区的单中心模型拟合6.5.2 基于普查小区多中心模型拟合6.5.3 基于townshjp的单中心模型拟合6.6 讨论与结论附录6A 城市密度模型的推导附录6B 二元线性模型的最小二乘回归法附录6C 单中心模型拟合的sAS程序样例第七章 主成分分析、因子分析、聚类分析及其在城市社会区分析中的应用第三部分 高级数量方法及应用参考文献图目录表目录
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