數據分析與模擬叢書：基於Matlab的地理數據分析（附光盤1張） [Geographical Data Analysis With Matlab] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陳彥光 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 地理數據分析
• Matlab
• GIS
• 科學計算
• 地理信息係統
• 模擬
• 統計分析
• 數學建模
• 工程技術

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040341720

版次：1

商品编码：11067187

包装：平装

外文名称：Geographical Data Analysis With Matlab

开本：16开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：398

字数：590000

正文语种：中文

附件：光盘###

內容簡介

《數據分析與模擬叢書：基於Matlab的地理數據分析》麵嚮地理問題，基於Matlah軟件，講述瞭大量數學方法的應用思路和過程。內容涉及迴歸分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、判彆分析、時（空）間序列分析、Markov鏈、R/S分析、綫性規劃、層次分析法以及人工神經網絡建模等方法。通過模仿本書講授的計算過程，讀者可以加深對有關數學方法的認識和理解，並且掌握很多Matlab的應用技巧。本書最初以北京大學本科生計量地理學的輔助教材形式齣現，但實際上是作者對Matlab計算功能深入應用的經驗總結。本書中的講授體例與一般Matlab的教科書不同，計算過程設計為筆者獨創，在閏內外其他教科書中未曾見到。
本書雖然是以地理數據為分析對象展開論述的，但所涉及的內容絕大多數為通用方法。隻要改變數據的來源，書巾給m的計算過程完全可以應用到其他領域。本書可供地理學、生態學、環境科學、地質學、經濟學、城市規劃以及醫學、生物學等諸多領域的學生、研究人員和工程技術人員學習或參考。

作者簡介

陳彥光，男，1965年生，河南羅山人北京大學城市與環境學院副教授，博士，講授研究生“地理教學方法”、本科生“計量地理學”以及“城市規劃係統r程學”等課程中國地理學會學術委員會委員（2006-2009），國際ICA地理空間分析和建模委員會委員（2008-2012）。專業方嚮為城市、理論地理學和交叉科學，主要從事地理分形和空間復雜性研究主持或參與完成省部級以上科研項目近20項，發錶中文研究論文160餘篇，英文論文30餘篇齣版理論專著3部（含閤著），獨立齣版教材5部，參編教材1部1998年被評為河南省優秀中青年骨乾教師，2011年獲北京大學2011年度中國工商銀行優秀教師奬。

內頁插圖

目錄

第1章 一元綫性迴歸分析
1.1 綫性迴歸模型的矩陣形式
1.1.1 同歸模型的矩陣錶示
1.1.2 主要統計量的矩陣錶示
1.2 一元綫性迴歸
1.2.1 數據的初步考察
1.2.2 第一種模型求解途徑——矩陣運算
1.2.3 第二種模型求解途徑——多項式擬閤
1.2.4 第三種模型求解途徑——調用迴歸分析程序包
1.3 統計檢驗
1.3.1 相關知識的說明
1.3.2 主要的統計檢驗
1.4 總體迴歸估計和預測分析
1.4.1 總體迴歸估計
1.4.2 解釋和外推預測分析
1.5 小結

第2章 多元逐步迴歸分析
2.1 多元綫性迴歸分析
2.1.1 第一種途徑——利用矩陣運算
2.1.2 第二種途徑——調用迴歸分析程序包
2.1.3 統計檢驗
2.2 多重共綫性判斷
2.2.1 VIF值的第一種計算方法
2.2.2 VIF值的第二種計算方法
2.2.3 多元同歸分析的變量選擇問題
2.3 逐步迴歸分析
2.3.1 Matlab逐步迴歸功能說明
2.3.2 逐步迴歸的實現
2.3.3 迴歸結果的輸齣和解讀
2.4 逐步擬閤
2.4.1 怏速擬閤方法
2.4.2 詳細擬閤方法
2.4.3 幾點說明
2.5 小結

第3章 非綫性模型參數估計
3.1 常見數學模型錶達式
3.2 常見實例——一變量的情形
3.2.1 指數模型（Ⅰ）
3.2.2 對數模型
3.2.3 冪指數模型
3.2.4 雙麯綫模型
3.2.5 Logistic模型（二參數形式）
3.2.6 指數模型（Ⅱ）
3.2.7 指數模型與Iogistic模型
3.3 常見實例——一變量化為多變量的情形
3.3.1 多項式模型
3.3.2 二次指數模型
3.3.3 三參數logistic模型
3.3.4 Gamma模型
3.4 常見實例——多變量的情形
3.4.1 Cobb-Douglas生産函數
3.4.2 帶有交叉變量的迴歸模型
3.5 廣義綫性擬閤
3.5.1 廣義綫性擬閤函數
3.5.2 典型的例子
3.6 方法比較
3.7 小結

第4章 主成分分析
4.1 實例和數據
4.1.1 案例數據
4.1.2 數據的保存與調用
4.2 第一套計算方案
4.2.1 詳細計算步驟
4.2.2 計算程序的整理和結果的輸齣
4.2.3 計算結果的整理
4.3 第二套計算方案
4.3.1 程序的修改
4.3.2 兩套方案的比較
4.4 第三套計算方案
4.4.1 計算程序
4.4.2 T統計量
4.5 配套函數的調用
4.5.1 從協方差矩陣齣發
4.5.2 主成分的殘差分析
4.5.3 Bartlett檢驗
4.6 結果分析方法
4.6.1 結果分析
4.6.2 綜閤評價
4.7 小結

第5章 因子分析
第6章 層次聚類分析
第7章 判彆分析
第8章 自相關分析
第9章 自迴歸分析
第10章 譜分析
第11章 小波分析
第12章 R/S分析
第13章 Markov鏈分析
第14章 綫性規劃
第15章 層次分析法
第16章 人工神經網絡

數據分析與模擬叢書：基於MATLAB的地理數據分析 探索地理世界的奧秘，洞察空間規律的脈絡——一本融閤理論與實踐的地理數據分析指南。 在當今信息爆炸的時代，地理數據以其海量、多源、時空交織的特性，成為理解和解決復雜地理問題的關鍵。從氣候變化、城市規劃到資源管理、環境監測，再到交通流預測、災害風險評估，無處不在的地理信息為我們提供瞭認識和改造世界的獨特視角。然而，如何有效地提取、處理、分析和可視化這些龐雜的數據，從中挖掘齣有價值的洞察，卻是許多研究者和實踐者麵臨的挑戰。《基於MATLAB的地理數據分析》作為“數據分析與模擬叢書”的重要組成部分，正是為瞭應對這一挑戰而精心打造。本書旨在為廣大地理信息科學、測繪工程、遙感科學、環境科學、城市規劃、統計學以及相關領域的學生、研究人員和從業人員提供一套係統、深入且極具操作性的學習方案，幫助他們掌握利用MATLAB進行地理數據分析的核心技能。 本書的獨特之處在於，它並非僅僅羅列MATLAB的各項地理數據處理工具，而是將理論知識、算法原理與實際操作緊密結閤，以真實世界的地理問題為導嚮，引導讀者逐步構建完整的地理數據分析流程。我們深知，掌握一門工具是為瞭解決問題，而解決問題的能力則源於對問題本身的深刻理解以及對分析方法的靈活運用。因此，本書在內容組織上，力求做到： 一、 係統性的理論框架構建： 地理數據分析的本質是對空間現象的理解與建模。本書在開篇部分，便為讀者構建瞭一個紮實的理論基礎。我們將深入探討地理數據的基本概念，包括其類型（矢量數據、柵格數據、點雲數據等）、特徵（空間位置、屬性信息、時間維度）、以及地理坐標係、投影變換等空間基準知識。這些基礎概念是理解後續所有分析方法的前提。 接著，我們將係統性地介紹地理空間分析的經典理論和方法。這包括但不限於： 空間查詢與空間關係分析： 如何根據空間位置或屬性信息檢索地理要素，以及如何判斷要素之間的空間關係（相交、包含、鄰近等）。 空間疊置與空間分析： 如何將不同圖層的數據進行疊加分析，計算空間重疊的區域，並在此基礎上進行緩衝區分析、疊加分析、疊加統計等操作。 空間插值與趨勢分析： 如何利用已知離散點的數據，推斷未知區域的值，以構建連續的空間錶麵，如高程模型、氣溫分布圖等。本書將介紹多種插值方法，如反距離權重法（IDW）、剋裏金插值（Kriging）、樣條函數插值等，並分析其適用場景和優缺點。 空間統計與模式分析： 如何運用統計學方法，揭示地理要素的空間分布模式（聚集、分散、隨機），檢測空間自相關性，以及進行熱點分析和冷點分析。 網絡分析： 如何在地理網絡（如道路、河流）上進行路徑分析、服務區域分析、最短路徑查找等。 柵格分析： 針對柵格數據，我們將介紹坡度、坡嚮、地形剖麵、流域分析、可見性分析等一係列強大的柵格處理工具。 二、 MATLAB在地理數據分析中的核心應用： MATLAB憑藉其強大的矩陣運算能力、豐富的工具箱以及直觀的編程環境，已成為科學計算和數據分析的理想選擇。本書將聚焦於MATLAB及其相關的工具箱，如Mapping Toolbox和Spatial Data Science Toolbox（如果有的話，或介紹其功能），詳細講解如何在MATLAB中實現上述地理數據分析的理論方法。 我們將從MATLAB的基礎操作入手，逐步過渡到地理數據對象的創建、加載、編輯和管理。讀者將學習如何： 讀取和寫入各類地理數據格式： 包括Shapefile、GeoTIFF、NetCDF、CSV（包含經緯度信息）等。 數據預處理與清洗： 如何處理缺失值、異常值，進行坐標係轉換、投影變換，以及柵格數據的重采樣、裁剪、閤並等操作。 空間查詢與空間關係實現： 利用MATLAB的函數實現點與麵、綫與麵、麵與麵的空間關係判斷。 空間分析功能的編程實現： 緩衝區分析（Buffering）： 學習如何圍繞點、綫、麵要素生成指定距離的緩衝區。 疊加分析（Overlay Analysis）： 演示如何將不同圖層的空間要素進行組閤，計算交集、並集、差集等。 插值（Interpolation）： 詳細講解如何使用IDW、Kriging等方法在MATLAB中實現空間插值，並可視化插值結果。 空間統計（Spatial Statistics）： 介紹如何計算 Moran's I、Geary's C 等空間自相關指數，進行Getis-Ord Gi熱點分析。 柵格處理（Raster Processing）： 演示如何進行坡度、坡嚮計算，柵格重分類，以及基於DEM的水文分析。 網絡分析（Network Analysis）： 講解如何在MATLAB中構建和分析地理網絡，查找最短路徑等。 高級數據可視化： 如何利用MATLAB強大的繪圖功能，生成美觀、信息豐富的地理空間可視化圖件，包括地圖散點圖、熱力圖、等值綫圖、三維地形圖、空間密度圖等，並支持交互式地圖瀏覽。 模型構建與仿真： 講解如何基於地理數據構建統計模型、機器學習模型，進行空間預測和模擬，例如土地利用變化模擬、汙染物擴散模擬等。 三、 豐富的案例驅動式學習： 理論學習與實際應用之間存在鴻溝，而案例正是連接這兩者的橋梁。《基於MATLAB的地理數據分析》的最大特色之一，便是其豐富的、貼近實際的案例研究。本書並非從理論到理論，而是緊密圍繞具體的地理問題展開講解，讓讀者在解決實際問題的過程中，潛移默化地掌握相關理論和技術。 書中將涵蓋以下類型的典型案例（但不限於）： 城市擴張與土地利用變化分析： 利用遙感影像和GIS數據，通過MATLAB進行圖像分類、變化檢測，並分析城市擴張的時空特徵及驅動因素。 地形分析與地質災害風險評估： 基於DEM數據，進行坡度、坡嚮、匯流纍積度分析，識彆潛在的滑坡、泥石流風險區域。 氣候與環境要素的空間分布模擬： 利用氣象站點數據，進行空間插值，繪製氣溫、降水等要素的分布圖，並分析其空間異質性。 交通流量與擁堵分析： 結閤GPS軌跡數據或交通流量數據，利用MATLAB進行路徑分析、聚集分析，識彆交通瓶頸區域。 生態環境監測與評估： 分析植被指數（NDVI）的時空變化，評估生態環境質量，預測生態敏感區域。 人口與社會經濟空間格局分析： 結閤人口普查數據、POI數據等，分析人口密度、社會經濟指標的空間分布特徵，探索其與地理環境的關係。 每一個案例都將包含詳細的數據準備、分析步驟、MATLAB代碼實現、結果解釋以及結論的提齣。讀者可以跟隨案例的演示，動手實踐，從而加深對理論知識的理解，並學會如何將所學技能應用於解決自己遇到的實際問題。 四、 實踐性與前沿性的有機結閤： 本書在強調MATLAB核心功能的同時，也關注地理數據分析領域的新興技術和發展趨勢。我們將適時介紹： 大數據處理技術在地理領域的應用： 探討如何利用MATLAB與Hadoop、Spark等大數據平颱進行集成，處理更大規模的地理數據。 機器學習與深度學習在地理空間建模中的應用： 介紹如何利用MATLAB的深度學習工具箱，構建更精準的空間預測和分類模型。 時空數據分析方法： 深入探討時空立方體、時空聚類等方法，以揭示地理現象的時間演變規律。 地理數據科學的新理念與新工具： 引導讀者關注地理信息科學的前沿研究方嚮，培養獨立解決復雜地理問題的能力。 五、 完備的學習支持： 為方便讀者學習和實踐，本書附帶一張光盤，其中包含： 本書涉及的所有MATLAB源程序代碼： 讀者可以直接運行、修改和學習。 本書中使用的示例數據集： 方便讀者跟著案例進行復現和拓展。 補充的參考資料和鏈接： 幫助讀者進一步深入學習。 誰適閤閱讀本書？ 地理信息科學、測繪工程、遙感科學、地理學等專業的本科生和研究生： 本書將是他們掌握地理數據分析核心技能的理想教材。 城市規劃、環境保護、資源管理、交通工程、農業科學等領域的從業人員： 希望利用地理數據優化決策、提升工作效率的專業人士。 對地理空間數據分析感興趣的科研人員和開發者： 尋求係統性學習MATLAB在地理領域應用的實踐指南。 任何希望深入理解和分析地理現象，並具備一定的編程基礎的讀者。 結語： 《基於MATLAB的地理數據分析》不僅僅是一本工具書，更是一本引領讀者探索地理世界、洞察空間規律的啓濛之作。我們相信，通過本書的學習，您將能夠熟練運用MATLAB這一強大的工具，在地理數據的海洋中揚帆遠航，發現隱藏的奧秘，解決現實世界的挑戰，為相關領域的科學研究和實際應用貢獻您的力量。現在，就讓我們一同踏上這段精彩的地理數據分析之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點之一在於其提供的豐富實踐資源，尤其是光盤中的內容。我試著運行瞭其中幾個示例程序，發現代碼編寫規範，注釋詳細，很容易理解和修改。更重要的是，光盤中包含的真實地理數據集，讓我可以跳過繁瑣的數據收集和預處理環節，直接進入分析和建模的階段。這對於想要快速掌握地理數據分析技能的讀者來說，無疑節省瞭大量寶貴的時間。例如，書中關於遙感影像分類的案例，就提供瞭一套完整的遙感影像數據和相應的Matlab代碼，我按照步驟操作後，成功實現瞭對遙感影像的分類，這讓我對遙感數據分析有瞭初步的認識和信心。這種“拿來即用”的學習模式，極大地提升瞭我的學習效率和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我發現這本書在算法的引入和講解上，非常注重理論與實踐的結閤。它沒有簡單地羅列齣一堆算法名稱，而是選擇瞭一些在地理數據分析中最為常用和重要的算法，比如聚類分析、迴歸分析，以及一些空間統計方法。對於每一種算法，作者都先用簡潔明瞭的語言闡述其基本原理，然後迅速過渡到如何使用Matlab的內置函數或者自己編寫代碼來實現。讓我驚喜的是，書中提供瞭大量的真實地理數據作為示例，讓我可以親手操作，驗證算法的效果。例如，在講解K-means聚類算法時，書中就利用瞭某區域的土地利用數據，通過聚類分析來識彆不同的土地利用類型，這個過程的演示非常有說服力，讓我對算法的應用有瞭更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，采用瞭沉穩的藍色調，點綴著一些抽象的地理信息係統（GIS）圖層和代碼元素的圖案，整體散發齣一種專業而又不失現代感的學術氣息。封麵上方的“數據分析與模擬叢書”字樣清晰醒目，錶明瞭它在整個係列中的定位，而副標題“基於Matlab的地理數據分析”則直接點齣瞭核心內容，讓人一眼就能明白這本書是為那些對利用Matlab進行地理空間數據處理和分析感興趣的讀者準備的。特彆是“附光盤1張”的提示，更是給喜歡實踐操作的讀者吃瞭一顆定心丸，意味著配套的軟件、示例代碼和數據集都唾手可得，可以大大降低學習門檻，加快動手實踐的進程。書脊的設計也很人性化，文字清晰，方便在書架上快速找到。整體而言，從外觀到初步的內容指嚮，這本書就傳遞齣一種嚴謹、實用、內容豐富的信號，讓人對接下來的閱讀充滿期待。

评分☆☆☆☆☆

這本書在處理地理空間數據模型和可視化方麵，給我留下瞭深刻的印象。它詳細介紹瞭如何利用Matlab強大的繪圖功能，將復雜的地理信息轉化為直觀易懂的圖形。從基礎的二維散點圖、綫圖，到更高級的三維地形圖、熱力圖，再到GIS領域常用的圖層疊加、緩衝區分析等可視化展示，書中都給齣瞭詳盡的步驟和代碼示例。我特彆喜歡它在介紹等值綫圖和坡度分析的部分，作者不僅給齣瞭生成這些圖形的代碼，還深入解釋瞭背後的數學原理和實際應用意義，讓我不僅僅是學會瞭“怎麼做”，更明白瞭“為什麼這麼做”。此外，對於柵格數據的處理，例如DEM（數字高程模型）數據的讀取、分析和可視化，書中也進行瞭非常係統和細緻的講解，這在很多同類書籍中並不多見。

评分☆☆☆☆☆

在收到這本書的那一刻，我就迫不及待地翻開瞭第一章。開篇的引言部分並沒有像很多技術類書籍那樣直接切入枯燥的理論，而是從地理數據分析的廣泛應用和重要性入手，結閤瞭一些引人入勝的案例，比如城市規劃、環境監測、資源管理等，讓我立刻感受到瞭這個領域的魅力和學習的價值。緊接著，作者並沒有急於介紹復雜的算法，而是先對Matlab的基礎知識進行瞭簡要迴顧，特彆是針對地理數據處理可能涉及到的矩陣運算、圖形繪製等進行瞭重點講解，這對於像我這樣Matlab基礎相對薄弱的讀者來說，無疑是一份及時雨。這種循序漸進的教學方式，讓我能夠逐步建立起對Matlab在地理分析中的信心，避免瞭一上來就被大量專業術語和代碼淹沒的挫敗感。

评分☆☆☆☆☆

北大的老师就是牛，非常好

评分☆☆☆☆☆

喜欢这本书，包装也很好。

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本工具书，学习中～

评分☆☆☆☆☆

相当给力的专业书籍

评分☆☆☆☆☆

课本不错，是正品，好久就想学习了，好好看看

评分☆☆☆☆☆

讲解非常系统，科学到位，实例分析经典

评分☆☆☆☆☆

很多人推荐这本，还没看，希望是本好书。京东包装很好

评分☆☆☆☆☆

在简要介绍原理的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何在R中实现数量分析。可作为生态学、环境科学及其他相关领域（例如海洋学、分子生态学、农学和土壤科学）本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参考书。

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，我们很喜欢