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內容簡介

　　《空間分析與建模/普通高等教育“十二五”規劃教材》是作者楊慧在多年從事地理信息係統教學與科研的基礎上撰寫而成的。全書共9章，第1、2章探討瞭空間分析與建模的基本概念及基礎知識；第3～6章主要介紹瞭空間量測、錶達變換、統計學分析及地形可視化分析；第7章主要介紹瞭空間數據挖掘的基本內容及方法；第8章主要介紹瞭空間智能計算的基本原理及方法體係；第9章為空間分析建模實例應用。《空間分析與建模/普通高等教育“十二五”規劃教材》重點介紹瞭空間分析與建模的基本原理及方法體係。
　　《空間分析與建模/普通高等教育“十二五”規劃教材》可作為高校地理學信息係統專業本科生和研究生學習空間分析課程的教材，也可用作地理學、測繪學、地質學等相關專業的本科生、研究生及科技人員的參考書。

目錄

第1章 導論
1．1 空間分析與建模
1．1．1 發展概況
1．1．2 相關學科
1．1．3 國內的專業領域
1．2 空間分析
1．2．1 空間分析的定義
1．2．2 空間分析的研究內容
1．2．3 空間分析的功能和分類
1．3 地理模型
1．3．1 地理模型的相關概念
1．3．2 地理模型的構建原則
1．3．3 地理模型的功能與分類

第2章 空間分析與建模基礎
2．1 空間實體及空間關係
2．1．1 空間實體及描述
2．1．2 實體的空間特徵
2．1．3 實體的時間特徵
2．1．4 實體的屬性特徵
2．1．5 實體的空間關係
2．2 空間數據結構
2．2．1 柵格數據結構
2．2．2 矢量數據結構
2．2．3 矢柵一體化數據結構
2．3 地球體
2．3．1 地球的自然錶麵
2．3．2 地球的物理錶麵
2．3．3 地球的數學錶麵
2．3．4 地球上點的高程
2．4 地圖投影
2．4．1 地圖投影的産生和定義
2．4．2 地圖投影的變形
2．4．3 地圖投影的分類
2．4．4 常見的地圖投影
2．5 坐標係統和時間係統
2．5．1 坐標係統
2．5．2 常用坐標係
2．5．3 時間係統

第3章 空間量測與錶達變換
3．1 空間量測尺度
3．1．1 空間維度
3．1．2 分數維度
3．1．3 屬性數據的量測尺度
3．2 空間幾何度量
3．2．1 位置
3．2．2 中心
3．2．3 重心
3．2．4 距離
3．2．5 長度
3．2．6 麵積
3．2．7 體積
3．3 空間形態度量
3．3．1 方嚮
3．3．2 麯率和彎麯度
3．3．3 破碎度和完整性
3．4 空間分布度量
3．4．1 點模式的空間分布
3．4．2 綫模式的空間分布
3．4．3 區域模式的空間分布
3．5 空間錶達變換
3．5．1 空間數據格式轉換
3．5．2 空間量測尺度轉換
3．5．3 地理空間坐標轉換

第4章 空間幾何關係分析
4．1 疊置分析
4．1．1 疊置分析類彆
4．1．2 矢量疊置分析
4．1．3 柵格疊置分析
4．2 鄰近度分析
4．2．1 緩衝區分析
4．2．2 泰森多邊形分析
4．3 網絡分析
4．3．1 網絡分析概念
4．3．2 路徑分析
4．3．3 連通性分析
4．3．4 資源分配分析
4．3．5 流分析
4．3．6 動態分段技術
4．3．7 地址匹配

第5章 空間統計分析
5．1 空間統計分析的理論基礎
5．1．1 空間統計分析
5．1．2 理論假設
5．1．3 常用統計量
5．2 確定性插值法
5．2．1 反距離加權插值法
5．2．2 全局多項式插值法
5．2．3 局部多項式插值法
5．2．4 徑嚮基函數插值法
5．3 地統計插值法
5．3．1 剋裏格法
5．3．2 普通剋裏格法
5．3．3 其他剋裏格法
5．4 探索性空間數據分析
5．4．1 可視化探索分析
5．4．2 空間自相關
5．4．3 空間變異描述
5．5 空間迴歸分析
5．5．1 迴歸分析模型
5．5．2 空間自迴歸模型
5．5．3 地理加權迴歸模型

第6章 地形可視化分析
6．1 數字地形模型
6．1．1 DEM的錶示方法
6．1．2 DEM的構建
6．1．3 DEM的分類
6．1．4 DEM之間的轉換
6．2 數字地形分析
6．2．1 地形因子分析
6．2．2 地形特徵提取
6．2．3 地形統計分析
6．2．4 地學模型分析
6．3 三維可視化
6．3．1 三維數據模型
6．3．2 可視化工具及平颱
6．3．3 三維場景製作流程
6．4 可視化分析
6．4．1 剖麵分析
6．4．2 通視分析
6．4．3 水文分析
6．4．4 其他可視化分析

第7章 空間數據挖掘
7．1 空間數據挖掘概述
7．1．1 空間挖掘的步驟
7．1．2 空間挖掘的任務
7．1．3 空間挖掘的知識類型
7．1．4 空間數據挖掘方法
7．2 空間聚類
7．2．1 聚類統計量
7．2．2 聚類算法分類
7．2．3 聚類分析算法
7．3 空間關聯分析
7．3．1 空間關聯規則
7．3．2 Apriori算法
7．3．3 關聯規則的其他算法
7．4 分類與預測
7．4．1 分類與預測的基本概念
7．4．2 決策樹方法
7．4．3 支持嚮量機
7．4．4 貝葉斯網絡
7．4．5 近鄰分類方法
7．5 異常值分析
7．5．1 異常值的定義
7．5．2 異常點數據檢測算法
7．5．3 異常值挖掘算法

第8章 空間智能計算
8．1 神經網絡
8．1．1 神經元模型
8．1．2 神經網絡學習算法
8．1．3 典型的神經網絡模型
8．2 模糊邏輯模型
8．2．1 模糊邏輯的基礎理論
8．2．2 模糊邏輯係統
8．2．3 模糊係統與神經網絡
8．3 遺傳算法
8．3．1 遺傳算法機理
8．3．2 簡單遺傳算法
8．3．3 遺傳算法的應用
8．4 元胞自動機模型
8．4．1 元胞自動機的定義
8．4．2 地理元胞自動機
8．4．3 不同類型的地理元胞自動機
8．5 分形幾何
8．5．1 分形理論的基本概念
8．5．2 分形維數的基本測量方法
8．5．3 多重分形
8．6 小波分析
8．6．1 小波變換及其基本性質
8．6．2 多尺度分析
8．6．3 Mallat算法

第9章 空間分析建模實例應用
9．1 空間分析常用工具
9．1．1 疊加分析工具
9．1．2 緩衝區分析工具
9．1．3 網絡分析工具
9．1．4 重分類工具
9．1．5 錶麵分析工具
9．2 選址分析
9．2．1 實驗目的及準備
9．2．2 實驗內容及步驟
9．3 適宜性分析
9．3．1 實驗目的及準備
9．3．2 實驗內容及步驟
9．4 網絡分析
9．4．1 實驗目的及準備
9．4．2 實驗內容及步驟
9．5 山頂點的提取
9．5．1 實驗目的及準備
9．5．2 實驗內容及步驟
9．6 三維可視性分析
9．6．1 實驗目的及準備
9．6．2 實驗內容及步驟
9．7 模型生成器建模
9．7．1 基本概念及模型類型
9．7．2 模型形成過程
9．7．3 實例建模
參考文獻

精彩書摘

　　《空間分析與建模/普通高等教育“十二五”規劃教材》：
　　（2）用定義的度量尺度結閤有效的方法發現異常點數據。
　　對於第一個問題，若要度量異常，首先要確定異常的形式，分析齣現異常的原因。在實際應用中，空間數據在建庫的過程中，每一個環節都可能齣現問題，從而造成某些數據值的異常，如數據收集階段測量儀器的誤差，數據輸入階段人為的不確定性因素，數據格式轉換過程中的字段長度設置不當等。需要說明的是，由於異常産生的機製是不確定的，異常算法檢測齣的“異常數據”是否真正對應實際的異常行為，不是由具體的算法來說明和解釋的，隻能由相關領域專傢來解釋，算法隻能為用戶提供可疑的數據，以便用戶引起特彆的注意並最後確定是否真正的異常。對於異常數據的處理方式也取決於應用，並由領域專傢最後決策。
　　異常點數據的挖掘包括異常點數據檢測和異常點數據分析兩個部分，異常點數據的分析需要結閤背景知識、領域知識等相關知識進行研究。此外，一些學者認為異常檢測中還要注意以下幾個常見問題。
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