这本《基于GIS的数量方法与应用》简直是为我量身打造的!我一直在寻找一本能够系统性地梳理GIS空间分析方法,并将其与实际应用相结合的书籍,这本书恰恰满足了我的需求。书中对各种空间分析模型进行了深入浅出的讲解,从最基础的空间查询、叠加分析,到更高级的空间统计、网络分析,再到机器学习在GIS中的应用,内容涵盖之广,让我不禁感叹作者的博学。尤其是在处理地理空间数据的不确定性方面,书中提出的多种方法和评价指标,比如精度评估、误差传播等,都非常有启发性,对于需要进行严谨科学研究的我来说,这部分内容简直是点睛之笔。而且,书中不仅仅是罗列方法,更重要的是分析了不同方法的适用条件、优缺点以及在不同领域(如城市规划、环境保护、交通管理等)的具体应用案例,这让我能够更好地理解如何选择合适的方法来解决实际问题。光盘的附赠更是锦上添花,提供了丰富的示例数据和案例项目,这对于我快速上手和巩固学习成果非常有帮助。
评分作为一个经验尚浅的GIS从业者,我总觉得自己在空间分析方面有所欠缺,很多时候只停留在简单的工具应用层面,无法深入理解其背后的数学原理和统计基础。这本书《基于GIS的数量方法与应用》恰好弥补了我的这一短板。它不仅仅是一本操作手册,更是一本理论与实践并重的深度学习指南。书中对各种空间计量经济学模型在GIS中的应用进行了详尽的阐述,例如如何运用空间滞后模型、空间误差模型来分析地理现象之间的相互影响。这一点对于我从事区域经济研究非常有价值。此外,书中对地理加权回归(GWR)的讲解也非常透彻,结合大量的案例,展示了其在解决空间异质性问题上的强大能力。我特别欣赏书中对每种方法进行优缺点分析以及适用性判断的章节,这能够帮助我更好地理解在不同研究情境下,应该选择哪种数量方法。光盘中的案例数据和模型文件,更是为我提供了宝贵的实践素材,我已经在尝试将书中的方法应用到我当前的工作项目中了。
评分拿到这本《基于GIS的数量方法与应用》真是惊喜连连!光看书名就觉得内容会很扎实,果不其然,翻开目录,我就被丰富的章节安排吸引住了。第一部分详尽地介绍了GIS的基本概念和空间数据模型,这一点对于刚接触GIS的朋友来说至关重要,它就像一座坚实的基石,让你对后续的学习有一个清晰的认识。紧接着,书中深入探讨了多种数量分析方法,诸如空间统计、插值、聚类分析等等,这些内容不仅理论阐述到位,更重要的是,作者结合了大量的实际案例,将抽象的数学公式和统计模型与GIS应用场景紧密联系起来,读起来一点也不枯燥。特别让我印象深刻的是,书中对空间相关性、自相关性等概念的讲解,运用了生动的比喻和图示,让我这个之前对统计学有些畏惧的人也豁然开朗。而且,书中对ArcGIS等主流GIS软件的操作流程也给予了细致的指导,虽然我还没完全操作完,但仅凭这些详细的截图和步骤,就已经让我对接下来的实操充满信心。这本书的优点在于,它既有理论深度,又有实践指导,是一本难得的综合性教材。
评分我是一名GIS领域的初学者,在学习过程中经常感到迷茫,不知道如何将理论知识转化为实际操作。这本《基于GIS的数量方法与应用》的出现,无疑为我点亮了一盏明灯。书中从最基础的空间概念讲起,循序渐进地引导读者进入数量方法的殿堂。我尤其喜欢书中关于空间插值方法的介绍,它不仅详细讲解了IDW、克里金等经典插值算法的原理,还分析了不同插值方法在不同数据分布下的表现差异,并给出了实际应用中的建议。此外,书中对空间统计学的引入也恰到好处,通过案例演示了如何利用 Moran's I、Getis-Ord Gi 等指标来揭示地理现象的空间聚集性或分散性。最让我欣喜的是,本书的语言风格非常接地气,避免了晦涩难懂的专业术语,即使是像我这样的新手,也能轻松理解。附赠的光盘内容也非常实用,包含了书中的所有示例数据和代码,方便我跟着教程一步步操作,大大缩短了学习的弯路。
评分在我看来,一本优秀的GIS教材,不应仅仅停留在软件操作的层面,更应深入挖掘其背后蕴含的科学方法与思维。这本《基于GIS的数量方法与应用》便做到了这一点。书中对空间数据挖掘的探索,让我眼前一亮。它不仅仅列举了诸如关联规则挖掘、聚类分析等常用方法,更重要的是,它讲解了如何通过这些方法从海量的地理空间数据中发现潜在的模式和规律。比如,书中关于热点分析的讲解,结合实际案例,生动地展示了如何识别出空间上的“热点”区域,这对于城市规划、疾病监测等领域都具有重要的指导意义。此外,书中还对一些前沿的GIS定量方法进行了介绍,比如与机器学习结合的空间预测模型,这让我看到了GIS未来发展的方向。附赠的光盘为我提供了实践的机会,里面的案例数据和分析脚本,让我能够亲手实践书中的方法,加深理解。总而言之,这是一本既有深度又有广度,既有理论又有实践的优秀GIS教材。
评分Good
评分好书推荐,有点Gis基础阅读更好
评分很好的入门教材
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
评分示例讲的比较好,就是学会其它软件如GEOda、sas等!
评分深入浅出,好书。
评分正版,很好,就是没有多少优惠
评分该书是GIS和计量方法在社会科学领域中各种应用的集中演示。在方法层面上,包括从简单的回归分析到线性规划和求解方程组,在应用层面上,包括城市与区域研究的一些典型问题,如市场和城市吸引范围的划分、便捷度的度量、区域增长模式的分析、城市用地的模拟,也涉猎更前沿的犯罪与健康问题。
评分就是从外面调的,有点慢
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