地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版） 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　面向大数据，《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》提出数据场、云模型、地学粗空间和空间数据挖掘视角，构建空间数据挖掘金字塔，给出挖掘机理，介绍概念格，总结空间数据源，导出清理空间观测数据的选权迭代法。面向地理信息系统数据研究空间的关联规则、分布规则、概化规则和聚类规则的挖掘，从图像中发现指导图像分类、特征提取、表情识别的空间知识，以及时空分布的视频数据挖掘。这些理论，在滑坡监测、车轮形变、银行选址、土地利用、人脸识别、公共安全等实际领域，获得了有价值的应用成果，自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDB Miner和RSImage Miner。
　　《地球观测与导航技术丛书：空间数据挖掘理论与应用（第2版）》可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、地理信息系统、遥感、全球定位系统、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用，亦可作为高等学校相关专业本科生和研究生的参考用书。

作者简介

　　李德仁，德国斯图加特大学博士，瑞士苏黎世联邦理工大学名誉博士，摄影测量与遥感学家，武汉大学教授，博士生导师，中国科学院地学部院士，中国工程院电子信息学部院士，国际欧亚科学院院士，第九届全国政协委员，武汉大学学术委员会主任，测绘遥感信息工程国家重点实验室学术委员会主任，中国测绘学会副理事长，武汉“中国光谷”首席科学家，国际摄影测量与遥感学会名誉会员。历任全球对地观测卫星委员会中国副主席和一体化全球观测战略伙伴关系联合主席之一，亚洲地理信息学会创会会长，国家有突出贡献的中青年专家，国家973计划专家顾问组成员，国务院学位委员会评议组成员，国家自然科学基金委员会学科评议组成员，中国测绘学会理事长，国际摄影测量与遥感学会第Ⅲ委员会主席（1988～1992年）和第Ⅵ委员会主席（1992～1996年），测绘遥感信息工程国家重点实验室主任，原武汉测绘科技大学校长。1982年，他提出的选权迭代法，被国际测量学界称为“李德仁方法”；1985年，他提出可靠性理论，科学地“解决了测量学上一个百年来的问题”：20世纪90年代，他提出地球空间信息学的概念和理论体系；1994年，他提出并奠定空间数据挖掘的基础，；21世纪以来，他又提出广义和狭义空间信息网格，推进数字地球与智慧地球建设。他在多方面的独到建树，直接推动了技术进步和产业发展，其成果相继获得德国“汉莎航空测量奖”、国家科技进步二等奖等10余项奖励。已发表论文650余篇，出版专著11本：培养硕士研究生80多名，博士研究生130多名，5篇博士学位论文被评为全国优秀博士学位论文。
　　
　　王树良，第十一届全国青联委员，教育部新世纪优秀人才，教育部软件工程专业教学指导委员会委员，北京理工大学教授、博士生导师、软件学院副院长。提出了空间数据挖掘视角，获得IGI Global的the Fifth Annual InfoSci-Journals Excellencei in Research Awards、全国优秀博士学位论文、第十一届教育部霍英东青年教师二等奖等。兼任IJGCRSIS等编委、内蒙古自治区数据挖掘与知识工程重点实验室主任。已获得国家发明专利授权2项，发表论文30余篇，出版专著3本。
　　
　　李德毅，计算机工程和人工智能专家，中国工程院院士，国际欧亚科学院院士，现任中国指挥与控制学会名誉理事长，中国人工智能学会理事长，国家信息化专家咨询委员会委员，总参信息化部研究员，少将军衔，博士生导师，清华大学、国防大学兼职教授。在国际上最早提出“控制流一数据流”图对理论.1985年被国际IEE总部授予计算机和控制类年度期刊很好学术成果奖；1999年攻克世界难题“三级倒立摆动平衡”问题，获得世界自动控制联合会杰出论文奖；长期从事云模型、云计算、数据挖掘、复杂网络、智能驾驶等研究，已出版英文专著3本，获得国家发明专利10项，国家和军队级科技进步奖18项，发表学术论文180余篇，主编技术丛书7本，培养博士、硕士研究生百余名。被国家授予有突出贡献的回国留学人员，享受政府特殊津贴，国家有突出贡献的中青年专家，获得何梁何利奖和军队专业技术重大贡献奖。

内页插图

目录

《地球观测与导航技术丛书》出版说明
序一
序二
序三
第二版前言
第一版前言

第1章 绪论
1.1 空间数据挖掘的由来
1.2 空间数据挖掘的价值
1.3 空间数据挖掘的难点
1.4 本书的内容和组织结构

第2章 空间数据挖掘基础
2.1 基本概念
2.2 空间数据挖掘视角
2.3 空间数据挖掘金字塔
2.4 空间粒度和空间尺度
2.5 空间数据挖掘的知识类型
2.6 空间知识的表达
2.7 空间数据挖掘与相关学科的关系
2.8 空间数据挖掘系统
2.9 小结

第3章 空间数据挖掘的数据源
3.1 空间数据的内容和特性
3.2 空间数据获取
3.3 空间数据结构
3.4 空间数据模型
3.5 空间数据的组织和管理
3.6 国家空间数据基础设施
3.7 中国国家空间数据基础设施
3.8 从空间数据基础设施到大数据
3.9 小结

第4章 空间数据清理
4.1 空间数据的污染问题
4.2 空间数据清理的基本内容
4.3 空间观测数据的清理
4.4 空间图形图像的清理
4.5 基于DHP法的空间数据选择
4.6 小结

第5章 空间数据挖掘可用的理论方法
5.1 确定集合论
5.2 扩展集合论
5.3 仿生学
5.4 可视化
5.5 决策树
5.6 小结

第6章 数据场
6.1 空间数据辐射
6.2 数据场的概念和性质
6.3 数据场的场强和势
6.4 小结

第7章 云模型
7.1 随机性和模糊性
7.2 云模型的概念
7.3 云模型的类型
7.4 云发生器
7.5 云变换
7.6 基于云模型的不确定推理
7.7 小结

第8章 地学粗空间
8.1 粗集的局限
8.2 地学粗空间的概念
8.3 地学粗空间的组成
8.4 基于向量的属性简化
8.5 在地球空间信息学中的应用
8.6 小结

第9章 概念格
9.1 概念的形成
9.2 概念格理论
9.3 概念格的构建和Hasse图的绘制
9.4 小结

第10章 宝塔滑坡的监测数据挖掘
10.1 宝塔滑坡
……
第11章 GIS数据挖掘
第12章 遥感图像挖掘

精彩书摘

　　2.4空间粒度和空间尺度
　　空间粒度和空间尺度是空间数据挖掘的一对孪生指标。不同空间尺度下有不同的空间粒度含义，空间尺度反映概念粒度的缩放程度，如概念“武汉到北京1100km”，在全球尺度考虑是一个较近距离的粒度，而在湖北省尺度考虑则是一个很远距离的粒度。不同空间粒度的概念应在特定的空间尺度下定义。而且，遥感针对不同对象和不同应用目的，以不同精度的传感器获取客观世界的测量数据，获取过程也带有一定的空间粒度和空间尺度。
　　2.4.1空间粒度
　　人类的创造活动和认识活动虽然有所差别，但有一个共同的特点，就是具有粗细、层次和角度上的不同。为了把这个重要的特点反映在空间数据挖掘的过程中，有必要引入空间粒度的概念。
　　空间粒度在空间数据挖掘中度量空间数据的精细度，以及空间信息和空间知识的抽象度。粒度在物理学中本指微粒或颗粒大小的平均度量，它在空间数据挖掘中可看作像素的大小、计算程序单元的分割程度、空间数据的认识层次等。空间粒度有宏观、中观或微观之分，基于空间粒度的知识也可以区分为高抽象层的概化知识、多个抽象层的多层知识、原始数据层的原始层知识等。
　　人类智能能够从极不相同的粒度世界上观察和分析同一问题，而且往返自如，各有各的用处。与此相似，空间数据挖掘也是分别从不同层次上透彻分析数据、信息或概念，通过粒度上卷（Roll Up）统览概括，以及粒度下钻（Drill Down）细剖微细，挖掘不同层次的知识，满足不同的需要。粒度上卷是从较细的粒度世界（Finer Granularity）跃升到较粗的粒度世界（Coarser Granularity），而粒度下钻是从较粗的粒度世界沉降到较细的粒度世界。应该说，究竟在多大的粒度上从空间数据中挖掘知识，并无永恒的最优观察距离，而是取决于要研究和发现的问题。例如，空间数据仓库的空间粒度是多重的。抽象的结果还能保持多少细粒度世界的全部性质？在粗粒度世界中无解的问题，可不可以在细粒度世界有解？是值得研究的课题。一般而言，粒度反映空间对象在粗细、层次和角度上的不同。粗略的对象，高层次的问题，全角度的考察都是粒度大的表现；反之，细微的对象、低层次的问题、独特角度的考察都是粒度小的表现。在处理空间信息时，可把粒度与空间信息的共同处理单元相联系。若处理这些单元需要较强的功能，则称其为大粒度的；反之称其为小粒度的。
　　……

前言/序言

　　空间数据挖掘旨在解决“空间数据海量而知识贫乏”的瓶颈问题。长期以来，人们基本上是套用数据挖掘的策略研究空间数据挖掘，没有充分顾及到空间数据和普通事务数据的不同特点。现有的空间数据挖掘书籍或涉及空间数据挖掘的某些章节的作者，其学科背景在很大程度上是来自于计算机领域。虽然计算机科学与地球空间信息科学在方法上有所渗透，但是两者的学科基础和思维方法还是非常不同的，这决定了空间数据挖掘和数据挖掘的差异。作者深感传统研究方法的局限性，并在自己的研究和应用过程中努力突破其束缚。
　　1994年，在加拿大渥太华举行的GIS国际学术会议上，李德仁首次提出了从GIS数据库中发现知识（KDG）的概念，认为它能够把GIS有限的数据变成无限的知识，精练和更新GIS数据，使GIS成为智能化的信息系统，率先从GIS空间数据中发现了用于指导GIS空间分析的知识。后来，他组建了自己的研究团体，指导他们把KDG进一步发展为空间数据挖掘，系统研究或提出了可用的理论、技术和方法，并取得了可喜的创新性成果，从而敲响了武汉大学在地球空间信息学中进行空间数据挖掘的战鼓。
　　作者指导的研究团队，由数十名教授、副教授、博士后、博士生和硕士生组成老、中、青相结合的梯队，地球空间信息科学和计算机科学等学科交叉，优势互补。先后申请并完成了有关空间数据挖掘的国家自然科学基金优秀重点实验室项目、国家重大基础研究计划（973）、国家高技术研究发展计划（863）、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、香港特别行政区政府基金项目、国家教育部博士点基金项目、测绘遥感信息工程国家重点实验室基金项目、软件工程国家重点实验室基金项目、中国博士后基金项目和武汉大学科研基金项目等10余项课题。同时，理论研究成果也被成功地应用于国民经济建设，如长江三峡宝塔滑坡监测数据挖掘、火车车轮的变形识别等，都直接关系到人民的生命财产的安全。先后培养了3名博士后、6名博士和20名硕士。在国内外公开发表了相关的学术论文50余篇，其中，被SCI、EI、ISTP等三大检索机构收录30余篇。
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