地理空间场景相似性度量理论、方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈占龙，吴亮，周林，张丁文，叶文 著

图书标签:

• 地理空间数据
• 相似性度量
• 空间分析
• 地理信息系统
• 遥感
• 模式识别
• 机器学习
• 算法
• 应用研究
• 空间数据挖掘

出版社： 中国地质大学出版社

ISBN：9787562538837

版次：1

商品编码：12204601

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：191

字数：320000

正文语种：中文

内容简介

　　《地理空间场景相似性度量理论、方法与应用》内容是科研基金项目所获得的成果，对空间场景的基本概念、定义及相关基本问题作出了系统的阐述，提出归纳并总结了空间场景的相关度量方法和步骤，最后介绍了空间场景相似性度量相关应用。

内页插图

目录

第一章 地理空间场景相似性概述
第一节 地理空间相似性
第二节 地理空间相似性的研究现状与分析
第三节 地理空间场景相似性的应用

第二章 空间场景相似性的基本问题
第一节 相似性的相关理论
第二节 空间相似性的基本问题
第三节 相似性度量

第三章 地理空间场景表达
第一节 空间关系分类
第二节 空间拓扑关系
第三节 空间方向关系
第四节 空间几何关系
第五节 空间语义关系

第四章 地理空间关系相似性度量
第一节 拓扑关系的相似性度量
第二节 空间方向关系的相似性度量
第三节 复合参考对象稳定性评估
第四节 空间几何形状相似性度量
第五节 空间距离关系的相似性度量
第六节 空间语义关系的相似性度量

第五章 全局一致性评价的地理空间场景层次化度量
第一节 空间场景相似性相关基础理论
第二节 地理空间场景的综合表达
第三节 地理空间场景层次化相似性度量模型
第四节 地理空间场景相似性度量的一致性综合评价

第六章 地理场景相似性指标自适应融合与智能反馈
第一节 地理场景相似性的约束性指标
第二节 地理场景相似性指标自适应融合方法
第三节 地理场景相似性指标松弛化策略
第四节 智能算法与地理场景相似性反馈

第七章 相似性度量在智能地理信息匹配检索中的应用
第一节 地理场景匹配检索的基本问题
第二节 地理场景中的特征场景划分
第三节 地理场景相似性查询索引树
第四节 地理场景相似性查询案例分析

第八章 相似性度量在制图综合评价中的应用
第一节 制图综合评价的基本问题
第二节 场景相似性度量在制图综合中的应用
主要参考文献

前言/序言

　　地理信息产业是以现代测绘和地理信息系统、遥感、卫星导航定位等技术为基础，以地理信息开发利用为核心，从事地理信息获取、处理、应用的高技术服务业。随着国民经济和社会信息化步伐的加快，地理空间信息资源作为国家重要的基础性、战略性资源，已经成为推动信息化发展的重要基础。地理空间信息事业是国民经济和社会发展的基础性工作，为国民经济和社会发展提供可靠、适用、及时的保障服务，是地理空间信息工作的出发点和落脚点。走信息化的发展道路，推进地理空间信息的发展，是信息社会对地理空间信息发展的基本要求。
　　我国地理信息产业形成于20世纪90年代末，经过短短10多年的快速发展，已初具规模，地理信息资源日渐丰富，技术创新取得了重大成果。与此同时，作为具有发展快、效益高、贡献大、需求广、潜力足、前景好、可持续、环境友好等特点的高技术服务业，地理信息产业的发展受到了高度的重视。
　　笔者收录整理了一系列关系地理空间场景的构成、描述、表达、度量、应用等方面的研究成果和学术见解，并从多个角度分析和讨论了地理空间场景的作用及用途，内容精细丰富，涵盖面广。例如书中研究了融合空间认知的空间场景相似性查询理论与方法，这对满足未来智能化空间信息检索需求具有重要的理论和应用价值。针对多尺度复杂场景约束下的空间信息查询，在查询方式上采用空间场景代替标准化的查询语言；引入特征矩阵对空间场景的独立特征场景进行形式化描述；利用独立成分分析方法对特征场景进行分类，提取特征场景的独立关系特征向量；从空间场景中进行空间语义理解和相似性度量，借助场景中稳定的空间参照建立尺度变化时空间场景相似性度量模型；对传统的空间索引进行扩展以支持空间场景相似性查询，通过用户参与查询结果的评价对相似性约束指标进行松弛化修正，逼近用户查询的主观意图，提高查询效率和智能化程度。笔者将空间场景相似性理论应用于草图地理信息检索，对拓展和丰富现有地理信息检索模式，满足未来智能化网络地理信息服务需求有极为重要的理论和应用价值。具体内容包括：利用特征向量法建立空间数据场景与草图场景间的混合相似性度量模型，先提取空间场景的各种特征值组成一个高维的特征向量，然后利用图谱和独立成分分析方法对提取的向量进行降维，这样可以降低场景相似性计算的复杂度；此外还采用扩展的R树和空间关系索引建立顾及空间关系的双重索引检索机制，以提高搜索效率；在场景的输出问题上，探究匹配关联图的生成以及约束条件的松弛化处理的问题，为检索与图的搜索之间建立相关的联系，从而使场景的输出更完备有效；在信息检索效率方面，把人的参与引入到信息检索的过程中，使检索结果更接近用户的主观意图，从而提高检索性能。通过本书的研究内容，可以为基于草图的地理信息检索提供理论和方法上的支撑。
　　该书共分为8章，分别从地理空间场景的概述、相关理论，场景的表达、度量，全局的一致性评价、智能反馈及应用等方面来深入地介绍和说明地理空间场景信息。其中第二章由安晓亚、叶文组织编写，第三章、第四章、第五章的主要内容分别由吴亮、周林、张丁文负责完成，陈占龙、叶文负责全书的整理、编辑等其他工作。书中内容丰富广泛，包含了地理空间场景中的一系列主要内容和大量的细节问题，梳理了地理空间场景中几乎全部的知识点。该书的出版为GIS（geographic information system）邻域和地图制图学领域的人士提供帮助及参考，也将为其他读者认识地理空间信息、地理空间场景等起到引领的作用。

好的，这是一份针对一本名为《地理空间场景相似性度量理论、方法与应用》的图书内容进行深度分析后，创作的、不提及该书本身的、详细且专业的图书简介。 --- 图书简介： 《空间认知与数据驱动决策：面向复杂环境的模式识别与分析前沿》 主题聚焦：深度融合、前沿探索与实践转化 本书系统性地梳理了当前信息科学、地理信息科学（GIS）、计算机视觉以及环境科学交叉领域的前沿研究，专注于如何从海量、多源异构的空间数据中，高效、准确地提取结构化信息，并将其转化为指导实际决策的知识体系。本书旨在填补理论研究与工程应用之间的鸿沟，为理解复杂地理过程、优化资源配置与提升城市运行效率提供坚实的理论基础与操作范式。 全书围绕“数据驱动下的空间模式识别与认知重构”这一核心命题展开，深入探讨了从基础的特征提取到高级的语义理解，再到最终的决策支持的完整技术链条。其深度和广度均超越了传统的信息检索或简单的空间分析范畴，强调的是跨学科视角下的综合性解决方案构建。 --- 第一部分：空间数据结构与信息表征的革新 本部分着重于基础理论的奠基，探讨了如何有效地组织和表示日益复杂的地理信息。 1. 多模态空间数据的统一表征框架： 当前地理数据不再局限于传统的向量或栅格格式，而是涵盖了高光谱遥感影像、激光雷达（LiDAR）点云、移动设备轨迹数据、社交媒体文本评论以及物联网（IoT）传感器流。本书详尽阐述了如何构建一个统一的数学框架，使这些异构数据能够在同一语义空间内进行对齐、融合与比较。重点讨论了基于张量分解和拓扑数据分析（TDA）的复杂结构化表示方法，用以捕捉空间数据中的非欧几里得关系。 2. 几何与拓扑属性的精细化提取： 深入解析了从原始数据中提炼关键几何特征（如形状、密度、连通性）的技术。讨论了非线性变换在特征空间优化中的作用，特别关注如何在高维特征空间中保持和增强重要的拓扑结构信息，以抵抗噪声和数据稀疏性带来的影响。 3. 语义信息嵌入与知识图谱构建： 纯粹的几何描述不足以支撑高级认知。本部分详细介绍了如何利用自然语言处理（NLP）技术，从非结构化文本中抽取地理实体、关系和事件，并将其映射到预定义的本体（Ontology）结构中。探讨了构建动态、可演化的地理空间知识图谱（Geo-Knowledge Graphs）的方法论，该图谱不仅存储了“在哪里”，更存储了“是什么”和“为什么”。 --- 第二部分：前沿模式识别与深度学习在空间分析中的应用 这是本书的核心技术章节，专注于利用最先进的计算智能方法解决复杂的空间识别问题。 1. 深度学习模型的空间适应性改造： 标准深度学习模型（如CNN, RNN）在处理空间数据的维度依赖性和尺度不变性问题时往往存在局限。本书详细介绍了专为地理空间数据设计的网络结构，包括空间注意力机制（Spatial Attention Mechanisms）、图卷积网络（GCNs）在不规则空间网络建模中的应用，以及如何设计多尺度、多分辨率的特征聚合模块，以适应从局部微观环境到宏观区域分布的分析需求。 2. 迁移学习与小样本学习在地理场景中的实践： 在许多地理应用中，高质量的标注数据是稀缺资源。本章重点讨论了如何有效利用大规模预训练模型（如在通用图像或文本上训练的模型）的知识，通过微调（Fine-tuning）和领域适应（Domain Adaptation）技术，快速部署到特定地理任务中。同时，探讨了元学习（Meta-Learning）框架在解决罕见地理事件识别中的潜力。 3. 动态过程的预测与模拟： 空间分析不仅关乎“现状”，更关乎“未来”。本部分深入研究了时间序列分析与深度强化学习（DRL）在模拟和预测动态地理过程中的应用，例如城市交通流的实时优化、污染物扩散模型的校准，以及气候变化情景下的风险评估。 --- 第三部分：面向实践的认知评估与决策支持系统 本部分将理论和模型转化为可操作的工具和可信赖的评估标准。 1. 空间认知质量的量化评估体系： 传统的评估指标（如准确率、召回率）在描述空间分析的“有效性”时存在偏差。本书提出了基于人类认知模型和领域专家知识的综合评估指标体系，强调对分析结果的空间一致性、时间平稳性和解释性（Explainability）的度量。重点讨论了如何使用对抗性样本（Adversarial Examples）来测试模型的鲁棒性边界。 2. 知识可解释性（XAI）在地理决策中的落地： “黑箱”模型在关键基础设施管理和公共安全领域是不可接受的。本章详细介绍了多种可解释性技术（如LIME, SHAP在空间上下文中的变体），用以揭示模型做出特定空间判断的依据，增强用户对分析结果的信任度，从而促进决策者对系统建议的采纳。 3. 跨尺度空间决策支持平台的设计原理： 最终，本书探讨了如何集成上述所有技术，构建一个能够进行实时感知、深度分析和主动建议的决策支持平台。这包括对边缘计算（Edge Computing）在快速地理信息处理中的部署策略，以及构建人机协作界面，确保复杂的空间洞察能够被非专业用户有效理解和利用。 --- 本书的读者对象主要面向空间信息科学、遥感、计算机科学、城市规划、环境工程及数据科学领域的研究人员、高级工程师和政策制定者。它不仅是一本理论教程，更是一份面向下一代空间智能系统的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我产生了极大的兴趣，尤其是“地理空间场景相似性度量”这个概念，让我立刻联想到了很多实际应用的可能性。我一直在思考如何更有效地对比不同地区、不同时间的地理信息，以便更好地理解城市发展、环境变化，甚至在灾害预警和应急响应中做出更明智的决策。这本书的出现，无疑为我提供了一个全新的视角和一套系统的理论框架。我非常期待它能够深入探讨各种度量方法的数学原理和算法实现，比如如何量化地貌的相似度，如何评估植被覆盖的差异，以及如何综合考虑多种因素来判断两个地理空间场景的整体相似性。我想象它会包含很多图表和案例研究，通过生动的实例来展示这些理论的实际应用，比如在旅游规划中找出与某个知名景点相似的潜在目的地，或者在农业领域识别出适合推广某种作物的相似地理环境。如果它能进一步阐述不同度量方法的优缺点，以及在不同场景下如何选择最适合的度量模型，那就更完美了。我对书中关于“理论、方法与应用”这三个部分的深度和广度抱有很高的期望，希望能从中学习到扎实的理论基础，掌握实用的技术方法，并看到它们在现实世界中创造价值的潜力。

评分☆☆☆☆☆

“地理空间场景相似性度量”这个概念听起来非常具有挑战性和吸引力，它直接触及了我们如何理解和区分复杂地理环境的核心问题。我设想这本书会提供一套系统的理论体系，来解释“相似性”在地理空间中的数学定义和计算方式。我尤其期待它能深入探讨各种可能影响地理空间场景相似性的关键因素，例如地理要素的几何形态、空间拓扑关系、属性信息、以及时间上的动态变化等。这本书能否为我提供一套全面的方法论，来整合这些多维度、多尺度的信息，构建出能够有效反映地理空间场景本质相似性的度量模型？我希望它能包含一些前沿的研究成果，例如利用图神经网络或注意力机制来捕捉地理空间场景的深层关系。更重要的是，我期待它能提供丰富的应用案例，展示这些理论和方法如何在环境科学、地质勘探、城市规划、甚至军事应用等领域得到实际的推广和应用。如果这本书能帮助我建立起一种新的思维方式，让我能够更科学、更客观地分析和比较不同地理空间场景，解决实际问题，那么它将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对城市规划和智慧城市建设充满热情的从业者，我一直在寻找能够指导我们进行更科学、更精细化规划的理论工具。这本书的标题“地理空间场景相似性度量”恰好触及了我在工作中经常遇到的一个痛点：如何客观地比较不同区域的发展模式、功能布局以及潜在的承载能力。我设想这本书会提供一套标准化的方法论，帮助我们量化分析城市建成区、绿地空间、交通网络等元素的相似性，从而在城市更新、新区选址、基础设施布局等方面提供数据驱动的决策支持。我特别希望能看到书中关于如何将多源异构的地理空间数据（如遥感影像、GIS数据、POI信息等）融合起来，构建统一的相似性度量模型。这涉及到复杂的特征提取、降维技术以及相似度计算的算法设计。例如，如何通过分析不同街区的建筑密度、街道肌理、商业活动强度等特征，来判断它们在功能和形态上的相似程度？这本书能否提供一套可操作的流程，让我们能够将这些理论知识转化为实际的规划实践？我期盼它能帮助我们更深入地理解城市空间结构的内在逻辑，提升规划的科学性和前瞻性，最终服务于城市的可持续发展和居民的美好生活。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的标题“地理空间场景相似性度量理论、方法与应用”感到非常好奇，因为它似乎跨越了纯理论研究和实际落地应用之间的鸿沟。在我看来，地理空间信息分析的核心之一就是理解和区分不同的地理环境，而“相似性度量”正是实现这一目标的关键。我希望这本书能够深入浅出地介绍各种衡量地理空间场景相似性的理论基础，例如信息论、统计学、机器学习等在其中扮演的角色。同时，我也非常期待它能详细阐述具体的方法和算法，比如如何利用各种空间特征（如地形、地貌、水文、植被、土地利用等）构建相似性指标，以及如何运用聚类、分类、检索等技术来查找和比较相似场景。更重要的是，我希望它能提供丰富的应用案例，展示这些理论和方法如何在环境监测、地质灾害评估、农业适宜性分析、自然资源管理等领域发挥实际作用。如果这本书能够帮助我建立起一套清晰的思维框架，让我能够根据具体的研究问题，选择和应用最合适的地理空间相似性度量技术，那么它将成为我案头一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，特别是“地理空间场景相似性度量”这个短语，立刻勾起了我对地理信息科学中关于空间模式识别和对比的兴趣。我一直认为，理解地理现象的分布和演化，很大程度上依赖于我们能否准确地识别和比较相似的地理空间场景。这本书或许能为我提供一套严谨的数学和计算框架，来量化这种“相似性”。我非常期待它能详细讲解不同度量方法的理论基础，例如基于距离的度量（如欧氏距离、马氏距离），基于特征的度量（如形状、纹理、光谱特征），以及更复杂的基于深度学习的度量。我希望书中能够包含如何构建有效的特征表示，以及如何设计高效的相似性搜索算法，尤其是在处理大规模地理空间数据集时。如果它能深入探讨这些方法在具体应用场景中的表现，例如在遥感影像分类、地图匹配、地理实体检索等方面的优势和局限性，那就更有价值了。我希望这本书能帮助我理解如何从海量的地理数据中提取有意义的模式，并将其应用于解决实际问题，例如帮助我识别出与某个特定生态系统相似的区域，以便进行生态保护的推广。