地理空間場景相似性度量理論、方法與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

陳占龍，吳亮，周林，張丁文，葉文 著

圖書標籤:

• 地理空間數據
• 相似性度量
• 空間分析
• 地理信息係統
• 遙感
• 模式識彆
• 機器學習
• 算法
• 應用研究
• 空間數據挖掘

齣版社： 中國地質大學齣版社

ISBN：9787562538837

版次：1

商品編碼：12204601

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：191

字數：320000

正文語種：中文

內容簡介

　　《地理空間場景相似性度量理論、方法與應用》內容是科研基金項目所獲得的成果，對空間場景的基本概念、定義及相關基本問題作齣瞭係統的闡述，提齣歸納並總結瞭空間場景的相關度量方法和步驟，最後介紹瞭空間場景相似性度量相關應用。

內頁插圖

目錄

第一章 地理空間場景相似性概述
第一節 地理空間相似性
第二節 地理空間相似性的研究現狀與分析
第三節 地理空間場景相似性的應用

第二章 空間場景相似性的基本問題
第一節 相似性的相關理論
第二節 空間相似性的基本問題
第三節 相似性度量

第三章 地理空間場景錶達
第一節 空間關係分類
第二節 空間拓撲關係
第三節 空間方嚮關係
第四節 空間幾何關係
第五節 空間語義關係

第四章 地理空間關係相似性度量
第一節 拓撲關係的相似性度量
第二節 空間方嚮關係的相似性度量
第三節 復閤參考對象穩定性評估
第四節 空間幾何形狀相似性度量
第五節 空間距離關係的相似性度量
第六節 空間語義關係的相似性度量

第五章 全局一緻性評價的地理空間場景層次化度量
第一節 空間場景相似性相關基礎理論
第二節 地理空間場景的綜閤錶達
第三節 地理空間場景層次化相似性度量模型
第四節 地理空間場景相似性度量的一緻性綜閤評價

第六章 地理場景相似性指標自適應融閤與智能反饋
第一節 地理場景相似性的約束性指標
第二節 地理場景相似性指標自適應融閤方法
第三節 地理場景相似性指標鬆弛化策略
第四節 智能算法與地理場景相似性反饋

第七章 相似性度量在智能地理信息匹配檢索中的應用
第一節 地理場景匹配檢索的基本問題
第二節 地理場景中的特徵場景劃分
第三節 地理場景相似性查詢索引樹
第四節 地理場景相似性查詢案例分析

第八章 相似性度量在製圖綜閤評價中的應用
第一節 製圖綜閤評價的基本問題
第二節 場景相似性度量在製圖綜閤中的應用
主要參考文獻

前言/序言

　　地理信息産業是以現代測繪和地理信息係統、遙感、衛星導航定位等技術為基礎，以地理信息開發利用為核心，從事地理信息獲取、處理、應用的高技術服務業。隨著國民經濟和社會信息化步伐的加快，地理空間信息資源作為國傢重要的基礎性、戰略性資源，已經成為推動信息化發展的重要基礎。地理空間信息事業是國民經濟和社會發展的基礎性工作，為國民經濟和社會發展提供可靠、適用、及時的保障服務，是地理空間信息工作的齣發點和落腳點。走信息化的發展道路，推進地理空間信息的發展，是信息社會對地理空間信息發展的基本要求。
　　我國地理信息産業形成於20世紀90年代末，經過短短10多年的快速發展，已初具規模，地理信息資源日漸豐富，技術創新取得瞭重大成果。與此同時，作為具有發展快、效益高、貢獻大、需求廣、潛力足、前景好、可持續、環境友好等特點的高技術服務業，地理信息産業的發展受到瞭高度的重視。
　　筆者收錄整理瞭一係列關係地理空間場景的構成、描述、錶達、度量、應用等方麵的研究成果和學術見解，並從多個角度分析和討論瞭地理空間場景的作用及用途，內容精細豐富，涵蓋麵廣。例如書中研究瞭融閤空間認知的空間場景相似性查詢理論與方法，這對滿足未來智能化空間信息檢索需求具有重要的理論和應用價值。針對多尺度復雜場景約束下的空間信息查詢，在查詢方式上采用空間場景代替標準化的查詢語言；引入特徵矩陣對空間場景的獨立特徵場景進行形式化描述；利用獨立成分分析方法對特徵場景進行分類，提取特徵場景的獨立關係特徵嚮量；從空間場景中進行空間語義理解和相似性度量，藉助場景中穩定的空間參照建立尺度變化時空間場景相似性度量模型；對傳統的空間索引進行擴展以支持空間場景相似性查詢，通過用戶參與查詢結果的評價對相似性約束指標進行鬆弛化修正，逼近用戶查詢的主觀意圖，提高查詢效率和智能化程度。筆者將空間場景相似性理論應用於草圖地理信息檢索，對拓展和豐富現有地理信息檢索模式，滿足未來智能化網絡地理信息服務需求有極為重要的理論和應用價值。具體內容包括：利用特徵嚮量法建立空間數據場景與草圖場景間的混閤相似性度量模型，先提取空間場景的各種特徵值組成一個高維的特徵嚮量，然後利用圖譜和獨立成分分析方法對提取的嚮量進行降維，這樣可以降低場景相似性計算的復雜度；此外還采用擴展的R樹和空間關係索引建立顧及空間關係的雙重索引檢索機製，以提高搜索效率；在場景的輸齣問題上，探究匹配關聯圖的生成以及約束條件的鬆弛化處理的問題，為檢索與圖的搜索之間建立相關的聯係，從而使場景的輸齣更完備有效；在信息檢索效率方麵，把人的參與引入到信息檢索的過程中，使檢索結果更接近用戶的主觀意圖，從而提高檢索性能。通過本書的研究內容，可以為基於草圖的地理信息檢索提供理論和方法上的支撐。
　　該書共分為8章，分彆從地理空間場景的概述、相關理論，場景的錶達、度量，全局的一緻性評價、智能反饋及應用等方麵來深入地介紹和說明地理空間場景信息。其中第二章由安曉亞、葉文組織編寫，第三章、第四章、第五章的主要內容分彆由吳亮、周林、張丁文負責完成，陳占龍、葉文負責全書的整理、編輯等其他工作。書中內容豐富廣泛，包含瞭地理空間場景中的一係列主要內容和大量的細節問題，梳理瞭地理空間場景中幾乎全部的知識點。該書的齣版為GIS（geographic information system）鄰域和地圖製圖學領域的人士提供幫助及參考，也將為其他讀者認識地理空間信息、地理空間場景等起到引領的作用。

好的，這是一份針對一本名為《地理空間場景相似性度量理論、方法與應用》的圖書內容進行深度分析後，創作的、不提及該書本身的、詳細且專業的圖書簡介。 --- 圖書簡介： 《空間認知與數據驅動決策：麵嚮復雜環境的模式識彆與分析前沿》 主題聚焦：深度融閤、前沿探索與實踐轉化 本書係統性地梳理瞭當前信息科學、地理信息科學（GIS）、計算機視覺以及環境科學交叉領域的前沿研究，專注於如何從海量、多源異構的空間數據中，高效、準確地提取結構化信息，並將其轉化為指導實際決策的知識體係。本書旨在填補理論研究與工程應用之間的鴻溝，為理解復雜地理過程、優化資源配置與提升城市運行效率提供堅實的理論基礎與操作範式。 全書圍繞“數據驅動下的空間模式識彆與認知重構”這一核心命題展開，深入探討瞭從基礎的特徵提取到高級的語義理解，再到最終的決策支持的完整技術鏈條。其深度和廣度均超越瞭傳統的信息檢索或簡單的空間分析範疇，強調的是跨學科視角下的綜閤性解決方案構建。 --- 第一部分：空間數據結構與信息錶徵的革新 本部分著重於基礎理論的奠基，探討瞭如何有效地組織和錶示日益復雜的地理信息。 1. 多模態空間數據的統一錶徵框架： 當前地理數據不再局限於傳統的嚮量或柵格格式，而是涵蓋瞭高光譜遙感影像、激光雷達（LiDAR）點雲、移動設備軌跡數據、社交媒體文本評論以及物聯網（IoT）傳感器流。本書詳盡闡述瞭如何構建一個統一的數學框架，使這些異構數據能夠在同一語義空間內進行對齊、融閤與比較。重點討論瞭基於張量分解和拓撲數據分析（TDA）的復雜結構化錶示方法，用以捕捉空間數據中的非歐幾裏得關係。 2. 幾何與拓撲屬性的精細化提取： 深入解析瞭從原始數據中提煉關鍵幾何特徵（如形狀、密度、連通性）的技術。討論瞭非綫性變換在特徵空間優化中的作用，特彆關注如何在高維特徵空間中保持和增強重要的拓撲結構信息，以抵抗噪聲和數據稀疏性帶來的影響。 3. 語義信息嵌入與知識圖譜構建： 純粹的幾何描述不足以支撐高級認知。本部分詳細介紹瞭如何利用自然語言處理（NLP）技術，從非結構化文本中抽取地理實體、關係和事件，並將其映射到預定義的本體（Ontology）結構中。探討瞭構建動態、可演化的地理空間知識圖譜（Geo-Knowledge Graphs）的方法論，該圖譜不僅存儲瞭“在哪裏”，更存儲瞭“是什麼”和“為什麼”。 --- 第二部分：前沿模式識彆與深度學習在空間分析中的應用 這是本書的核心技術章節，專注於利用最先進的計算智能方法解決復雜的空間識彆問題。 1. 深度學習模型的空間適應性改造： 標準深度學習模型（如CNN, RNN）在處理空間數據的維度依賴性和尺度不變性問題時往往存在局限。本書詳細介紹瞭專為地理空間數據設計的網絡結構，包括空間注意力機製（Spatial Attention Mechanisms）、圖捲積網絡（GCNs）在不規則空間網絡建模中的應用，以及如何設計多尺度、多分辨率的特徵聚閤模塊，以適應從局部微觀環境到宏觀區域分布的分析需求。 2. 遷移學習與小樣本學習在地理場景中的實踐： 在許多地理應用中，高質量的標注數據是稀缺資源。本章重點討論瞭如何有效利用大規模預訓練模型（如在通用圖像或文本上訓練的模型）的知識，通過微調（Fine-tuning）和領域適應（Domain Adaptation）技術，快速部署到特定地理任務中。同時，探討瞭元學習（Meta-Learning）框架在解決罕見地理事件識彆中的潛力。 3. 動態過程的預測與模擬： 空間分析不僅關乎“現狀”，更關乎“未來”。本部分深入研究瞭時間序列分析與深度強化學習（DRL）在模擬和預測動態地理過程中的應用，例如城市交通流的實時優化、汙染物擴散模型的校準，以及氣候變化情景下的風險評估。 --- 第三部分：麵嚮實踐的認知評估與決策支持係統 本部分將理論和模型轉化為可操作的工具和可信賴的評估標準。 1. 空間認知質量的量化評估體係： 傳統的評估指標（如準確率、召迴率）在描述空間分析的“有效性”時存在偏差。本書提齣瞭基於人類認知模型和領域專傢知識的綜閤評估指標體係，強調對分析結果的空間一緻性、時間平穩性和解釋性（Explainability）的度量。重點討論瞭如何使用對抗性樣本（Adversarial Examples）來測試模型的魯棒性邊界。 2. 知識可解釋性（XAI）在地理決策中的落地： “黑箱”模型在關鍵基礎設施管理和公共安全領域是不可接受的。本章詳細介紹瞭多種可解釋性技術（如LIME, SHAP在空間上下文中的變體），用以揭示模型做齣特定空間判斷的依據，增強用戶對分析結果的信任度，從而促進決策者對係統建議的采納。 3. 跨尺度空間決策支持平颱的設計原理： 最終，本書探討瞭如何集成上述所有技術，構建一個能夠進行實時感知、深度分析和主動建議的決策支持平颱。這包括對邊緣計算（Edge Computing）在快速地理信息處理中的部署策略，以及構建人機協作界麵，確保復雜的空間洞察能夠被非專業用戶有效理解和利用。 --- 本書的讀者對象主要麵嚮空間信息科學、遙感、計算機科學、城市規劃、環境工程及數據科學領域的研究人員、高級工程師和政策製定者。它不僅是一本理論教程，更是一份麵嚮下一代空間智能係統的藍圖。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的標題“地理空間場景相似性度量理論、方法與應用”感到非常好奇，因為它似乎跨越瞭純理論研究和實際落地應用之間的鴻溝。在我看來，地理空間信息分析的核心之一就是理解和區分不同的地理環境，而“相似性度量”正是實現這一目標的關鍵。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹各種衡量地理空間場景相似性的理論基礎，例如信息論、統計學、機器學習等在其中扮演的角色。同時，我也非常期待它能詳細闡述具體的方法和算法，比如如何利用各種空間特徵（如地形、地貌、水文、植被、土地利用等）構建相似性指標，以及如何運用聚類、分類、檢索等技術來查找和比較相似場景。更重要的是，我希望它能提供豐富的應用案例，展示這些理論和方法如何在環境監測、地質災害評估、農業適宜性分析、自然資源管理等領域發揮實際作用。如果這本書能夠幫助我建立起一套清晰的思維框架，讓我能夠根據具體的研究問題，選擇和應用最閤適的地理空間相似性度量技術，那麼它將成為我案頭一本不可多得的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，特彆是“地理空間場景相似性度量”這個短語，立刻勾起瞭我對地理信息科學中關於空間模式識彆和對比的興趣。我一直認為，理解地理現象的分布和演化，很大程度上依賴於我們能否準確地識彆和比較相似的地理空間場景。這本書或許能為我提供一套嚴謹的數學和計算框架，來量化這種“相似性”。我非常期待它能詳細講解不同度量方法的理論基礎，例如基於距離的度量（如歐氏距離、馬氏距離），基於特徵的度量（如形狀、紋理、光譜特徵），以及更復雜的基於深度學習的度量。我希望書中能夠包含如何構建有效的特徵錶示，以及如何設計高效的相似性搜索算法，尤其是在處理大規模地理空間數據集時。如果它能深入探討這些方法在具體應用場景中的錶現，例如在遙感影像分類、地圖匹配、地理實體檢索等方麵的優勢和局限性，那就更有價值瞭。我希望這本書能幫助我理解如何從海量的地理數據中提取有意義的模式，並將其應用於解決實際問題，例如幫助我識彆齣與某個特定生態係統相似的區域，以便進行生態保護的推廣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對城市規劃和智慧城市建設充滿熱情的從業者，我一直在尋找能夠指導我們進行更科學、更精細化規劃的理論工具。這本書的標題“地理空間場景相似性度量”恰好觸及瞭我在工作中經常遇到的一個痛點：如何客觀地比較不同區域的發展模式、功能布局以及潛在的承載能力。我設想這本書會提供一套標準化的方法論，幫助我們量化分析城市建成區、綠地空間、交通網絡等元素的相似性，從而在城市更新、新區選址、基礎設施布局等方麵提供數據驅動的決策支持。我特彆希望能看到書中關於如何將多源異構的地理空間數據（如遙感影像、GIS數據、POI信息等）融閤起來，構建統一的相似性度量模型。這涉及到復雜的特徵提取、降維技術以及相似度計算的算法設計。例如，如何通過分析不同街區的建築密度、街道肌理、商業活動強度等特徵，來判斷它們在功能和形態上的相似程度？這本書能否提供一套可操作的流程，讓我們能夠將這些理論知識轉化為實際的規劃實踐？我期盼它能幫助我們更深入地理解城市空間結構的內在邏輯，提升規劃的科學性和前瞻性，最終服務於城市的可持續發展和居民的美好生活。

評分☆☆☆☆☆

“地理空間場景相似性度量”這個概念聽起來非常具有挑戰性和吸引力，它直接觸及瞭我們如何理解和區分復雜地理環境的核心問題。我設想這本書會提供一套係統的理論體係，來解釋“相似性”在地理空間中的數學定義和計算方式。我尤其期待它能深入探討各種可能影響地理空間場景相似性的關鍵因素，例如地理要素的幾何形態、空間拓撲關係、屬性信息、以及時間上的動態變化等。這本書能否為我提供一套全麵的方法論，來整閤這些多維度、多尺度的信息，構建齣能夠有效反映地理空間場景本質相似性的度量模型？我希望它能包含一些前沿的研究成果，例如利用圖神經網絡或注意力機製來捕捉地理空間場景的深層關係。更重要的是，我期待它能提供豐富的應用案例，展示這些理論和方法如何在環境科學、地質勘探、城市規劃、甚至軍事應用等領域得到實際的推廣和應用。如果這本書能幫助我建立起一種新的思維方式，讓我能夠更科學、更客觀地分析和比較不同地理空間場景，解決實際問題，那麼它將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我産生瞭極大的興趣，尤其是“地理空間場景相似性度量”這個概念，讓我立刻聯想到瞭很多實際應用的可能性。我一直在思考如何更有效地對比不同地區、不同時間的地理信息，以便更好地理解城市發展、環境變化，甚至在災害預警和應急響應中做齣更明智的決策。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個全新的視角和一套係統的理論框架。我非常期待它能夠深入探討各種度量方法的數學原理和算法實現，比如如何量化地貌的相似度，如何評估植被覆蓋的差異，以及如何綜閤考慮多種因素來判斷兩個地理空間場景的整體相似性。我想象它會包含很多圖錶和案例研究，通過生動的實例來展示這些理論的實際應用，比如在旅遊規劃中找齣與某個知名景點相似的潛在目的地，或者在農業領域識彆齣適閤推廣某種作物的相似地理環境。如果它能進一步闡述不同度量方法的優缺點，以及在不同場景下如何選擇最適閤的度量模型，那就更完美瞭。我對書中關於“理論、方法與應用”這三個部分的深度和廣度抱有很高的期望，希望能從中學習到紮實的理論基礎，掌握實用的技術方法，並看到它們在現實世界中創造價值的潛力。