地理国情监测理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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史文中 等 著

图书标签:

• 地理国情监测
• 国土安全
• 地理信息系统
• 遥感技术
• 空间数据分析
• 监测技术
• 国家安全
• 地理学
• 技术应用
• 情报学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030373977

版次：31

商品编码：12318282

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

页数：336

正文语种：中文

内容简介

　　本书是根据作者在遥感与地理信息系统理论与方法的研究积累和在地理国情监测领域的**研究成果所撰写的，系统阐述地理国情监测的理论与技术。全书分为10章，分别介绍地理国情监测的概念、基本内容，地理国情监测数据的获取、处理、组织与管理，地理国情空间分析与数据挖掘，地理国情监测结果的质量控制、发布与可视化以及地理国情监测的标准体系和相关应用等内容。

好的，以下是一本与《地理国情监测理论与技术》无关，内容详实的图书简介，旨在提供一个独立且具体的内容概述： --- 《深度学习前沿：从理论基础到医疗影像应用》 图书简介 本书深入探讨了深度学习领域的前沿理论、核心算法以及它们在复杂应用场景中的实践落地，尤其聚焦于当前极具挑战性和前景的医疗影像分析领域。全书结构严谨，从基础概念出发，逐步攀升至最新的模型架构与应用范式，旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。 第一部分：深度学习的基石与演进 (Foundation and Evolution of Deep Learning) 本部分是全书的理论基石。我们首先系统回顾了人工神经网络（ANN）的诞生与发展脉络，详细阐述了从感知机到多层感知机（MLP）的演进过程，并剖析了反向传播（Backpropagation）算法的数学原理及其在现代网络训练中的优化策略。 随后，本书将重点解析深度学习的核心驱动力——激活函数。我们不仅涵盖了经典的 Sigmoid 和 Tanh 函数，更深入探讨了 ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU、PReLU、ELU），分析了它们如何有效缓解梯度消失问题，并讨论了 Swish 等新型激活函数在深度网络中的性能表现。 在优化器方面，我们超越了基础的随机梯度下降（SGD），详细介绍了 Momentum、AdaGrad、RMSProp，并对自适应学习率方法的代表——Adam（及其改进版如 NAdam、AMSGrad）进行了细致的数学推导和收敛性分析。这一部分强调了理解优化器在高维空间中搜索最优解的动态过程，而非简单地罗列公式。 此外，正则化技术是深度学习模型泛化能力的关键。本书全面阐述了 L1/L2 正则化、Dropout 的机制及其在防止过拟合中的作用，并介绍了批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）在稳定训练过程和加速收敛中的关键作用，特别是针对不同网络结构（如 CNN 与 RNN）的选择策略。 第二部分：核心模型架构的精深解析 (In-depth Analysis of Core Model Architectures) 本部分聚焦于构建现代深度学习系统的关键构件——三大核心网络模型。 卷积神经网络（CNN）： 我们将从二维卷积操作的几何意义出发，详细解析 LeNet、AlexNet 的开创性贡献。随后，深入剖析 VGG、GoogLeNet（Inception 模块的设计哲学）的结构创新。本书的重点在于对残差网络（ResNet）的残差连接机制的透彻理解，以及如何通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）优化 MobileNet 家族的网络效率。我们还将探讨空间金字塔池化（SPP）和空洞卷积（Atrous Convolution）在捕获多尺度信息中的技术细节。 循环神经网络（RNN）与序列模型： 针对处理时序数据的需求，本书系统梳理了标准 RNN 的局限性。核心内容集中在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制（输入门、遗忘门、输出门），解释了它们如何精确控制信息的流动和记忆的更新。更进一步，本书介绍了 Bi-RNN、Stack-RNN 等变体，并为引入注意力机制奠定基础。 Transformer 架构的革命： 这是本书的前沿核心之一。我们详尽解析了 Vaswani 等人提出的原始 Transformer 结构，重点剖析了自注意力机制（Self-Attention）的计算过程，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现对输入序列不同表示子空间的并行关注。本书将对比分析 Encoder-Decoder 结构，并探讨 BERT、GPT 等基于 Transformer 的预训练模型在下游任务中的微调（Fine-tuning）范式，强调其在处理长距离依赖方面的优越性。 第三部分：前沿模型与自监督学习 (Cutting-Edge Models and Self-Supervised Learning) 在模型结构趋于成熟的背景下，如何高效地利用海量未标注数据成为研究热点。本部分专注于介绍最新的模型范式和学习策略。 生成对抗网络（GANs）： 我们深入探讨了 GANs 的博弈论基础，解析了判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的纳什均衡点搜索过程。重点分析了 DCGAN、WGAN（Wasserstein Distance 的引入）、StyleGAN（对生成过程的解耦控制）的结构和训练技巧。本书将特别关注 GANs 在高分辨率图像合成中的挑战与解决方案。 自监督学习（SSL）： 鉴于大规模标注的成本，SSL 被视为下一代深度学习的关键。本书详细介绍了基于对比学习（Contrastive Learning）的方法，如 SimCLR 和 MoCo。我们剖析了如何构建正负样本对，如何设计有效的对比损失函数（如 InfoNCE），以及动量编码器在维持一致性中的作用。此外，我们也探讨了基于生成任务（如 Masked Autoencoders, MAE）的自监督方法在视觉领域的潜力。 第四部分：医疗影像的深度学习实践 (Deep Learning in Medical Image Analysis) 本书的实战应用部分，将深度学习的理论知识与医疗影像这一高精度要求的领域相结合。 医学图像处理的特殊性： 首先，本书分析了医疗数据（如 CT、MRI、病理切片）的特点，包括高维度、异构性、标注稀疏性以及伦理合规性要求，这与通用图像数据存在本质区别。 核心应用案例： 1. 医学图像分割： 重点介绍 U-Net 及其变体（如 3D U-Net, V-Net）在器官、病灶精确分割中的应用。我们将解析其编码器-解码器结构以及跳跃连接（Skip Connection）如何融合高层语义信息和底层空间细节。 2. 疾病分类与诊断： 探讨如何利用迁移学习（Transfer Learning）结合预训练模型，解决医学图像标注数据量不足的问题。案例将涵盖基于病理图像的肿瘤良恶性分类，以及基于 X 射线图像的肺炎检测系统。 3. 三维重建与配准： 介绍如何运用深度学习方法实现多模态医学图像的精确对齐（配准），以及在 CT/MRI 数据集上进行三维体渲染和结构重建的技术流程。 模型的可解释性（XAI）在医疗中的地位： 鉴于医疗决策的严重性，本书将专门辟章讨论可解释性技术，如 Grad-CAM、SHAP 值在医疗诊断模型中的应用，确保模型决策过程的透明度和临床可信度。 结论与展望 本书最后总结了当前深度学习在处理复杂、高风险任务时面临的局限性，并展望了神经符号学习、因果推断等新兴领域对未来医疗AI的潜在影响，引导读者站在现有知识的制高点上，思考下一阶段的研究方向。 ---

评分☆☆☆☆☆

这是一本让人眼前一亮的书。我通常对这类偏向理论研究的书籍持保留态度，总觉得过于晦涩难懂，但《地理国情监测理论与技术》却给了我截然不同的体验。尽管主题是“地理国情监测”，听起来有些“宏大叙事”的味道，但我惊喜地发现，书中并未止步于概念的阐释，而是深入到每一个环节的细节。尤其是在“技术”部分，我看到了一些非常具体的方法论介绍，例如关于遥感影像的处理、GIS空间分析的应用，甚至是一些算法的原理。这让我感觉，这本书不仅仅是写给地理学家看的，也适合那些希望了解如何将这些复杂的技术落地，并在实际工作中应用的人。我个人对其中关于“变化检测”和“动态监测”的讨论特别感兴趣，这似乎直接关系到我们如何感知和理解一个地区随着时间推移而发生的各种变化，无论是自然环境的演变还是人类活动的痕迹，都能通过这些技术得到精细的刻画。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对国家发展和资源管理略有关注的读者，《地理国情监测理论与技术》这本书提供了一个从技术层面审视国家地理信息的重要窗口。我通常认为“国情”是一个比较宏观的概念，可能更多地与统计数据和宏观政策相关。然而，这本书的出现，让我认识到在这些宏观层面的背后，有着一套精密的理论和尖端的技术在支撑着我们对国家地理状况的认知。我设想书中可能会详细介绍诸如“空间基准”、“地理编码”等基础理论，以及“遥感影像解译”、“三维建模”等具体的技术手段。这些内容听起来就充满了挑战性和探索性，让我对如何通过科学的方法来量化和描绘我们国家的地理特征产生了浓厚的兴趣。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种方法论的启迪，让我看到了科学技术在国家治理中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何科学地认识和管理我们的国土资源抱有疑问，直到我接触到《地理国情监测理论与技术》。这本书的内容让我对“监测”这个词有了更深层次的理解。它不仅仅是简单的观察，而是包含了科学的理论指导和先进的技术支撑。书中对“地理国情”的界定，让我意识到这是一个多维度、多层面的概念，需要从不同的角度去解读和分析。例如，书中可能讨论到如何通过遥感技术监测土地利用的变化，如何通过GIS技术分析区域的经济发展状况，以及如何将这些信息整合起来，形成对一个国家或地区更全面、更准确的认知。我对书中关于“数据融合”和“模型构建”的阐述尤为好奇，这似乎是将分散的信息整合成有价值的知识的关键步骤，能够帮助我们做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对自然科学有着浓厚兴趣的普通读者来说，《地理国情监测理论与技术》这本书提供了一个绝佳的视角来理解我们脚下的这片土地。它让我认识到，“地理国情”并非仅仅是地图上的线条和颜色，而是一个复杂而动态的系统，包含了丰富的地貌、水文、植被、土壤，乃至人文社会经济的方方面面。书中的“理论”部分，虽然有些概念需要反复咀嚼，但它构建了一个清晰的框架，让我理解了监测地理国情的目的、原则和重要性。而“技术”部分，则像是打开了一个神奇的工具箱，让我了解了现代科技是如何帮助我们“看见”并“测量”这些地理信息的。特别是关于数据采集、处理和分析的流程，让我体会到了科学研究的严谨和系统的力量。这本书让我开始思考，我们日常生活中所接触的许多信息，背后可能都隐藏着这样一套复杂的监测体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种踏实而专业的感觉，深蓝色的背景搭配烫金的字体，显得既有历史厚重感又不失现代科技感。当翻开书页，我首先被其严谨的排版所吸引，每一页都信息量十足，但又安排得井井有条。虽然我不是地理学领域的专家，但仅凭目录和章节标题，就能感受到这本书涵盖了多么广泛的议题。从宏观的国情监测体系的构建，到微观的具体技术应用，似乎都得到了详尽的阐述。我尤其对其中提到的“时空信息融合”和“多源数据集成”等概念产生了浓厚的兴趣，它们听起来像是解决地理信息难题的关键钥匙。这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是其背后蕴含的“技术”二字，让我期待能够从中一窥当今地理信息技术发展的最前沿，了解如何将抽象的理论转化为实际的应用，为国家地理国情的精准把握提供坚实的技术支撑。我设想，这本书的读者群应该相当广泛，从学术研究者到实际从业者，都能够从中找到自己所需的养分。