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第1章　GIS简介1

1.1 GIS的概念1

1.2 GIS的组成、基本功能和应用4

1.2.1 GIS的组成4

1.2.2 GIS的基本功能6

1.2.3 GIS的应用8

1.3 GIS的发展方向10

参考文献13

2.1.1　空间分析的定义15

2.1　空间分析及其在GIS中的地位15

第2章　GIS空间分析的意义和内容15

2.1.2　空间分析在GIS中的地位16

2.2 GIS空间分析的主要方法和步骤17

2.2.1 GIS空间分析的方法17

2.2.2 GIS空间分析的步骤19

参考文献21

第3章　GIS基础22

3.1 GIS数据及元数据22

3.1.1　空间数据和属性数据的概念22

3.1.2　元数据23

3.1.3 GIS数据的获取和采集24

3.2　基于矢量数据结构的GIS27

3.2.1　矢量数据的获取方式28

3.2.2　点、线、面要素的矢量表达方法28

3.2.3　矢量数据模型及拓扑关系29

3.2.4　矢量数据结构的主要编码形式31

3.3　基于栅格数据结构的GIS34

3.3.1　栅格数据的图形表示34

3.3.2　栅格数据的获取方式35

3.3.3　栅格数据结构的组织及编码方法36

3.3.4　矢量数据结构和栅格数据结构的比较41

3.4 GIS空间数据库43

3.4.1　数据库的概念43

3.4.2　数据库系统的数据模型45

3.5　空间分析的一般模型49

3.5.1　空间分布分析模型50

3.5.2　空间关系模型50

3.5.3　空间相关分析模型52

3.5.4　预测、评价与决策模型52

参考文献53

第4章　GIS空间分析的一般方法56

4.1　叠置分析56

4.1.1　基于矢量数据的叠置分析56

4.1.2　基于栅格数据的叠置分析59

4.2　缓冲区分析61

4.2.1　矢量数据的缓冲区分析62

4.2.2　栅格数据的缓冲区分析64

4.3　网络分析65

4.3.1　网络模型的相关概念65

4.3.2　常见的网络分析方法66

4.4　数字高程模型分析68

4.4.1　数字高程模型简介68

4.4.2 DEM数据的采集和表示方法69

4.4.3　常用的DEM模型70

4.4.4 DEM在地图制图与地学分析中的应用75

4.5　探索性空间数据分析76

4.5.1 EDA与ESDA简介76

4.5.2 ESDA的图形方法77

4.5.3 ESDA的数学方法80

参考文献81

第5章　空间形态的度量及空间统计分析84

5.1　空间形态的度量84

5.1.1　几何量算84

5.1.2　质心量算86

5.1.3　形状量算87

5.2　地统计分析的概念89

5.3 GIS属性数据的一般统计分析90

5.3.1　属性数据的集中特征数90

5.3.2　属性数据的离散特征数92

5.3.3　统计数据的分类分级93

5.3.4　属性数据的图表分析94

5.3.5　属性数据的综合评价95

5.4　回归分析98

5.4.1　一元线性回归分析99

5.4.2　多元线性回归分析101

5.4.3　非线性回归分析102

5.4.4　趋势面分析103

5.4.5　空间回归分析105

5.5 GIS数据的内插方法106

5.5.2　反距离加权法107

5.5.1　最近距离法107

5.5.3　多项式拟合曲面法109

5.5.4　克里金插值法109

5.5.5　三角网线性插值法111

5.6　景观格局分析111

5.6.1　景观格局的相关概念111

5.6.2　空间自相关分析112

5.6.3　常用的景观格局指数113

5.6.4　应用实例——珠江口湿地景观分析118

参考文献119

第6章　GIS与空间推理、选址及优化123

6.1　基于案例推理的分析方法123

6.1.1　基于案例推理方法的基本概念及原理124

6.1.2　案例表示与案例库125

6.1.3　案例推理与GIS结合128

6.1.4　基于案例的推理方法与相关技术130

6.1.5　基于案例的推理方法存在的问题132

6.2　区位-配置模型133

6.2.1　区位-配置模型的基本概念及原理134

6.2.2　区位-配置模型和算法135

6.3　空间多准则决策分析141

6.3.1　空间多准则决策分析与GIS143

6.3.2　评估准则145

6.3.3　决策方案与约束149

6.3.4　标准权重的确定151

6.3.5　决策规则156

6.3.6　敏感性分析160

6.4 GIS与启发式空间搜索162

6.4.1　盲目搜索算法163

6.4.2　启发式搜索的原理和策略165

6.4.3　常用的启发式搜索算法166

6.5　空间相互作用模型170

参考文献173

第7章　空间数据的知识挖掘177

7.1　数据挖掘的发展历史177

7.1.1　数据挖掘产生的背景177

7.1.2　数据挖掘的基本概念178

7.1.3　数据挖掘的研究现状与历史180

7.2.1　数据挖掘发现的知识类型181

7.2　数据挖掘的主要技术181

7.2.2　数据挖掘常用的技术（算法）183

7.3　利用数据挖掘技术发现地学知识193

7.3.1　空间数据挖掘的概念193

7.3.2　空间数据挖掘的研究进展194

7.3.3　空间数据挖掘的任务194

7.3.4　空间数据挖掘发现的知识类型195

7.3.5　空间数据挖掘的方法196

7.3.6　空间数据挖掘的步骤198

参考文献199

第8章　元胞自动机——地理过程模拟和分析的工具201

8.1　元胞自动机的发展历史201

8.1.1　元胞自动机与计算科学的发展201

8.1.2　元胞自动机与复杂系统的模拟202

8.2　元胞自动机进行地理模拟的原理及方法205

8.2.1　基于生命游戏规则的CA模型205

8.2.2　地理元胞自动机与地理过程模拟——以城市模拟为例207

8.2.3　地理元胞自动机与转换规则212

8.3.1　基于多准则判断的CA模型215

8.3　元胞自动机在地理过程模拟中的应用215

8.3.2　基于Logistic回归的CA模型216

8.3.3　基于5个因子的SLEUTH模型221

8.3.4　基于神经网络的元胞自动机及土地利用演变模拟225

8.4　常用的CA模拟软件230

参考文献231

第9章　空间分析常用工具与练习234

9.1 ArcGIS中ArcToolBox的常用空间分析功能234

9.1.1 ArcGIS空间分析工具234

9.1.2　空间统计工具266

9.1.3 3D分析工具279

9.2　空间分析练习286

9.2.1　缓冲区分析286

9.2.2　叠置分析291

9.2.3　基础设施选址分析296

9.2.4　应用Model Builder分析空间问题305

9.2.5 DEM的建立与应用315

9.2.6　区位-配置模型321

9.2.7　景观指数计算分析326

9.2.8　探索性空间数据分析331

参考文献340