地理信息系統(tǒng)與科學(xué)

第1章 概述
1.1 地理信息系統(tǒng)
1.1.1 簡(jiǎn)介
1.1.2 發(fā)展趨勢(shì)
1.2 地理信息科學(xué)
1.2.1 從系統(tǒng)到科學(xué)的飛躍
1.2.2 科學(xué)問題
第2章 地理數(shù)據(jù)模型
2.1 地理空間概念化
2.2 場(chǎng)
2.2.1 模型
2.2.2 空間自相關(guān)
2.2.3 尺度
2.3 對(duì)象
2.3.1 模型
2.3.2 矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.3.3 面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)模型
2.4 網(wǎng)絡(luò)
2.4.1 模型
2.4.2 線性參考與動(dòng)態(tài)分段
2.5 時(shí)空表達(dá)
2.5.1 基于位置的模型
2.5.2 基于空間實(shí)體的模型
第3章 地球參考與地理坐標(biāo)系
3.1 大地測(cè)量學(xué)基礎(chǔ)
3.1.1 大地水準(zhǔn)面和地球橢球體
3.1.2 高程和深度參考系
3.1.3 用水平面代替水準(zhǔn)面的限度
3.2 坐標(biāo)系統(tǒng)與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.2.1 坐標(biāo)系統(tǒng)
3.2.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
3.3 地圖投影
3.3.1 基本概念
3.3.2 常見的地圖投影
3.4 離散網(wǎng)格
3.4.1 網(wǎng)格與地理格網(wǎng)
3.4.2 全球離散格網(wǎng)
第4章 測(cè)量與數(shù)據(jù)獲取
4.1 地形測(cè)量
4.1.1 控制測(cè)量與地形測(cè)圖
4.1.2 數(shù)字測(cè)圖
4.1.3 基于地形圖的數(shù)據(jù)提取
4.2 測(cè)量數(shù)據(jù)處理
4.2.1 條件平差
4.2.2 間接平差
4.3 GPS原理
4.3.1 偽距測(cè)量與載波相位測(cè)量
4.3.2 差分GPS
4.4 GPS數(shù)據(jù)處理
4.4.1 偽距數(shù)學(xué)模型
4.4.2 雙差分載波相位數(shù)學(xué)模型
4.4.3 自由電離層
4.4.4 最小二乘法
4.4.5 GPS測(cè)量定位誤差
第5章 遙感數(shù)據(jù)獲取
5.1 攝影測(cè)量原理
5.1.1 成像方程及其應(yīng)用
5.1.2 相對(duì)定向與絕對(duì)定向
5.1.3 解析空中三角測(cè)量
5.2 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量
5.2.1 影像匹配
5.2.2 影像特征提取
5.2.3 數(shù)字微分糾正
5.3 遙感物理基礎(chǔ)
5.3.1 物體的發(fā)射輻射
5.3.2 地物的反射輻射
5.4 遙感數(shù)據(jù)與處理
5.4.1 遙感數(shù)據(jù)特性
5.4.2 遙感數(shù)據(jù)處理
5.4.3 定量遙感
第6章 數(shù)字地形分析
6.1 數(shù)字高程模型
6.2 坡度、坡向和表面曲率
6.2.1 坡度和坡向
6.2.2 地形曲率
6.3 地形因子的計(jì)算
6.3.1 基于格網(wǎng)DEM的坡度、坡向計(jì)算方法
6.3.2 基于丁IN的算法
6.3.3 曲率計(jì)算
6.4 立體透視圖
6.5 地形形態(tài)特征線的提取
6.5.1 單流向算法
6.5.2 多流向算法
6.6 流域分析
6.6.1 流域描述
6.6.2 水流網(wǎng)絡(luò)計(jì)算
第7章 空間對(duì)象的幾何計(jì)算
7.1 線段方程及其應(yīng)用
7.2 直線生成算法
7.2.1 DDA算法
7.2.2 Bresenham畫線算法
7.2.3 并行畫線算法
7.3 區(qū)域填充
7.3.1 掃描線多邊形填充算法
7.3.2 內(nèi)-外測(cè)試
7.3.3 曲線邊界區(qū)域的掃描線填充
7.3.4 邊界填充算法
7.3.5 泛濫填充法
7.4 二維裁剪
7.4.1 點(diǎn)的裁剪
7.4.2 線段的裁剪
7.4.3 多邊形的裁剪
7.4.4 曲線的裁剪
7.4.5 外部裁剪
第8章 網(wǎng)絡(luò)分析
8.1 路徑分析
8.1.1 最小累積耗費(fèi)路徑
8.1.2 最短路徑分析
8.2 連通分析
8.3 資源分配
8.3.1 選址問題
8.3.2 分配問題
第9章 空間抽樣
9.1 抽樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
9.1.1 總體與樣本
9.1.2 抽樣問題的描述
9.2 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
9.2.1 概述與使用
9.2.2 簡(jiǎn)單估計(jì)法（SE法）
9.3 分層抽樣法
9.3.1 概述與使用
9.3.2 分層抽樣的簡(jiǎn)單估計(jì)法（SSE法）
9.4 實(shí)例
9.4.1 基于相對(duì)有效性的整群抽樣方案
9.4.2 以最大地減小克里金方差為目標(biāo)，尋找最理想的采樣方案
第10章 空間插值
10.1 概述
10.1.1 概念
10.1.2 空間插值的源數(shù)據(jù)
10.1.3 空間插值方法的分類
10.2 距離倒數(shù)加權(quán)方法
10.3 基于TIN的空間插值
10.3.1 確定包含內(nèi)插點(diǎn)的三角形
10.3.2 基于三角面的插值方法
10.3.3 基于磨光函數(shù)的光滑連續(xù)插值方法
10.3.4 基于TIN的插值方法評(píng)述
10.4 趨勢(shì)面方法
10.4.1 模型
10.4.2 方法
10.5 薄板樣條
第11章 空間預(yù)測(cè)的克里格法
11.1 克里格法基本原理
11.2 簡(jiǎn)單克里格法與普通克里格法
11.2.1 普通克里格法的解算過程
11.2.2 點(diǎn)克里格法的計(jì)算實(shí)例
11.2.3 塊段普通克里格法的計(jì)算實(shí)例
11.3 指示克里格法
11.3.1 指示變異函數(shù)
11.3.2 指示克里格方程組
11.4 泛克里格法和協(xié)同克里格法
11.4.1 泛克里格法
11.4.2 協(xié)同克里格法
第12章 空間多變量分析
12.1 地圖疊置
12.1.1 要素類型與地圖疊置
12.1.2 地圖疊置方法
12.1.3 破碎多邊形
12.1.4 地圖疊置中的誤差傳播
12.2 多準(zhǔn)則評(píng)價(jià)
12.2.1 傳統(tǒng)MCE方法
12.2.2 模糊評(píng)價(jià)方法
12.3 相關(guān)分析
12.3.1 兩要素之間相關(guān)程度的測(cè)定
12.3.2 多要素間相關(guān)程度的測(cè)定
12.4 主成分分析
12.4.1 主成分分析的基本原理
12.4.2 主成分分析的計(jì)算步驟
12.5 空間聚類
12.5.1 主要聚類方法的分類
12.5.2 層次聚類分析步驟
12.5.3 模糊聚類分析
12.5.4 其他聚類算法
第13章 空間模型
13.1 二值模型與指數(shù)模型
13.1.1 二值模型
13.1.2 指數(shù)模型
13.2 線性回歸模型
13.2.1 回歸模型
13.2.2 平方和
13.2.3 高斯最小二乘法估計(jì)回歸參數(shù)
13.3 二值Logit模型
13.3.1 選擇的概率模型
13.3.2 最大似然估計(jì)
13.3.3 Logit模型的性質(zhì)
13.4 系統(tǒng)模型與過程模型
13.4.1 系統(tǒng)模型
13.4.2 過程模型
第14章 時(shí)間序列分析
14.1 趨勢(shì)分析
14.2 周期分析
14.3 隨機(jī)時(shí)間序列分析
14.3.1 時(shí)序模型的識(shí)別
14.3.2 模型的參數(shù)估計(jì)
14.3.3 時(shí)間序列的預(yù)測(cè)
14.4 基于時(shí)間序列分析的土地覆蓋遙感
第15章 誤差與空間不確定性
15.1 精度評(píng)估
15.1.1 精度與準(zhǔn)確性
15.1.2 連續(xù)場(chǎng)精度
15.1.3 類別場(chǎng)精度
15.1.4 位置精度
15.1.5 置信區(qū)間和樣本大小
15.1.6 假設(shè)檢驗(yàn)
15.2 誤差傳播
15.2.1 解析方法
15.2.2 隨機(jī)模擬方法
15.3 空間不確定性
15.3.1 概率論與模糊集合
15.3.2 方法與應(yīng)用
參考文獻(xiàn)