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出版时间:2013年10月

出版社:中国科技出版传媒股份有限公司

以下为《空间数据挖掘理论与应用(第二版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 中国科技出版传媒股份有限公司
  • 9787030387813
  • 1-1
  • 21674
  • 0045159319-8
  • 平装
  • 16开
  • 2013年10月
  • 498
  • 336
  • 理学
  • 地理学
  • P208-39
  • 地理信息、地球科学
  • 研究生、本科
内容简介
面向大数据,李德仁、王树良、李德毅所著的《空间数据挖掘理论与应用(第2版)》提出数据场、云模型、地学粗空间和空间数据挖掘视角,构建空间数据挖掘金字塔,给出挖掘机理,介绍概念格,总结空间数据源,导出清理空间观测数据的选权迭代法。面向地理信息系统数据研究空间的关联规则、分布规则、概化规则和聚类规则的挖掘,从图像中发现指导图像分类、特征提取、表情识别的空间知识,以及时空分布的视频数据挖掘。这些理论,在滑坡监测、车轮形变、银行选址、土地利用、人脸识别、公共安全等实际领域,获得了有价值的应用成果,自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。
《空间数据挖掘理论与应用(第2版)》可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、地理信息系统、遥感、全球定位系统、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用,亦可作为高等学校相关专业本科生和研究生的参考用书。
目录

《地球观测与导航技术丛书》出版说明


序一


序二


序三


第二版前言


第一版前言


第1章  绪论


  1.1  空间数据挖掘的由来


  1.2  空间数据挖掘的价值


  1.3  空间数据挖掘的难点


  1.4  本书的内容和组织结构


第2章  空间数据挖掘基础


  2.1  基本概念


  2.2  空间数据挖掘视角


  2.3  空间数据挖掘金字塔


  2.4  空间粒度和空间尺度


  2.5  空间数据挖掘的知识类型


  2.6  空间知识的表达


  2.7  空间数据挖掘与相关学科的关系


  2.8  空间数据挖掘系统


  2.9  小结


第3章  空间数据挖掘的数据源


  3.1  空间数据的内容和特性


  3.2  空间数据获取


  3.3  空间数据结构


  3.4  空间数据模型


  3.5  空间数据的组织和管理


  3.6  国家空间数据基础设施


  3.7  中国国家空间数据基础设施


  3.8  从空间数据基础设施到大数据


  3.9  小结


第4章  空间数据清理


  4.1  空间数据的污染问题


  4.2  空间数据清理的基本内容


  4.3  空间观测数据的清理


  4.4  空间图形图像的清理


  4.5  基于DHP法的空间数据选择


  4.6  小结


第5章  空间数据挖掘可用的理论方法


  5.1  确定集合论


  5.2  扩展集合论


  5.3  仿生学


  5.4  可视化


  5.5  决策树


  5.6  小结


第6章  数据场


  6.1  空间数据辐射


  6.2  数据场的概念和性质


  6.3  数据场的场强和势


  6.4  小结


第7章  云模型


  7.1  随机性和模糊性


  7.2  云模型的概念


  7.3  云模型的类型


  7.4  云发生器


  7.5  云变换


  7.6  基于云模型的不确定推理


  7.7  小结


第8章  地学粗空间


  8.1  粗集的局限


  8.2  地学粗空间的概念


  8.3  地学粗空间的组成


  8.4  基于向量的属性简化


  8.5  在地球空问信息学中的应用


  8.6  小结


第9章  概念格


  9.1  概念的形成


  9.2  概念格理论


  9.3  概念格的构建和Hasse图的绘制


  9.4  小结


第10章  宝塔滑坡的监测数据挖掘


  10.1  宝塔滑坡


  10.2  滑坡监测数据挖掘的可行性


  10.3  宝塔滑坡形变监测数据挖掘的视角


  10.4  同点异时同向的视角挖掘


  lO.5  异点同时同向的视角挖掘


  10.6  异点异时同向的视角挖掘


  10.7  基于数据场的例外挖掘


  10.8  宝塔滑坡形变监测的知识及讨论


  10.9  小结


第11章  GIS数据挖掘


  11.1  空间关联规则挖掘


  11.2  基于归纳学习挖掘空间分布规则


  11.3  基于粗集发现决策知识


  11.4  空间聚类知识挖掘


  11.5  基于GIS数据的GISDBMiner


  11.6  小结


第12章  遥感图像挖掘


  12.1  遥感图像滤波和增强


  12.2  遥感图像分类


  12.3  遥感图像检索


  12.4  时空分布的视频数据挖掘


  12.5  人脸表情挖掘


  12.6  基于遥感图像的RSImageMiner


  12.7  小结


参考文献


相关的国家发明技术专利和软件


索引


后记