空間信息的尺度、融合與不確定性

定　價(jià)：￥45.00

作　者：	張景雄著
出版社：	武漢大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	武漢大學(xué)學(xué)術(shù)叢書(shū)
標(biāo)　簽：	測(cè)繪學(xué)

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ISBN：	9787307066588	出版時(shí)間：	2008-12-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	315	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《空間信息的尺度不確定性與融合》圍繞空間信息的集成、尺度、不確定性等特質(zhì)問(wèn)題，著眼于空間信息融合及有效性機(jī)理，綜述了多源空間數(shù)據(jù)套合的理論框架和計(jì)算方法、尺度建模與轉(zhuǎn)換、多尺度數(shù)據(jù)聯(lián)合空間預(yù)測(cè)等研究議題，致力于在這些方面提煉精華，為在這些共性和關(guān)鍵領(lǐng)域取得突破提供背景資料和路標(biāo)?！犊臻g信息的尺度不確定性與融合》的目標(biāo)是構(gòu)建空間信息一體化融合、尺度轉(zhuǎn)換、不確定性建模及三者交互的理論框架，對(duì)于空間信息科學(xué)體系、尤其是空間信息（包括遙感信息）機(jī)理的研究具有重要理論參考價(jià)值和實(shí)踐意義?！犊臻g信息的尺度不確定性與融合》可供地球空間信息科學(xué)與技術(shù)、地學(xué)和環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域的研究生和科技人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　張景雄，1964年11月山生于湖北新洲，1981年9月考入原武漢測(cè)繪學(xué)院航空攝影測(cè)量專業(yè)學(xué)習(xí)，1985年9月至1988年6月在原武漢測(cè)繪科技大學(xué)攻讀碩士學(xué)位，1988年6月留校任教。1992年9月由國(guó)家教育委員會(huì)公派赴英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)攻讀博士學(xué)位，1997年4月學(xué)成回校工作，任副教授。2000年至2003年，由單位公派自費(fèi)赴美國(guó)加利福利亞大學(xué)圣芭芭拉分校、美國(guó)國(guó)家地理信息與分析中心從事博士后研究，專攻地理信息科學(xué)的基礎(chǔ)研究。2003年至2005年在美國(guó)宇航局（NASA）的哥達(dá)德空間飛行中心（Goddard Space Flight center）從事MODIS陸地信息產(chǎn)品的質(zhì)量分析等方而的研發(fā)工作。2005年應(yīng)聘回國(guó)工作，現(xiàn)任武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院教授?！￠L(zhǎng)期研究興趣是遙感與GIS集成、空間分析、地統(tǒng)計(jì)學(xué)（geostatistics）、空間不確定性、尺度、空間信息融合、時(shí)問(wèn)序列分析、遙感信息真實(shí)性檢驗(yàn)（validation）、遙感定量方法等。最具有代表性的成果是與美國(guó)科學(xué)院院士（Goodchild教授出版了專著《Uncertainty in Geographlcal Information》（Taylot&Francis，2002）。該書(shū)作為第一本全面反映不確定性課題過(guò)去十五年來(lái)的科研成就而填補(bǔ)了一個(gè)非常重要的空白。書(shū)中許多實(shí)例來(lái)自博士論文，而更多的內(nèi)容是從浩瀚的文獻(xiàn)中整理加工而成。大部分實(shí)例歸入卒問(wèn)分析應(yīng)用。另一個(gè)重要研究方向是空間數(shù)據(jù)套合（spatial data connation），即對(duì)同一現(xiàn)象不同數(shù)據(jù)表達(dá)的合成。這是影像處理中有關(guān)融合的一種概括，適用于各種空問(wèn)數(shù)據(jù)，包括矢量和柵格。近年來(lái)，從事對(duì)地觀測(cè)與地球空間信息領(lǐng)域的地學(xué)抽象、表達(dá)、量測(cè)、分析、建模等基礎(chǔ)研究和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，如空間信息邏輯框架、尺度模型、真實(shí)性檢驗(yàn)、不確定性、土地覆蓋、生態(tài)環(huán)境建模、影像/空間信息論等?！≡v授了城市空間信息系統(tǒng)、攝影測(cè)量原理、地理信息系統(tǒng)、高等統(tǒng)計(jì)概論和空問(wèn)信息技術(shù)集成（雙語(yǔ)課）等本科生和研究生課程。正在撰寫(xiě)國(guó)家“十一五”，規(guī)劃教材《地理信息科學(xué)與技術(shù)》（GeographicInformation Systems and Science）。

圖書(shū)目錄

第1章概述
1.1 空間信息
1.2 空間信息集成
1.3 尺度
1.4 不確定性
1.5 內(nèi)容介紹
第2章空間數(shù)據(jù)模型
2.1 概述
2.2 場(chǎng)
2.2.1 模型
2.2.2 地形因子
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 若干幾何及拓?fù)洳僮?br /> 2.4 討論
第3章數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
3.1 概述
3.2 隨機(jī)事件與概率
3.2.1 隨機(jī)事件
3.2.2 概率
3.2.3 概率模型
3.2.4 條件概率、概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
3.2.5 事件的獨(dú)立性
3.3 隨機(jī)變量及其分布
3.3.1 隨機(jī)變量的定義
3.3.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
3.3.3 離散型隨機(jī)變量
3.3.4 連續(xù)型隨機(jī)變量
3.3.5 二維隨機(jī)變量
3.4 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
3.4.1 數(shù)學(xué)期望
3.4.2 方差
3.4.3 幾種重要隨機(jī)變量分布的數(shù)學(xué)期望及方差
3.4.4 協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)、矩
3.5 大數(shù)定律和中心極限定理
3.5.1 大數(shù)定律
3.5.2 中心極限定理
3.6 統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)
3.6.1 統(tǒng)計(jì)推斷的幾個(gè)基本概念
3.6.2 統(tǒng)計(jì)量的描述
3.6.3 統(tǒng)計(jì)量的分布
3.7 區(qū)間估計(jì)
3.7.1 點(diǎn)估計(jì)
3.7.2 估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
3.7.3 區(qū)間估計(jì)
3.8 假設(shè)檢驗(yàn)
3.8.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
3.8.2 正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
第4章空間變異與分析
4.1 概述
4.2 隨機(jī)函數(shù)
4.3 區(qū)域化變量
4.4 協(xié)方差函數(shù)和變異函數(shù)
4.4.1 協(xié)方差函數(shù)
4.4.2 變異函數(shù)
4.4.3 協(xié)方差函數(shù)和變異函數(shù)的關(guān)系
4.5 內(nèi)蘊(yùn)假設(shè)及平穩(wěn)假設(shè)
4.5.1 內(nèi)蘊(yùn)假設(shè)
4.5.2 平穩(wěn)性假設(shè)
4.6 估計(jì)方差
4.7 離差方差
4.8 變異函數(shù)及結(jié)構(gòu)分析
4.8.1 變異函數(shù)的性質(zhì)
4.8.2 變異函數(shù)的理論模型
4.8.3 結(jié)構(gòu)分析
第5章空間預(yù)測(cè)：克里格法
5.1 概述
5.2 克里格法的基本原則
5.3 普通克里格法
5.3.1 簡(jiǎn)單克里格法與普通克里格法
5.3.2 普通克里格法的解算過(guò)程
5.3.3 點(diǎn)克里格的計(jì)算實(shí)例
5.3.4 塊段普通克里格的計(jì)算實(shí)例
5.4 泛克里格法
5.4.1 泛克里格法概述
5.4.2 漂移及其形式
5.4.3 泛克里格法的基本假設(shè)及非平穩(wěn)區(qū)域化變量的變異函數(shù)
5.4.4 點(diǎn)支撐條件下的泛克里格法
5.4.5 塊段支撐條件下的泛克里格法
5.4.6 漂移的估計(jì)
5.5 協(xié)同克里格法
5.5.1 協(xié)同變異函數(shù)
5.5.2 協(xié)同克里格方程組
5.6 指示克里格法
5.6.1 指示變異函數(shù)
5.6.2 指示克里格方程組
第6章隨機(jī)模擬與空間不確定性建模
6.1 概述
6.2 隨機(jī)模擬的原理
6.2.1 條件模擬
6.2.2 條件模擬的前提
6.3 序貫高斯模擬
6.3.1 單個(gè)變量的模擬
6.3.2 涉及多變量的隨機(jī)模擬
6.4 協(xié)同區(qū)域化的模擬
6.4.1 共位協(xié)同克里格和馬爾可夫模型
6.4.2 帶有外部漂移的克里格法
6.4.3 帶有趨勢(shì)模型的克里格法
6.4.4 多變量的聯(lián)合模擬
6.5 塊段的模擬
6.5.1 模擬點(diǎn)的平均
6.5.2 點(diǎn)的非條件模擬和塊段為條件化
6.5.3 塊段的直接條件模擬
6.6 空間不確定性建模
6.6.1 隨機(jī)模擬與空間不確定性建模
6.6.2 實(shí)例——矢量數(shù)據(jù)的誤差建模
6.6.3 實(shí)例——數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量中DEM—DOM—DLG的誤差傳遞
第7章尺度模型與尺度轉(zhuǎn)換
7.1 概述
7.2 變異函數(shù)的正則化及其求逆
7.3 遙感場(chǎng)景離散目標(biāo)的正則化
7.4 土地覆蓋專題類別場(chǎng)的尺度轉(zhuǎn)換
第8章空間信息集成
8.1 概述
8.2 協(xié)同克里格法的深化
8.3 數(shù)據(jù)源誤差的處理
8.4 回歸克里格法
8.5 積雪參數(shù)數(shù)據(jù)的套合
第9章時(shí)空模型與信息融合
9.1 概述
9.2 卡爾曼濾波原理與算法
9.3 卡爾曼濾波的擴(kuò)展
9.3.1 空間維擴(kuò)展
9.3.2 序貫數(shù)據(jù)同化
9.3.3 多尺度空間樹(shù)模型
9.3.4 時(shí)空模型
9.4 應(yīng)用實(shí)例
第10章結(jié)語(yǔ)
10.1 尺度
10.2 不確定性
10.3 時(shí)空數(shù)據(jù)集成與信息融合
參考文獻(xiàn)