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GIS 27
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GIS 34
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GIS 143
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