《基于空间场景相似性的地理空间分析》是我国第一部全面介绍相似性空间分析的学术专著，既包含了相似性空间分析的基本理论和方法，又有作者独立的思考，既有相似性空间分析的传统方法论，又有在当前大数据环境下的再思考。
　　《基于空间场景相似性的地理空间分析》共9章，第1章为绪论，第2章介绍相似性空间分析理论基础，第3章介绍定性空间表达模型，第4章介绍空间场景相似性分析评价模型，第5章介绍基于相似性的空间分析系统，第6章介绍基于空间场景相似性评价的地址规范化，第7章介绍基于Hadoop空间场景相似性计算，第8章是数据密集型计算环境下的空间场景相似性计算探索，第9章是总结与展望。
　　《基于空间场景相似性的地理空间分析》可供对地理信息系统和空间分析感兴趣的专业人员参考，也可作为地理信息科学专业的研究生教材。

　　随着地理信息系统在各行各业的应用，地理信息系统已从少数地理学家的桌面走向企业和大众。不同行业和领域在广泛运用地理信息系统的同时，对地理信息数据的获取手段和分析技术也提出了更高的要求。传统的空间分析技术要求地理信息系统用户必须具备较完整的地理信息数据库的背景知识，用户空间分析所得到的是和空间分析条件准确匹配的结果，获取地理信息的数量和质量取决于获取者对地理信息系统数据的了解、熟悉程度，用户对地理信息数据库和相关地理信息知识的了解程度越高，用户所作的空间分析就越能得到准确的结果，就能获得越多越详尽的地理信息知识。然而，大部分的地理信息系统用户都不具备足以完成他们所期望的地理空间分析所需要的完备知识背景，地理信息系统亟须新的理论和方法来改进地理信息数据的获取和分析手段。
　　地理事物和地理现象之间存在相似也存在相异；相似是宏观的，相似对于人类认识客观世界具有更大的推动力。相似性科学是以相似性现象和相似系统为研究对象，主要研究自然界、人类社会、工程技术和认知思维中相似性规律及其应用的科学，具有从理论上认识相似性、分析相似性，到实践上应用相似性、创造相似性的完整科学体系。相似论是思维科学的理论之一。它的目的在于研究自然界、人类社会和思维领域广泛存在的相似运动、相似联系与相似创造规律。相似性科学不仅研究相似现象，还注重认识相似性和相似系统（尤其是系统相似性），探索相似性的由来，阐明相似性形成原理和演变规律，分析度量相似性，进行系统相似性规律及其应用研究。
　　本书提出将相似性科学的理论和方法论引入到地理空间分析中，全面分析了相似性在地理空间分析的各个阶段中的表现形式，提出了相似性度量和计算的方法，分析并研究了基于相似性的空间分析的关键技术：提出了一种在格网条件下的集定性空间专题、定性空间形状、定性空间拓扑关系、定性空间方向关系、定性空间距离关系表达于一体的多层次定性空间表达模型，该模型符合人们对地理空间事物的认知和表达习惯，并能够将复杂的定性空间表达和空间关系计算转换为标准的SQL语句查询，降低了计算复杂度，提高了查询效率；提出了多因子空间相似性评价模型和实现方法，使空间相似性评价操作更简便；改进了对Null值相似性比较的处理，使之更符合实际应用情况；全面研究了基于相似性的空间分析的理论和关键技术，重点研究了空间专题相似性、空间对象相似性、空间场景相似性等；结合农业种植生产实践应用研发了一套基于相似性的空间分析系统。最后探讨了在大数据背景下空间场景相似性的计算方法。
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序
前言


第1章 绪论
1．1 研究背景及现状
1．1．1 空间分析
1．1．2 相似性理论
1．1．3 相似性在地理信息系统中的应用
1．1．4 定性空间表达
1．2 空间场景相似性空间分析的研究意义
1．2．1 传统空间分析存在的问题
1．2．2 解决思路
1．2．3 基于相似性的空间分析技术框架及关键技术
1．2．4 研究的理论意义和应用价值
1．3 本书的目的
1．3．1 研究目标
1．3．2 研究内容和关键技术
1．3．3 本书的整体思路
1．3．4 本书内容安排
参考文献


第2章 相似性空间分析理论基础
2．1 相似性的特征
2．2 相似性分析
2．2．1 相似性分析方法
2．2．2 相似性度量
2．2．3 几种常见的相似性度量计算方法
2．3 相似性应用
2．4 相似性与模糊集
2．5 相似性与信息系统
2．6 相似性与地理信息系统
2．7 空间分析与空间相似性
2．7．1 空间分析
2．7．2 空间相似性
2．8 相似性与大数据
2．9 本章小结
参考文献


第3章 定性空间表达模型
3．1 定性空间表达与推理
3．2 定性空间表达模型
3．2．1 定性形状描述模型
3．2．2 定性空间拓扑关系模型
3．2．3 定性方向关系描述模型
3．2．4 定性距离描述模型
3．2．5 定性空间表达的含糊性、不确定性和粒度特征
3．2．6 定性空间表达的多尺度和多层次特性
3．2．7 现有定性空间表达模型存在的不足
3．3 基于格网的多层次定性空间表达计算模型（GHO）
3．3．1 GHQ定性空间表达框架
3．3．2 GHQ模型的特点
3．3．3 GHQ的实现
3．3．4 GHQ模型与现有模型的比较
参考文献


第4章 空间场景相似性分析评价模型
4．1 专题的空间相似性分析
4．1．1 专题的空问相似性
4．1．2 在格网条件下的专题空间相似性度量
4．2 空间语义的相似性
4．3 空间场景的相似性
4．3．1 空间对象的相似性研究
4．3．2 空间形态的相似性研究
4．3．3 空间关系的相似性研究
4．4 多因子空间相似性分析评价模型
4．4．1 空间相似性评价模型的特征
4．4．2 多因子空间相似性分析评价建模
4．4．3 多相似性因子权值的确定
4．4．4 多因子空间相似性评价模型举例
参考文献


第5章 基于相似性的空间分析系统
5．1 基于相似性的数据处理
5．1．1 空间数据和非空间数据的格网化
5．1．2 面向特定领域的地理语义网
5．1．3 Null值的相似性比较处理
5．2 基于相似性的空间分析
5．2．1 约束条件度可控扩展
5．2．2 基于相似性的空NS，}析计算
5．2．3 空间分析相似度计算
5．2．4 分析结果过滤和呈现
5．3 基于相似性的空间分析系统框架
5．4 基于相似性的空间分析系统实现
5．4．1 开发环境
5．4．2 系统主要功能
5．5 案例分析
5．5．1 空间分析在农业种植生产管理中的应用
5．5．2 案例分析
5．6 对比分析
参考文献


第6章 基于空间场景相似性评价的地址规范化
6．1 概述
6．2 技术路线和方法
6．3 实验数据及结果分析
6．4 小结与讨论
参考文献


第7章 基于Hadoop空间场景相似性计算
7．1 概述
7．2 基于网格的空间关系相似度评估
7．3 空间场景相似度的评估
7．4 基于MadReduce的空间关系相似度评估
7．4．1 空间场景相似度评估的计算复杂度分析
7．4．2 基于网格的空间场景相似度评估是一种典型的MapReduce计算
7．5 Hadoop上的应用实现
7．5．1 数据预处理
7．5．2 HBase扣的概念模型
7．5．3 数据局部性
7．5．4 实验设置
7．5．5 执行流程
7．6 实验评估
7．7 结论
参考文献


第8章 数据密集型计算环境下的空间场景相似性计算探索
8．1 背景
8．2 研究目标和内容
8．2．1 需要解决的关键技术问题
8．2．2 研究方案
参考文献


第9章 总结与展望
附录A
附录B
彩图
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