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GIS數據結構與算法基礎（簡體書）
- ISBN13：9787030333094
- 出版社：科學出版社
- 作者：(英國)STEPHEN WISE
- 譯者：朱定局
- 裝訂／頁數：平裝／157頁
- 規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
- 出版日：2021/02/04
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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱
商品簡介
《GIS數據結構與算法基礎》是stephen wise撰寫的GIS Basics一書的翻譯版。內容涉及GIS的核心數據結構和核心算法，詳細介紹了各種矢量、柵格、索引、表面、網絡相關的數據結構與算法。書中包含了大量所述數據結構與算法的偽代碼，同時每章末配有延伸閱讀，可幫助讀者對書中內容進行更深入地理解。
《GIS數據結構與算法基礎》可作為地理信息領域、計算機科學領域高等院校師生的專業基礎課程教材，也可作為相關技術人員的參考用書。
《GIS數據結構與算法基礎》可作為地理信息領域、計算機科學領域高等院校師生的專業基礎課程教材，也可作為相關技術人員的參考用書。
作者簡介
作者：(英國)懷斯(Stephen Wise) 譯者：朱定局 合著者：張雪英
朱定局，北京大學博士後，中國科學院計算技術研究所博士，中國科學院深圳先進技術研究院智慧計算與信息科學實驗室主任。曾任勝利油田地質科學研究院科研人員，美國Texas State University地理系訪問學者。
朱定局，北京大學博士後，中國科學院計算技術研究所博士，中國科學院深圳先進技術研究院智慧計算與信息科學實驗室主任。曾任勝利油田地質科學研究院科研人員，美國Texas State University地理系訪問學者。
名人/編輯推薦
《GIS數據結構與算法基礎》編輯推薦：地理信息系統（GIS）是一種用于空間數據存儲、顯示和分析的計算機系統。20多年來，GIS不僅在政府、商業和學術中的應用快速增長，還可以應用于設施規劃的管理、普查數據的處理、新超市的選址等。
StephenWise是Geo Europe的定期撰稿人，他的系列連載文章《回到基礎》向非專業讀者簡明扼要地介紹了GIS的內部工作機制。在《GIS數據結構與算法基礎》中，他以新的材料重現了他的系列原創文章，內容涵蓋了GIS的兩大主要類型——矢量系統和柵格系統。
希望改善GIs知識結構的在校師生和專業人士，通過《GIS數據結構與算法基礎》能更深入地理解GIS內部的運作方式。例如，計算機是如何存儲空間數據的，不同的方法如何影響GIS的性能，基本操作是如何執行的，以及算法的選擇如何影響系統的運行速度。
Stephen Wise在倫敦和巴斯的大學計算中心做過多年的計算機程序員，從1990年他開始在The University of Sheffield地理系從事本科生和研究生的教學工作。他的研究興趣包括數字地面模型的誤差傳播、GIs中設施的空間分析和地圖掃描數據化。
StephenWise是Geo Europe的定期撰稿人，他的系列連載文章《回到基礎》向非專業讀者簡明扼要地介紹了GIS的內部工作機制。在《GIS數據結構與算法基礎》中，他以新的材料重現了他的系列原創文章，內容涵蓋了GIS的兩大主要類型——矢量系統和柵格系統。
希望改善GIs知識結構的在校師生和專業人士，通過《GIS數據結構與算法基礎》能更深入地理解GIS內部的運作方式。例如，計算機是如何存儲空間數據的，不同的方法如何影響GIS的性能，基本操作是如何執行的，以及算法的選擇如何影響系統的運行速度。
Stephen Wise在倫敦和巴斯的大學計算中心做過多年的計算機程序員，從1990年他開始在The University of Sheffield地理系從事本科生和研究生的教學工作。他的研究興趣包括數字地面模型的誤差傳播、GIs中設施的空間分析和地圖掃描數據化。
目次
譯者的話
前言
致謝
第1章 引言
1.1 計算機如何解決問題
1.2 計算機如何存儲空間數據：矢量和柵格數據模型
1.3 本書結構
1.4 偽代碼
延伸閱讀
第2章 矢量數據結構
2.1 點和線的存儲
2.2 區域邊界的存儲
2.3 存儲區域的邊界：拓撲法
2.4 什么是拓撲學
2.5 如何使用拓撲學？以DIME為例
延伸閱讀
第3章 線的矢量算法
3.1 簡單的線相交算法
3.2 為什么簡單的直線相交算法無效：一個更好的算法
3.3 波形線的處理
3.4 有關直線上的計算：一條直線有多長
延伸閱讀
第4章 區域的矢量算法
4.1 有關區域的計算：單一多邊形
4.2 有關區域的計算：多重多邊形
4.3 多邊形的點：簡單算法
4.4 利用拓撲的好算法
延伸閱讀
第5章 算法效率
5.1 如何評估算法的有效性
5.2 直線相交算法的有效性
5.3 算法有效性的更多知識
延伸閱讀
第6章 柵格數據結構
6.1 柵格數據結構：數組
6.2 節省空間：行程長度編碼和四叉樹
延伸閱讀
第7章 柵格算法
7.1 柵格算法：對行程編碼數據的屬性查詢
7.2 柵格算法：四叉樹中的屬性查詢
7.3 柵格算法：面積計算
延伸閱讀
第8章 空間索引
8.1 二叉查找樹
8.2 使用K-d樹索引數據
8.3 采用四叉樹結構索引向量數據
8.4 采用莫頓排序索引柵格數據
延伸閱讀
第9章 表面數據結構
9.1 表面數據模型
9.2 創建格網表面模型的算法
9.3 產生不規則三角網的算法
9.4 格網劃分修正
延伸閱讀
第10章 表面算法
10.1 高度、坡度和坡向
10.2 用TIN做水文分析
10.3 用格網DEM決定流向
10.4 用流動方向做水文分析
延伸閱讀
第11章 網絡的數據結構和算法
11.1 采用矢量和柵格模型中的網絡
11.2 最短路徑算法
11.3 網絡數據的數據結構
11.4 旅行商問題
延伸閱讀
結語
詞匯表
參考文獻
前言
致謝
第1章 引言
1.1 計算機如何解決問題
1.2 計算機如何存儲空間數據：矢量和柵格數據模型
1.3 本書結構
1.4 偽代碼
延伸閱讀
第2章 矢量數據結構
2.1 點和線的存儲
2.2 區域邊界的存儲
2.3 存儲區域的邊界：拓撲法
2.4 什么是拓撲學
2.5 如何使用拓撲學？以DIME為例
延伸閱讀
第3章 線的矢量算法
3.1 簡單的線相交算法
3.2 為什么簡單的直線相交算法無效：一個更好的算法
3.3 波形線的處理
3.4 有關直線上的計算：一條直線有多長
延伸閱讀
第4章 區域的矢量算法
4.1 有關區域的計算：單一多邊形
4.2 有關區域的計算：多重多邊形
4.3 多邊形的點：簡單算法
4.4 利用拓撲的好算法
延伸閱讀
第5章 算法效率
5.1 如何評估算法的有效性
5.2 直線相交算法的有效性
5.3 算法有效性的更多知識
延伸閱讀
第6章 柵格數據結構
6.1 柵格數據結構：數組
6.2 節省空間：行程長度編碼和四叉樹
延伸閱讀
第7章 柵格算法
7.1 柵格算法：對行程編碼數據的屬性查詢
7.2 柵格算法：四叉樹中的屬性查詢
7.3 柵格算法：面積計算
延伸閱讀
第8章 空間索引
8.1 二叉查找樹
8.2 使用K-d樹索引數據
8.3 采用四叉樹結構索引向量數據
8.4 采用莫頓排序索引柵格數據
延伸閱讀
第9章 表面數據結構
9.1 表面數據模型
9.2 創建格網表面模型的算法
9.3 產生不規則三角網的算法
9.4 格網劃分修正
延伸閱讀
第10章 表面算法
10.1 高度、坡度和坡向
10.2 用TIN做水文分析
10.3 用格網DEM決定流向
10.4 用流動方向做水文分析
延伸閱讀
第11章 網絡的數據結構和算法
11.1 采用矢量和柵格模型中的網絡
11.2 最短路徑算法
11.3 網絡數據的數據結構
11.4 旅行商問題
延伸閱讀
結語
詞匯表
參考文獻
書摘/試閱
然而，不管用多么小的像素，也難以存儲各連接的屬性，柵格表示法不太適合路網數據的主要應用——制作地圖，如旅游路線規劃地圖。對于這些地圖，連接屬性是十分重要的，因為它們用來確定用于線的符號。對于矢量表示法，數據提供了道路軌跡的位置信息，并且矢量圖形可以用來產生不同厚度、不同顏色的線等。對于軌跡的像素表示法，產生一系列不同的符號更加復雜。更改提供制圖符號原始高度的像素的顏色是一件十分容易的事情。然而，假設試圖選取圖11.1所示的道路中的一部分，并且用虛線來表示它。如果每個像素都是分開考慮的，那么不太可能很好地完成這一過程。為了能夠確定一個像素是否為ON（如用黑色繪制，因此是短線的一部分）或者是OFF（不繪制，因此是短線之間的間隙），就必須要知道每個像素沿著直線多遠。這個信息在柵格數據模型中并沒有存儲，因此不得不通過計算得到。相反，這一序列信息是矢量模型中重要的一部分，矢量模型用一系列有序的（z，y）對來存儲每一個連接。
柵格模型同樣也不適合使用網絡信息而進行分析，如查找路徑。從一個網絡中規劃路徑需要兩種類型的數據：?在每個連接上旅行需要花費的時間；?連接之間的連接信息。
對于在每一條路連接上旅行需要花費的時間的最簡單的測量方法就是計算連接的長度。然而，其他的一些因素經常會影響在特定的一段路上旅行的時間長短，如在這些路段是否限速以及交通流量如何。這些統一被稱為和每一條路連接關聯在一起的“權重”或者“花費”。這個信息在矢量和柵格中都可以很好的處理，因為這僅僅是另一個屬性信息。
與矢量相比，連接之間的連接信息對于柵格來說是一種更難處理的信息。存在一些對連接之間連接進行建模的方法。例如，可以形成一個把所有連接都列在行和列當中的矩陣，如果兩個連接相連矩陣的每個單元可以存儲1，如果兩個連接不相連可以存儲0。或者，單元可能包含一個數字來表示通過相交處所需的“花費”，因為有時候通過兩條路的相交處需要花費額外的時間。然而，一個更加可行的方法是使用點的想法，或者一個特殊的被定義為兩個或者多個連接的相交處的點。點是連接的一個重要部分，并且點數據結構在矢量GIS當中用來表示線。然而，在柵格模型中，唯一的空間實體是像素。即使曾經一個特殊的代碼用以將特定的像素標識為點，柵格模型沒有一個自然的方法來表示這個點連接哪幾個連接。
柵格模型同樣也不適合使用網絡信息而進行分析，如查找路徑。從一個網絡中規劃路徑需要兩種類型的數據：?在每個連接上旅行需要花費的時間；?連接之間的連接信息。
對于在每一條路連接上旅行需要花費的時間的最簡單的測量方法就是計算連接的長度。然而，其他的一些因素經常會影響在特定的一段路上旅行的時間長短，如在這些路段是否限速以及交通流量如何。這些統一被稱為和每一條路連接關聯在一起的“權重”或者“花費”。這個信息在矢量和柵格中都可以很好的處理，因為這僅僅是另一個屬性信息。
與矢量相比，連接之間的連接信息對于柵格來說是一種更難處理的信息。存在一些對連接之間連接進行建模的方法。例如，可以形成一個把所有連接都列在行和列當中的矩陣，如果兩個連接相連矩陣的每個單元可以存儲1，如果兩個連接不相連可以存儲0。或者，單元可能包含一個數字來表示通過相交處所需的“花費”，因為有時候通過兩條路的相交處需要花費額外的時間。然而，一個更加可行的方法是使用點的想法，或者一個特殊的被定義為兩個或者多個連接的相交處的點。點是連接的一個重要部分，并且點數據結構在矢量GIS當中用來表示線。然而，在柵格模型中，唯一的空間實體是像素。即使曾經一個特殊的代碼用以將特定的像素標識為點，柵格模型沒有一個自然的方法來表示這個點連接哪幾個連接。
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