本书是一本系统介绍一个地理信息系统底层开发的完整教程,讲授如何通过程序语言实现地理信息系统的基本功能,包括空间数据与属性数据的管理、分析及可视化等。全书内容均为底层开发,不依赖于任何商业地理信息系统软件,各种算法或数据操作方法均有详细介绍,且深入浅出。通过阅读本书,希望提高读者的原始创新能力。 第1章介绍了如何实现一个最小化的地理信息系统,第2章搭建了一个底层开发的基本框架,第3至5章讲述了地理信息可视化的基本要点,第6章介绍了矢量图层,第7章讲述鼠标在地理信息浏览中的作用,第8至11章介绍Shapefile文件的读取以及如何自定义地理信息系统数据文件格式,第12至14章介绍空间及属性信息的选择方法,第15章介绍栅格图层,第16章介绍多图层管理,第17章实现了一个基本的地理信息系统集成控件,第18及19章介绍了地理
本教程面向大多数GIS专业及其相关专业读者群体,突出“开源”和“应用分析”特色,以具体案例形式,介绍QGIS软件的基本数据操作和空间分析功能,包括QGIS数据加载、浏览、专题地图制作、打印输出;QGIS空间配准、栅格矢量化、实体生成、GPS连接等数据采集和编辑操作;QGIS空间缓冲区和泰森多边形分析;QGIS热力图表达和核密度分析;“PostGIS+QGIS”关系数据库建库及空间SQL分析;PostGIS空间网络拓扑处理与可达性分析;PostGIS综合空间分析应用。
本书立足实战,讲解近期新的%26nbsp;ArCGIS桌面系统的基本操作方法,从地理数据的显示、编辑、查询和管理的角度介绍了桌面的应用,并介绍扩展模块及综合实战案例。全书穿插了大量的应用实例,是作
随着机器学习和深度学习技术的不断发展和进步,它们的复杂性也在不断增强。对于初学者来说,学习这两个领域可能会遇到许多难题和挑战,如理论知识的缺乏、数据处理的困难、算法选择的不确定性等。此时,ChatGPT可以提供强有力的帮助。利用ChatGPT,读者可以更轻松地理解机器学习和深度学习的概念和技术,并解决学习过程中遇到的各种问题和疑惑。此外,ChatGPT还可以为读者提供更多的实用经验和技巧,帮助他们更好地掌握机器学习和深度学习的基本原理和方法。本书主要内容包括探索性数据分析、有监督学习(线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习(降维、聚类等),以及深度学习的基础原理和应用等。 本书旨在为广大读者提供一个系统全面、易于理解的机器学习和深度学习入门教程。不需要过多的数学背景,只需掌握基本的编程知识即可轻
本书讲解是基于ArcGISEngine9.3开发平台,介绍了相关的开发技术和工程应用,并用C#语言编程实现了工程实例。本书共4篇分18章,篇基础篇(~9章)集中介绍了ArcGISEngine基础知识,包括开发基础组件对象模型、ArcGISEngine介绍、基于.NET的ArcGISEngine的开发,ArcGISEngine中的控件、框架控件介绍、控件使用实例等,为以后应用ArcGISEngine的各种接口,快速地实现系统的开发打下坚实的基础;第二篇应用提高篇(0~12章)介绍了ArcGISEngine的应用框架、空间分析、ArcGISServer服务、三维模式数据编辑等高级应用,通过学习这些高级应用可以使读者得心应手地完成各种GIS系统的开发;第三篇综合实例篇(3章~4章)用两个综合例子将前面讲解的知识点串起来,让读者将学习的知识点融合起来,以便可以胜任项目开发的角色;第四篇常见疑难解答与经验技巧集萃(5~18章),本篇将一些开发过程中常
作为业内广泛使用的地图引擎之一,OpenLayers已被各大GIS厂商和广大WebGIS二次开发者采用。借助于OpenLayers强大的扩展功能,可以与不同的WebGIS平台产品相结合,开发出各具特色的WebGIS应用系统。本书的主要内容涵盖WebGIS和OpenLayers的开发基础, OpenLayers的快速入门、多源数据加载、图形绘制、OGC服务、 功能, 给出了OpenLayers的项目实战——水利信息在线分析服务系统。
作为业内广泛使用的地图引擎之一,OpenLayers已被各大GIS厂商和广大WebGIS二次开发者采用。借助于OpenLayers强大的扩展功能,可以与不同的WebGIS平台产品相结合,开发出各具特色的WebGIS应用系统。本书的主要内容涵盖WebGIS和OpenLayers的开发基础, OpenLayers的快速入门、多源数据加载、图形绘制、OGC服务、 功能, 给出了OpenLayers的项目实战——水利信息在线分析服务系统。
全书以ArcGISEngine10.5VisualStudio2015组件式开发为例,通过二十一个典型GIS开发实验例程,分别介绍了地理信息系统开发框架设计,空间信息可视化,空间查询与分析,空间数据管理等方面初步开发技术与方法。各部分按照:实验原理,实验内容与步骤,参考代码实现、思考与练习等顺序展开,每个实验相互独立又有联系,能帮助读者有效地掌握知识点。