城市空間數據分析方法-基礎試驗 包瑞清 亞歷克西斯.阿里亞斯.貝當古 9787112305131 【台灣高等教育出版社】

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書名：城市空間數據分析方法-基礎試驗
ISBN：9787112305131
出版社：中國建築工業
著編譯者：包瑞清 亞歷克西斯.阿里亞斯.貝當古
頁數：702
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1722876
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內容簡介

本書中城市空間數據分析方法理論研究框架系統化的建立，正是試圖明確跨學科關聯知識廣度和深度上認知，促進分科知識融通發展為完整的知識體系，強化城市空間數據分析方法發展的深度，推動研究者從工具的使用者轉變為工具的創造者，擺脫傳統軟體工具的束縛，增加城市空間數據分析方法的創造性。本書內容共4章，包括：準備；理論工具；基礎試驗；附：Python基礎核心，為城市空間數據分析方法的基礎試驗部分。本書的讀者群體主要是風景園林、城鄉規劃、建築學專業，以數字化規劃設計、大數據、機器學習和深度學習、智能化規劃設計、城市空間數據分析處理為目的，相關的高等院校、規劃設計院等的技術人員、科研人員以及相關專業人士、學者和學生等。

作者簡介

包瑞清，西安建築科技大學建築學院講師。 城市規劃與設計專業博士，任教於西安建築科技大學建築學院，主攻計算機輔助設計應用研究，從作為設計者的角度尋找和融合編程與建築、風景園林、城鄉規劃等設計規劃學科之間的關聯，建立面向設計師的編程設計知識系統，力圖使編程設計成為設計領域的基礎環節，探索未來設計的方法。 2012年，作為caDesign設計創始人之一，以「編程讓設計更具創造力！」的信念為指引，分享研究成果，發展面向設計師的編程設計知識系統網絡服務體系。

目錄

1 準備
1 1 代碼的整潔之道
1 2 Python解釋器和筆記，與GitHub代碼託管
1 3 資料庫與數據分析基本流程組織
2 理論工具
2 1 城市空間數據分析方法理論集成研究框架
2 2 USDA工具包和科學計算工具構建
3 基礎試驗
3-A 編程統計學及數據統計分析
3 1 POI數據與描述性統計和正態分佈
3 2 OSM數據與核密度估計
3 3 基本統計量與公共健康數據的相關性分析
3 4 簡單回歸與多元回歸
3 5 公共健康數據的線性回歸與梯度下降法
3-B 編程線性代數及遙感影像數據處理
3 6 編程線性代數
3 7 主成分分析與Landsat遙感影像
3 8 基於NDVI指數解譯影像與建立採樣工具
3-C 編程微積分及SIR空間傳播模型
3 9 編程微積分
3 10 卷積與SIR空間傳播模型
3-D 計算機視覺及城市街道空間
3 11 圖像特徵提取與動態街景視覺感知
3 12 Sentinel-2及超像素級分割下高空解析度特徵尺度界定
3-E 機器學習試驗
3 13 聚類與城市色彩
3 14 圖像分類器、識別器與機器學習模型網絡實驗應用平台部署
3-F 深度學習試驗
3 15 從解析解到數值解，從機器學習到深度學習
3 16 邏輯回歸二分類到SoftMax回歸多分類
3 17 卷積神經網絡
3 18 對象檢測、實例分割與人流量估算和對象統計
3 19 Cityscapes數據集、圖像分割與城市空間對象統計
3 20 高解析度遙感影像解譯
3 21 NAIP航拍影像與分割模型庫及Colaboratory和iPlanetary Computer Hub
3-G 點雲數據處理與內存管理
3 22 點雲數據處理
3 23 天空視域因子計算與內存管理
4 附：Python基礎核心
PCS-1 善用print()，基礎運算，變數及賦值
PCS-2 數據結構（Data Structure）-list，tuple，dict，set
PCS-3 數據結構（Data Structure）-string
PCS-4 基本語句_條件語句（if、elif、else），循環語句（for、while）和列表推導式（comprehension）
PCS-5 函數（function）、作用域（scope）與命名空間（namespace）、參數（arguments）
PCS-6 recursion（遞歸）、lambda（Anonymous Function，匿名函數）、generator（生成器）
PCS-7 模塊與包（module and package），及PyPI發布（distribution）
PCS-8 類（OOP）Classes_定義，繼承，__init__()構造方法，私有變數/方法
PCS-9 （OOP）_Classes_Decorators（裝飾器）_Slots
PCS-10 異常-Errors and Exceptions

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