实用测量数据处理方法（第2版） [Practical Methods for Surveying Data Processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈云中，陶本藻 编

图书标签:

• 测量数据处理
• 数据分析
• 测量学
• 统计分析
• 工程测量
• 数据处理方法
• 实用指南
• 第二版
• 测量技术
• 误差分析

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503026904

版次：2

商品编码：11096766

包装：平装

外文名称：Practical Methods for Surveying Data Processing

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：214

字数：275000

正文语种：中文

内容简介

　　 《实用测量数据处理方法（第2版）》共分八章，分别为参数估计及统计检验，插值计算，回归与拟合分析，抗差估计、有偏估计及拟合推估，时间序列分析，傅里叶分析与小波分析，神经网络与遗传算法，空间信息统计学基础。与第一版相比，《实用测量数据处理方法（第2版）》的修订去掉了有限元方法和分布拟合检验两章，增加了小波分析、神经网络与遗传算法和空间信息统计学基础，充实了有偏估计、半参数估计和整体小二乘平差、拟合推估等现代测量平差方法，并增加了二元函数插值和基于正交函数系的拟合方法等测量所需的插值与拟合方法。各章附有相关例题和习题，便于读者的理解。
　　 《实用测量数据处理方法（第2版）》的特点是强调常用近代数据处理的实用性，且着眼于现代测绘技术及其发展的需求，充实新的理论与方法。本书可供测绘和相关学科的学生和专业技术人员参考。

内页插图

目录

第1章 参数估计及统计检验
1.1 概述
1.2 参数估计原理
1.3 最小二乘估计理论
1.4 整体最小二乘估计原理
1.5 统计检验
习题

第2章 插值计算
2.1 概述
2.2 拉格朗日插值
2.3 牛顿插值
2.4 插值多项式的余项
2.5 埃尔米特插值
2.6 样条函数插值
2.7 二元函数插值
习题

第3章 回归与拟合分析
3.1 概述
3.2 线性回归分析
3.3 最优回归方程的选择
3.4 非线性回归分析
3.5 基于正交函数系的拟合方法
习题

第4章 抗差估计、有偏估计及拟合推估
4.1 概述
4.2 抗差估计
4.3 附加系统参数的平差
4.4 有偏估计
4.5 半参数估计原理
4.6 拟合推估
习题

第5章 时间序列分析
5.1 随机过程与时间序列的概念
5.2 时间序列的随机线性模型
5.3 线性模型的自相关函数和偏相关函数
5.4 模型的初步认识
5.5 模型参数的最小二乘估计
5.6 模型的检验和改进
5.7 时间序列的预报
习题

第6章 傅里叶分析与小波分析
6.1 概述
6.2 傅里叶变换及其性质
6.3 离散傅里叶变换
6.4 小波与小波变换
6.5 离散小波变换
6.6 多分辨分析与Mallat算法
习题

第7章 神经网络与遗传算法
7.1 神经网络
7.2 神经网络算法
7.3 遗传算法原理
7.4 用遗传算法优化神经网络
习题

第8章 空间信息统计学基础
8.1 空间信息统计学概述
8.2 变异函数与变异曲线
8.3 普通克里金法
8.4 泛克里金法
8.5 协同克里金法
习题

参考文献

前言/序言

好的，以下是一本关于测量数据处理的图书简介，内容侧重于理论基础、先进技术和实际应用，同时完全避开您提供的书名和其具体内容： --- 现代大地测量数据处理与误差分析：原理、技术与应用 图书简介 本书系统阐述了现代大地测量数据处理的核心理论、先进技术和实际操作流程。面对日益复杂的测量任务和海量数据的挑战，本书旨在为测绘、土木工程、地质勘探及相关领域的研究人员、工程师和技术人员提供一套全面、深入且实用的知识框架。 第一部分：大地测量数据处理的数学基础与误差理论 本部分聚焦于确保数据质量和处理精度的基石——数学模型与误差理论。 1. 测量数据的数学模型构建 详细介绍了从几何测量（如全站仪、GNSS、水准测量）到物理场测量（如重力、磁力）中，如何建立精确的数学模型。这包括对不同类型观测值（角度、距离、坐标、时间序列）的线性化和非线性化处理。重点讨论了如何将实际地形和空间关系转化为可计算的数学方程组，并深入剖析了配线法、拟合法等基本建模策略。 2. 误差的来源、分类与统计描述 全面梳理了测量误差的产生机制，包括仪器误差、外界系统误差、人为误差和随机误差。本书严格遵循误差理论，对随机误差的分布特性（如正态分布）进行深入分析。详细讲解了中误差、标准差、可靠区间等关键统计参数的计算与解释，为后续的数据平差提供必要的理论支撑。 3. 最小二乘原理与误差传播 本书的核心之一是最小二乘原理。详细推导了等权和不等权观测条件的平差模型，并构建了正规方程组的求解过程。在此基础上，系统阐述了误差传播定律在测量数据中的应用，包括如何通过协方差矩阵预测和分析观测误差对最终结果精度的影响，指导用户合理分配观测精度要求。 第二部分：经典与现代数据平差技术 本部分涵盖了从基础的平差方法到面向大规模复杂工程的先进算法。 4. 经典平差方法精讲 深入讲解了后方交会、前方交会、定向、闭合差的计算与调整等基础空间定位技术。对于国家基准网的构建，重点解析了平面网、高程网和三维网的独立平差方法，包括角度、边长、坐标等观测值的平差计算流程。 5. 广义（约束）平差与整体平差 针对现代测量网络，强调了整体平差的必要性。详细介绍了如何将多类型、多源的观测数据（如GNSS定位、传统几何测量数据、现有控制点信息）统一纳入同一平差模型中。讨论了如何设定合理的约束条件，以保证平差结果的可靠性和与国家坐标系统的衔接。 6. 强制性解算与参数估计 探讨了在控制信息不充分或存在系统性偏差时，如何应用参数估计方法（如L1范数优化）来解算数据，并在保持模型完整性的同时，识别和分离异常值。 第三部分：先进测量技术的数据处理专题 本部分专注于新兴测量技术产生的数据的处理流程与挑战。 7. GNSS 数据处理与动态定位 详细介绍了全球导航卫星系统（GNSS）观测数据的预处理，包括天线相位中心改正、卫星轨道和钟差模型的使用。重点阐述了从原始观测值（伪距、载波相位）到高精度坐标的解算流程，包括静态、快速静态、实时动态（RTK/PPP）的处理策略，以及对多系统融合（GPS/GLONASS/BDS/Galileo）数据的联合处理。 8. 激光雷达（LiDAR）与点云数据处理 系统介绍了航空和地面激光扫描产生海量点云数据的管理、滤波和分类技术。重点讨论了点云数据的配准、去噪算法，以及如何从中提取特征（如平面、线元）并生成数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）。 9. 摄影测量与三维重建的数据流程 阐述了从航空或地面影像获取到三维点云和数字模型生成的过程。包括对像片方位元素的确定（空中三角测量）、套合原理、空中控制点的引入，以及如何通过密集的匹配算法生成高精度三维场景。 第四部分：数据质量控制与应用集成 本部分关注数据处理的最终环节——质量评估、结果可视化和工程应用。 10. 异常值检测与数据可靠性分析 提供了多种统计检验方法（如数据显著性检验、内部/外部一致性检验）用于识别和剔除测量数据中的异常值。详细解释了数据可靠性分析（Data Reliability Analysis）的理论，帮助用户量化平差结果的内在可靠程度。 11. 结果可视化与专业软件应用实践 讨论了如何将处理后的成果（坐标、高程、模型）转化为可读性高的图形和报告。书中结合行业主流的专业软件工具，提供了从数据输入到最终出图的详细操作流程指南，确保理论知识能有效转化为工程实践能力。 12. 复杂工程中的数据集成与应用案例 通过多个实际工程案例（如大型基础设施沉降监测、矿区形变分析、城市高精度地图测绘），展示了如何将上述处理技术有机结合，解决复杂的工程测量问题，实现多源数据的有效集成与价值最大化。 本书特色 本书结构严谨，理论深度与工程实用性兼顾。通过大量的数学推导和具体的实例分析，旨在帮助读者建立起对现代测量数据处理从宏观到微观的完整认知体系，是测绘专业人员提升数据处理能力、掌握前沿技术的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入行的测量技术人员，我一直对如何将理论知识转化为实际操作感到困惑。《实用测量数据处理方法（第2版）》的出版，无疑为我打开了一扇新的大门。这本书的语言风格非常亲切，仿佛一位经验丰富的老师在旁边指导。它并没有使用过于专业和晦涩的术语，而是用生活化的比喻和生动的案例来解释复杂的概念。我印象最深刻的是关于“误差传播”的部分，作者通过一个简单的例子，将抽象的数学公式变得直观易懂，让我能够真正理解不同测量误差对最终结果的影响程度。书中对各种数据处理软件的应用也进行了介绍，虽然没有深入到每个软件的每一个功能，但它指明了方向，让我知道可以通过哪些工具来解决问题，并且给出了如何开始使用的基本步骤。这对于像我这样需要快速上手的人来说，大大缩短了学习曲线。此外，书中还提到了很多在实际测量中经常遇到的情况，比如野外数据的记录规范、内业检查的要点等等，这些细节的关注，充分体现了作者的专业性和对读者的用心。我感觉这本书不仅教会了我“怎么做”，更教会了我“为什么这么做”，这对于提升我的职业素养非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

从技术角度来看，《实用测量数据处理方法（第2版）》是一本非常扎实的著作。它系统地梳理了测量数据处理的各个环节，并且提供了详实的操作指南。我尤其关注书中关于“质量控制”和“不确定度分析”的部分。作者不仅讲解了如何进行基本的质量检查，还深入探讨了如何量化测量结果的不确定度，这对于确保测量成果的可靠性和可信度至关重要。书中提供的各种量化分析工具和方法，让我能够更科学地评估测量数据的质量，并为后续的工程应用提供可靠依据。而且，作者在书中穿插了一些关于行业标准和规范的介绍，这使得这本书不仅具有技术上的指导意义，也兼具了法律法规上的参考价值。在实际工作中，我们常常需要遵循相关的标准来完成数据处理，这本书恰恰提供了这方面的支持。我感觉这本书的内容组织得非常合理，从基础到进阶，层层递进，能够满足不同水平读者的需求。它是一本能够帮助读者建立起完整的数据处理知识体系的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的测量工程师，工作经验丰富，但也常常在一些边缘性的数据处理问题上遇到瓶颈。《实用测量数据处理方法（第2版）》这本书，给我带来了不少惊喜。它的内容深入且系统，并没有停留在浅尝辄止的程度。比如，在讲解“平差计算”时，书中不仅介绍了不同平差模型的原理，还对它们在实际应用中的优劣势进行了详细的分析，这让我能够根据具体的工程需求，做出更明智的选择。我特别欣赏的是，书中对于一些“疑难杂症”的处理，给出了非常有价值的建议，例如如何处理具有系统性误差的测量数据，或者如何在数据量庞大且不完整的情况下进行有效的统计分析。这本书的价值在于，它不仅仅提供了一种方法，更是一种解决问题的思路。它鼓励读者去思考，去分析，去选择最适合自己情况的解决方案，而不是被动地接受现有的方法。读完这本书，我感觉自己在处理复杂和非标准化的测量数据时，底气更足了，也更有信心去面对新的挑战。它是一本值得反复阅读，并且能在不同工作阶段都能找到新收获的书籍。

评分☆☆☆☆☆

在接触《实用测量数据处理方法（第2版）》之前，我一直认为测量数据处理是一项枯燥乏味的工作，充斥着各种数学公式和专业术语。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者用一种非常轻快且富有启发性的方式，将原本可能令人望而生畏的内容变得生动有趣。书中的案例分析非常贴合实际工程需求，让我能够清晰地看到各种数据处理方法是如何应用到实际项目中的，并且是如何直接影响最终成果的质量。我尤其喜欢书中关于“数据可视化”的章节，它展示了如何通过图表的形式，更直观地展现测量数据的分布和趋势，这对于发现问题和进行决策非常有帮助。书中提到的很多可视化技巧，是我之前没有想到的，也大大提升了我分析数据的效率。此外，这本书还涉及了一些前沿的技术，例如在数据处理中引入一些智能算法的思路，虽然篇幅不长，但已经足够激发我的思考。总的来说，这本书不仅是一本实用的技术手册，更是一本能够激发创新思维的读物，我强烈推荐给所有对测量数据处理感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅完《实用测量数据处理方法（第2版）》之后，我深切感受到了这本书在实践应用层面的强大指导力。虽然我之前也接触过不少测量相关的书籍，但这本书的侧重点明显更在于“如何做”，而非仅仅停留在理论层面。作者并没有花费大量篇幅去阐述复杂的数学推导，而是直奔主题，用清晰易懂的语言和丰富的实例，手把手地教你如何处理不同场景下的测量数据。比如，书中对于如何进行粗差剔除，提供了多种算法的比较和选择依据，让我不再是盲目地套用公式，而是能根据实际数据的特点，选择最合适的方法。这一点尤其重要，因为在实际工作中，我们常常会遇到各种各样的数据问题，需要具备一定的判断能力。而且，书中对于一些非常细节的操作，比如数据导入、格式转换、坐标系变换等，都进行了详细的说明，这对于初学者来说，简直是福音。我曾经在处理历史测量数据时，因为不了解一些格式兼容性问题而浪费了很多时间，这本书恰恰弥补了这方面的空白。它就像一本随身的工具手册，随时可以翻阅，解决燃眉之急。我特别欣赏的是，书中并没有回避一些“脏数据”的处理难题，而是提供了切实可行的解决方案，这让我在面对不完美的数据时，不再感到束手无策，而是充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

方法很实用，对于工作很有帮助

评分☆☆☆☆☆

还行吧，不错还行吧，不错

评分☆☆☆☆☆

书都被折腾的。。这还是新书吗?

评分☆☆☆☆☆

大概看看,书中内容很好.实用.

评分☆☆☆☆☆

买这本书,翻看的同时,总让我想起刘大杰老师.怀念

评分☆☆☆☆☆

AAAAAAAAAA

评分☆☆☆☆☆

书本质量不错，还可以啦！！！

评分☆☆☆☆☆

值得推荐，质量不错，还可以

评分☆☆☆☆☆

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