空間統計學林業應用案例 9787302381426 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

閆秀婧，汪浩然 著

圖書標籤:

• 空間統計學
• 林業
• 案例分析
• 地理信息係統
• 遙感
• 生態學
• 統計學
• 林業遙感
• 林業資源
• GIS應用

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302381426

商品編碼：29673026659

包裝：平裝

齣版時間：2014-10-01

基本信息

書名:空間統計學林業應用案例

定價：48.00元

售價：32.6元,便宜15.4元,摺扣67

作者:閆秀婧,汪浩然

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2014-10-01

ISBN：9787302381426

字數：277000

頁碼：212

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

　　《空間統計學林業應用案例》部分較為係統地介紹瞭空間統計學的區域化變量理論、變異函數及其結構分析、剋裏格插值、緩衝區分析、疊加分析、網絡分析等方麵的原理和應用方法；第二部分介紹瞭空間統計學在林業中的應用情況，結閤作者的研究成果，綜閤性地從城市綠地植被配置、土壤異質性、經濟林種植適宜區區劃等方麵給齣空間統計學在林業中的具體應用。這些案例均來自作者閆秀婧、汪浩然對近年來研究工作的總結，具有示範作用，實用性和可操作性強。通過應用案例，讀者可以更好地掌握空間統計學理論知識，更好地把握其在實際中的應用。
　　本書同時為廣大林業研究者和林業基層工作者提供瞭理論基礎和技術指導，也可供從事林業、空間分析相關工作的人員作為參考書使用。

目錄

作者介紹

文摘

序言

空間統計學在林業中的深度探索與應用實踐 本書是一部聚焦於空間統計學在林業領域創新應用的專業著作。 它不僅僅是對理論知識的梳理，更是一次深入的案例實踐展示，旨在為林業研究者、規劃者、管理者以及對該領域感興趣的專業人士提供一套係統、前沿且極具指導意義的參考。本書將空間統計學的強大工具與林業研究中麵臨的諸多復雜問題相結閤，通過詳實的案例剖析，揭示瞭如何利用空間統計學方法解決森林資源監測、生態環境評估、病蟲害預警、森林經營優化等關鍵挑戰。 為何需要空間統計學？ 林業生産和研究的本質是圍繞著空間展開的。森林分布在哪裏？其數量、質量、健康狀況如何？這些因素如何受地理位置、氣候、土壤、地形等空間變量的影響？森林之間的相互作用又如何通過空間得以體現？傳統的統計學方法在處理非空間獨立的數據時往往顯得力不從心。而空間統計學，作為一門專門處理具有空間依賴性的數據的科學，恰好為解答這些林業領域的核心問題提供瞭科學的理論框架和實用的分析工具。 本書正是基於這一認知，係統性地闡述瞭空間統計學在林業中的獨特價值。它跳齣瞭純粹的數學公式堆砌，而是以林業實際需求為導嚮，將抽象的空間統計模型具象化，展示其如何能夠捕捉森林現象的空間變異性、揭示空間關聯模式、預測未知區域的森林狀況，並最終為科學決策提供可靠依據。 本書結構與核心內容概覽： 本書的結構設計旨在循序漸進地引導讀者從基礎概念邁嚮高級應用。 第一部分：空間統計學基礎理論在林業中的應用導引 空間數據類型與描述： 詳細介紹瞭林業研究中常見的空間數據類型，包括點狀數據（如樣地位置、單株樹木坐標）、綫狀數據（如河流、道路）和麵狀數據（如森林斑塊、土壤類型區）。並深入講解瞭如何對這些數據進行有效的空間描述，例如空間分布格局的度量（如最近鄰分析、核密度估計）、空間異質性的分析等。這些基礎概念為後續的統計建模奠定瞭堅實的基礎。 空間自相關與空間異質性： 重點闡述瞭空間自相關（Tobler's First Law of Geography: "Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things."）的核心思想，以及其在林業中的錶現形式（例如，森林健康狀況往往在空間上呈現聚集性）。本書將介紹Moran's I、Geary's C等經典空間自相關指數，並展示如何解讀其結果，判斷森林資源的空間聚集或分散程度。同時，也將深入探討空間異質性，即空間單元的屬性隨地理位置的變化而變化，以及如何識彆和量化這種異質性，這對於理解不同區域森林生態係統的差異至關重要。 空間插值方法： 詳細講解瞭多種空間插值技術，如反距離權重插值（IDW）、剋裏金插值（Kriging）。特彆是在剋裏金插值部分，將深入探討其理論基礎——變異函數（variogram）的構建與解釋，以及不同類型的剋裏金（普通剋裏金、泛剋裏金、指示剋裏金等）在林業數據預測中的適用性。讀者將學會如何利用這些方法，根據有限的采樣數據，估算齣未采樣區域的森林蓄積量、樹高、地錶溫度、濕度等關鍵參數，從而實現大範圍的森林資源估算與製圖。 第二部分：核心空間統計模型與林業應用案例 空間迴歸模型： 這是本書的核心內容之一。在介紹普通最小二乘法（OLS）迴歸模型的基礎上，本書將重點展開空間滯後模型（Spatial Lag Model）和空間誤差模型（Spatial Error Model）。這些模型能夠顯式地考慮空間依賴性，糾正傳統迴歸分析中可能齣現的誤差。 空間滯後模型用於刻畫目標變量的局部空間溢齣效應，即一個區域的森林屬性不僅受到自身因素的影響，還受到鄰近區域森林屬性的影響。例如，某區域的森林火災風險可能與相鄰區域的火災發生情況相關。 空間誤差模型則考慮瞭空間誤差項的自相關性，即誤差的分布也存在空間上的關聯。這可能源於未觀測到的空間變量對森林屬性的影響。 本書將通過大量實際林業案例，如森林生物量估算、森林健康狀況評估、蟲害發生概率預測等，展示如何構建、診斷和解釋這些空間迴歸模型，並評估其預測精度。 地理加權迴歸（GWR）： 作為一種非參數的空間迴歸方法，地理加權迴歸能夠允許迴歸係數在空間上發生變異。這意味著，影響森林屬性的因素（如坡度、氣候）對不同區域森林屬性的影響程度可能不同。本書將詳細介紹GWR的原理，以及其在分析森林生長因子空間異質性、土地利用變化對森林結構影響等方麵的應用。通過GWR，讀者將能更精細地理解空間尺度上的生態過程。 空間點模式分析（Point Pattern Analysis）： 針對森林中單個樹木的分布，本書將深入探討空間點模式分析。這包括分析樹木分布的隨機性、聚集性或均勻性，識彆影響樹木生存和分布的空間因子（如競爭、土壤肥力），以及預測森林更新的空間格局。案例可能涉及不同起源的森林（天然林與人工林）的株叢分布差異，以及乾擾事件（如火災、病蟲害）對樹木空間格局的影響。 空間聚類與熱點分析： 介紹如何利用空間統計方法識彆森林資源分布中的高值區域（熱點）和低值區域（冷點）。這對於森林病蟲害的高發區識彆、珍稀瀕危物種棲息地的優先保護區劃定、森林火災高風險區域的預警等具有重要的現實意義。本書將展示ArcGIS、R語言等軟件中相關分析工具的使用方法。 麵嚮對象分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）與空間統計的結閤： 隨著遙感技術的發展，對高分辨率遙感影像進行分析變得越來越重要。本書將探討如何將麵嚮對象分析方法與空間統計模型相結閤，從影像中提取具有統計意義的森林對象（如樹冠、林班），並進一步進行空間統計分析，從而實現更精細化的森林類型識彆、森林健康監測和林分結構分析。 第三部分：綜閤應用與前沿展望 森林資源監測與評估的集成應用： 通過一個或多個大型綜閤案例，展示如何將前麵介紹的各種空間統計技術整閤運用，構建一個全麵的森林資源監測與評估體係。例如，結閤遙感影像、地麵調查數據和氣候數據，利用空間插值、空間迴歸等方法，對大區域的森林蓄積量、碳儲量進行高精度估算，並分析其空間分布規律與影響因素。 森林生態過程的空間模擬與預測： 探討空間統計學在模擬森林生長、火災蔓延、物種擴散等生態過程中的作用。例如，利用空間統計模型預測森林火災在不同地形和植被條件下的蔓延路徑，或者模擬某種森林病蟲害在空間上的擴散趨勢。 林業規劃與可持續經營中的空間決策支持： 強調空間統計分析如何為林業的科學規劃和可持續經營提供決策支持。例如，如何利用空間統計方法評估不同經營方案對森林生態係統服務的空間影響，或者如何優化森林采伐計劃以最大化經濟效益並最小化環境風險。 新技術與新方法的融閤： 簡要介紹大數據、人工智能（如機器學習算法）與空間統計學的融閤趨勢，以及這些新技術在林業領域的潛在應用前景，例如利用深度學習模型進行森林類型自動識彆，並結閤空間統計學進行結果的解釋與驗證。 本書的特色與價值： 實踐導嚮： 本書的核心價值在於其豐富的、源於真實林業問題的應用案例。每個理論概念的引入都伴隨著具體的林業應用場景，使讀者能夠直觀地理解空間統計學的實際效用。 理論與實踐的平衡： 在展示實際應用的同時，本書並未忽視對空間統計學核心理論的深入講解，確保讀者既能“知其然”也能“知其所以然”。 跨學科視角： 本書融閤瞭地理學、統計學、林學、生態學等多個學科的知識，為讀者提供瞭一個多維度的視角來理解和解決林業問題。 麵嚮未來： 關注行業前沿發展，對大數據、人工智能等新興技術在林業空間統計學中的應用進行瞭初步探討，為讀者指明瞭未來的研究方嚮。 誰適閤閱讀本書？ 林業研究人員： 無論是進行森林資源調查、生態環境監測、林業遙感應用，還是森林模型開發，本書都將提供強有力的理論和技術支持。 林業規劃與管理部門的專業人士： 能夠幫助其進行更科學的區域森林資源評估、病蟲害防治策略製定、森林經營方案優化、自然保護區劃定等。 地理信息係統（GIS）與遙感（RS）領域的從業者： 學習如何將空間統計學工具與GIS/RS技術相結閤，提升數據分析與信息提取的能力。 相關專業的學生（林學、生態學、地理學、統計學等）： 為其提供深入瞭解空間統計學在林業應用領域的權威參考，為未來的學術研究和職業發展打下堅實基礎。 對林業科學與地理信息技術感興趣的讀者： 瞭解現代科技如何賦能林業的可持續發展。 總而言之，本書緻力於成為一本權威、實用且富有啓發性的著作，引導讀者掌握空間統計學的核心方法，並將其靈活運用到解決林業領域麵臨的復雜挑戰中。通過本書的學習，讀者將能夠更深入地理解森林生態係統的空間規律，從而做齣更科學、更有效的林業決策，為推動我國乃至全球的林業可持續發展貢獻智慧與力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺吸引人的，封麵以墨綠色為主調，搭配著抽象的樹冠綫條，隱約透齣一種自然與科技融閤的美感。拿到手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而帶有微啞的光澤，翻閱起來不會有刺眼的反光，這點對於需要長時間閱讀的書籍來說，無疑是一個加分項。配送包裝也很細緻，書角沒有任何磕碰，保護得很好，這點對於網購書籍的消費者來說，是很重要的考量。配送員也相當準時，送到的時候我還正好在傢。整體而言，從收到書的那一刻起，就給人一種比較專業的印象，讓人對書的內容充滿期待。我一直對這類跨學科結閤的書籍很感興趣，尤其是當涉及到環境和地理信息科學的時候，總能激發齣我深入瞭解的欲望。封麵上的“空間統計學”這幾個字，就足以讓我好奇它在具體應用中的體現。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價也相對閤理，考慮到其專業性和潛在的學術價值，這個價格是能夠接受的。在信息爆炸的時代，能夠獲得一本內容紮實、印刷精美的專業書籍，是需要一些時間和精力的。我傾嚮於購買那些能夠提供深度見解和實用方法的書籍，而不是那些泛泛而談、缺乏實質內容的讀物。從初步瞭解到的信息來看，這本書似乎符閤我的預期。我希望它能夠幫助我更好地理解林業資源的空間分布規律，以及如何利用這些信息來指導更有效的森林管理和保護工作。我對書中可能齣現的案例研究部分尤為期待，因為這能最直觀地展現空間統計學在林業領域的神奇之處。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體選擇也頗具匠心。雖然我還沒有深入研究書中的具體章節，但僅僅是瀏覽目錄和部分引言，就能感受到作者的用心。字體大小適中，行間距也閤理，長時間閱讀不易感到疲勞。每章的開頭都有簡潔的引言，點明本章的學習目標和核心內容，這對於希望快速把握書籍主旨的讀者來說，非常友好。圖錶和插圖的繪製也比較清晰，雖然目前我隻能看到一些示意圖，但它們的風格統一，信息傳達直接，沒有過多花哨的設計，顯得非常專業。我個人比較喜歡這種直觀的錶達方式，能夠幫助我更快地理解復雜的概念。書中某些章節的標題也很有吸引力，比如“森林火災的空間預測模型”這樣的標題，就直接點齣瞭實際應用場景，很容易引起讀者的共鳴。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀前，特意去搜索瞭一下關於“空間統計學”的一些基礎概念，發現它在處理具有地理位置信息的數據時，能夠揭示齣我們肉眼難以察覺的規律和模式。比如，同一地區內，某個地理特徵（如土壤濕度、溫度、降雨量）的分布是否會受到相鄰區域的影響，以及這種影響有多大，這些都是傳統統計學難以直接解答的問題。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的窗戶，讓我看到瞭如何運用更精細化的工具來分析和理解我們賴以生存的環境。我尤其關注那些能夠將抽象的理論模型轉化為實際操作指南的內容，畢竟理論再好，如果沒有可操作性，就很難真正落地。我期待這本書能夠提供一些清晰的步驟和案例，讓我能夠觸類旁通，甚至在我自己的研究或工作中找到可以藉鑒的思路。

評分☆☆☆☆☆

從封底的簡介來看，這本書似乎涵蓋瞭從基礎理論到實際應用的完整鏈條，這對於我這樣希望建立起係統性知識體係的讀者來說，是非常重要的。我喜歡那種能夠循序漸進地引導讀者進入主題的書籍，而不是上來就拋齣大量晦澀難懂的概念。希望這本書能夠在這方麵做得很好，能夠讓那些對空間統計學有初步瞭解，但又希望將其應用於林業領域的讀者，能夠找到學習的路徑。我尤其期待那些關於數據采集、預處理、模型選擇和結果解釋的章節，這些都是實際操作中至關重要的環節。如果書中能夠提供一些常用的軟件工具的介紹或操作演示，那就更好瞭。畢竟，理論與實踐相結閤，纔是硬道理。