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简介
《城市发展的数据逻辑》通过对城市空间数据和非空间数据（如地形数据、建筑物数据、城市环境数据等）反映城市发展现状和历史的数据进行分析、挖掘，论述城市发展的规律和内在逻辑，为城市发展提供了重要的分析工具和科学依据。《城市发展的数据逻辑》系统、全面地介绍了与城市发展有关的各种空间数据。在此基础上介绍了国内外对城市生产的研究现状，总结了目前国内外城市大数据研究的形成和发展、城市生长模型及其新方法，并借助一些典型案例，介绍应用城市生长技术的流程与方法。《城市发展的数据逻辑》还介绍了GIS、RS、GPS等新技术在城市发展及城市规划中的应用，以及如何使用新的信息技术方法揭示城市发展过程中诸如道路交通、城市建筑、公共设施等城市因子与城市发展的内生联系。《城市发展的数据逻辑》的读者对象是城市发展领域的本科生、研究生、教师、研究人员和政府部门相关人员，以及对城市发展感兴趣的普通读者。
目录
第一章 引论
1.1 城市是一个生命体
1.2 如何认识城市
1.3 数据挖掘
第二章 城市发展中的数据
2.1 数据分类与表示
2.1.1 数据概况
2.1.2 数据分类
2.1.3 矢量数据和栅格数据
2.2 空间数据来源
2.2.1 遥感影像数据
2.2.2 地图数据
2.2.3 地面摄影测量数据
2.2.4 统计数据
2.3 空间数据的获取和采集
2.3.1 遥感影像数据
2.3.2 地图数据
2.3.3 地面摄影测量数据
2.4 气象数据
2.4.1 气象数据的内容
2.4.2 气象数据的观测
第三章 空间数据的应用技术
3.1 空间数据处理
3.1.1 空间数据处理的目的
3.1.2 空间数据处理的内容
3.1.3 空间数据处理的专业平台
3.2 空间数据挖掘
3.2.1 空间数据挖掘的任务
3.2.2 空间数据挖掘的方法
3.2.3 空间数据挖掘的步骤
3.2.4 空间数据挖掘与空间数据处理的比较
3.3 空间数据分析
3.3.1 空间数据分析的作用
3.3.2 空间数据分析的方法
3.3.3 空间数据分析的步骤
3.3.4 空间数据分析的专业平台
3.4 空间数据存储
3.4.1 空间数据的存储方式
3.4.2 空间数据库平台简介
3.4.3 空间数据索引与查询
第四章 大数据时代下的城市发展研究
4.1 大数据对智慧城市的推动作用
4.1.1 IBM公司“Smarter City”项目
4.1.2 日本“i-Japan”战略
4.1.3 台湾“i236”战略
4.1.4 “智慧宁波”计划
4.2 大数据对城市规划的促进作用
4.2.1 欧盟“EUNOIA”计划
4.2.2 美国“UrbanCCD”研究中心
4.2.3 上海手机定位数据
4.3 大数据对城市生长的预测作用
第五章 交通与城市发展
5.1 城市交通理论研究
5.1.1 国外的相关研究
5.1.2 国内的相关研究
5.2 交通系统在城市发展中的作用
5.2.1 交通方式与城市更新演进规模
5.2.2 交通可达性与空间布局
5.2.3 交通与城市次核心形成
5.3 大数据在城市交通中的重要作用
5.3.1 智能交通与大数据管理
5.3.2 国外交通大数据的应用实践
5.3.3 国内交通大数据的应用实践
5.3.4 智能交通的展望
第六章 城市生长模型简介
6.1 城市生长模型概述
6.1.1 城市模型的发展历史
6.1.2 元胞自动机的产生
6.1.3 CA模型在国外城市生长研究中的应用发展
6.1.4 CA模型在国内城市生长研究中的应用发展
6.2 城市CA的原理
6.2.1 元胞自动机的内部构造
6.2.2 元胞自动机模型的基本特征
6.2.3 CA与地理复杂系统的结合应用
6.2.4 城市生长模拟的原则与方案
6.2.5 CA模型在城市生长研究中应用的局限性
6.3 其他城市生长模型
6.3.1 CLUE-S
6.3.2 多智能体
第七章 气象数据与城市宜居性
7.1 建筑风环境
7.1.1 建筑对风速的改变
7.1.2 风环境研究方法
7.1.3 风环境数值模拟案例分析
7.2 温湿数据与舒适度
7.2.1 城市热岛效应
7.2.2 水体与城市微气候
7.2.3 气候舒适度
7.3 空气颗粒对环境的影响
7.3.1 大气颗粒
7.3.2 微粒扩散与城市规划
第八章 城市规划中的新技术
8.1 3S技术
8.1.1 GIS技术
8.1.2 RS技术
8.1.3 GPS技术
8.1.4 3S技术的集成模式
8.1.5 3S技术在城市规划中的作用
8.2 虚拟现实技术
8.2.1 概念和特性
8.2.2 系统分类
8.2.3 建模方式
8.2.4 关键技术
8.2.5 VR景观建模软件
8.2.6 VR在城市规划中的作用
1.1 城市是一个生命体
1.2 如何认识城市
1.3 数据挖掘
第二章 城市发展中的数据
2.1 数据分类与表示
2.1.1 数据概况
2.1.2 数据分类
2.1.3 矢量数据和栅格数据
2.2 空间数据来源
2.2.1 遥感影像数据
2.2.2 地图数据
2.2.3 地面摄影测量数据
2.2.4 统计数据
2.3 空间数据的获取和采集
2.3.1 遥感影像数据
2.3.2 地图数据
2.3.3 地面摄影测量数据
2.4 气象数据
2.4.1 气象数据的内容
2.4.2 气象数据的观测
第三章 空间数据的应用技术
3.1 空间数据处理
3.1.1 空间数据处理的目的
3.1.2 空间数据处理的内容
3.1.3 空间数据处理的专业平台
3.2 空间数据挖掘
3.2.1 空间数据挖掘的任务
3.2.2 空间数据挖掘的方法
3.2.3 空间数据挖掘的步骤
3.2.4 空间数据挖掘与空间数据处理的比较
3.3 空间数据分析
3.3.1 空间数据分析的作用
3.3.2 空间数据分析的方法
3.3.3 空间数据分析的步骤
3.3.4 空间数据分析的专业平台
3.4 空间数据存储
3.4.1 空间数据的存储方式
3.4.2 空间数据库平台简介
3.4.3 空间数据索引与查询
第四章 大数据时代下的城市发展研究
4.1 大数据对智慧城市的推动作用
4.1.1 IBM公司“Smarter City”项目
4.1.2 日本“i-Japan”战略
4.1.3 台湾“i236”战略
4.1.4 “智慧宁波”计划
4.2 大数据对城市规划的促进作用
4.2.1 欧盟“EUNOIA”计划
4.2.2 美国“UrbanCCD”研究中心
4.2.3 上海手机定位数据
4.3 大数据对城市生长的预测作用
第五章 交通与城市发展
5.1 城市交通理论研究
5.1.1 国外的相关研究
5.1.2 国内的相关研究
5.2 交通系统在城市发展中的作用
5.2.1 交通方式与城市更新演进规模
5.2.2 交通可达性与空间布局
5.2.3 交通与城市次核心形成
5.3 大数据在城市交通中的重要作用
5.3.1 智能交通与大数据管理
5.3.2 国外交通大数据的应用实践
5.3.3 国内交通大数据的应用实践
5.3.4 智能交通的展望
第六章 城市生长模型简介
6.1 城市生长模型概述
6.1.1 城市模型的发展历史
6.1.2 元胞自动机的产生
6.1.3 CA模型在国外城市生长研究中的应用发展
6.1.4 CA模型在国内城市生长研究中的应用发展
6.2 城市CA的原理
6.2.1 元胞自动机的内部构造
6.2.2 元胞自动机模型的基本特征
6.2.3 CA与地理复杂系统的结合应用
6.2.4 城市生长模拟的原则与方案
6.2.5 CA模型在城市生长研究中应用的局限性
6.3 其他城市生长模型
6.3.1 CLUE-S
6.3.2 多智能体
第七章 气象数据与城市宜居性
7.1 建筑风环境
7.1.1 建筑对风速的改变
7.1.2 风环境研究方法
7.1.3 风环境数值模拟案例分析
7.2 温湿数据与舒适度
7.2.1 城市热岛效应
7.2.2 水体与城市微气候
7.2.3 气候舒适度
7.3 空气颗粒对环境的影响
7.3.1 大气颗粒
7.3.2 微粒扩散与城市规划
第八章 城市规划中的新技术
8.1 3S技术
8.1.1 GIS技术
8.1.2 RS技术
8.1.3 GPS技术
8.1.4 3S技术的集成模式
8.1.5 3S技术在城市规划中的作用
8.2 虚拟现实技术
8.2.1 概念和特性
8.2.2 系统分类
8.2.3 建模方式
8.2.4 关键技术
8.2.5 VR景观建模软件
8.2.6 VR在城市规划中的作用
城市发展的数据逻辑
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