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『簡體書』资源环境大数据分析及应用

書城自編碼: 4014356
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 陈晓红
國際書號(ISBN): 9787302658566
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2024-06-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 234

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編輯推薦:
随着现代信息技术的发展,当今世界已经进入由数据主导的“大时代”。大数据技术能够有效处理多来源、多类型、多尺度数据,在资源环境领域受到广泛关注,探索大数据技术在资源环境领域的应用对推动大数据发展具有重要意义,对资源环境精准监管和综合决策具有显著参考价值。
本书从理论和实践相结合的角度出发,对资源环境大数据以及大数据技术在资源环境监管中的应用、发展方向和趋势进行了阐述。引入大数据思维、理念和技术,有助于提升资源环境监管水平、实现管理创新,通过整合来优化资源管理,促使资源环境监管与治理更精细化、智慧化。
內容簡介:
本书讲解了与资源环境大数据相关的基础知识和分析技术,介绍了如何将分析结果可视化,为环境决策提供了支持方法,通过案例详细阐述了大数据在资源环境领域的应用并展望未来的发展趋势。通过学习本书,读者能够从多个角度审视和理解资源环境问题,全面了解资源环境大数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面的知识。通过案例分析,读者可以深入了解资源环境大数据在各个领域的应用情况,从而更好地掌握相关技能和方法。
本书可作为环境、大数据等相关专业的学生学习资源环境大数据分析及应用的教材,也可作为化学、生态学等相关专业的学生学习环境污染治理技术的参考书,还可作为企事业单位管理者、数据分析人员、环保从业人员、研究与开发人员的参考资料。
本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。
關於作者:
陈晓红,中国工程院院士,国家杰青,我国管理科学与工程、工程管理及数据智能领域的著名专家,中共党员。现任湖南工商大学党委书记,中南大学商学院名誉院长,教授、博士生导师,全国政协委员,中国工程院工程管理学部常委、国家自然科学基金委员会委员,国务院学位委员会管理科学与工程学科评议组召集人, 科技委管理学部副主任,“数字经济时代的资源环境管理理论与应用”国家基础科学中心主任,湘江实验室主任,国家一级重点学科“管理科学与工程”负责人,获得国家自然科学基金委创新研究群体、 “长江学者创新团队”,国家中组部“万人计划”哲学社会科学领军人才,国家首批“百千万人才工程”第一、二层次跨世纪学术与技术带头人,中国管理现代化研究会顾问委员会主席,复旦管理学杰出贡献奖、光召科技奖获得者,全国优秀教师,全国“三八红旗手”。
目錄
第1章资源环境大数据概述
1.1大数据的概念及基本特征
1.1.1大数据的概念
1.1.2大数据的基本特征
1.2资源环境大数据的概念及内涵
1.2.1资源环境大数据的概念及特征
1.2.2应用资源环境大数据的重要意义
1.2.3资源环境大数据的机遇与挑战
1.3资源环境大数据的应用现状
1.3.1大数据在资源环境领域的应用现状
1.3.2资源环境大数据在环境监测评价中的应用现状
1.3.3资源环境大数据在污染模拟预警中的应用现状
1.3.4资源环境大数据在优化管理中的应用现状
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第2章资源环境大数据采集
2.1资源环境大数据的来源
2.2资源环境大数据采集方法
2.2.1地图数据与地面环境监测数据
2.2.2野外数据
2.2.3遥感数据采集
2.2.4卫星遥感数据采集
2.2.5航空遥感数据采集
2.3资源环境专业数据获取系统与数据库设计
2.3.1资源环境专业数据获取系统
2.3.2资源环境综合基础数据库的设计
2.3.3资源环境综合基础数据库的内容
2.4资源环境大数据采集案例
本章小结
拓展阅读
习题与思考
第3章资源环境大数据存储
3.1资源环境大数据存储概述
3.2大数据存储管理技术
3.2.1Google大数据管理框架
3.2.2Hadoop大数据管理框架
3.3资源环境空间数据的分布式存储
3.3.1大规模影像数据存储
3.3.2大规模矢量数据存储
3.3.3大规模瓦片数据存储
3.4资源环境大数据管理
3.4.1资源环境大数据组织管理
3.4.2资源环境大数据管理平台技术架构
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第4章资源环境大数据智能分析
4.1资源环境大数据智能分析概述
4.1.1大数据智能分析的基本概念
4.1.2大数据智能分析的基本理论
4.1.3大数据智能技术的发展概况
4.2资源环境大数据智能分析基础
4.2.1资源环境大数据挖掘
4.2.2资源环境挖掘的典型思想
4.2.3资源环境深度学习的基本框架
4.2.4资源环境深度学习的主流模型
4.3资源环境大数据智能分析技术
4.3.1机器学习
4.3.2遗传算法
4.3.3时间序列分析
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第5章资源环境大数据可视化技术
5.1数据可视化概述
5.1.1数据可视化的概念与内涵
5.1.2数据可视化的发展
5.2大数据可视化的发展概况
5.2.1大数据可视化的发展现状及趋势
5.2.2大数据可视化的发展挑战
5.3可视化技术
5.3.1常规可视化技术
5.3.2大数据可视化技术
5.4资源环境大数据可视化
5.4.1地理信息系统与资源环境
5.4.2虚拟现实技术与资源环境
5.4.3数字地球与资源环境
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第6章资源环境大数据安全
6.1资源环境大数据安全概述
6.1.1大数据安全的内涵
6.1.2大数据安全面临的挑战
6.2资源环境大数据安全体系
6.2.1大数据安全体系整体架构
6.2.2基于数据的安全防护层级
6.2.3安全体系中的安全要素
6.3资源环境大数据安全技术
6.3.1大数据采集安全技术
6.3.2大数据存储安全技术
6.3.3大数据挖掘安全技术
6.3.4大数据发布安全技术
6.4资源环境大数据备份与恢复
6.4.1数据备份
6.4.2数据恢复
6.4.3备份冗余技术
6.4.4故障检测与恢复
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第7章资源环境大数据保障体系
7.1资源环境大数据标准体系
7.1.1资源环境大数据标准现状
7.1.2资源环境大数据标准体系框架
7.2资源环境大数据运维体系
7.2.1运行维护设计
7.2.2维护制度与流程
7.3资源环境大数据管理体系
7.3.1信息化建设管理办法
7.3.2信息化测试管理规范
7.3.3信息化验收管理规范
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第8章资源环境大数据应用的总体布局
8.1资源环境大数据应用的总体方案
8.1.1资源环境大数据的建设目标
8.1.2资源环境大数据的建设任务
8.2资源环境大数据应用的总体思路
8.2.1资源环境大数据应用的重要意义
8.2.2资源环境大数据应用的总体要求
8.2.3资源环境大数据应用的路径方法
8.3资源环境大数据应用的保障
8.3.1政府与市场
8.3.2法规制度和技术标准
8.3.3体制机制
8.3.4人才支撑体系
8.3.5安全防线
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
第9章资源环境大数据应用的案例分析
9.1国土资源领域
9.1.1需求背景
9.1.2应用方案
9.1.3应用案例
9.2水环境领域
9.2.1需求背景
9.2.2应用方案
9.2.3应用案例
9.3大气环境领域
9.3.1需求背景
9.3.2应用方案
9.3.3应用案例
9.4土壤环境领域
9.4.1需求背景
9.4.2应用方案
9.4.3应用案例
9.5自然生态环境领域
9.5.1需求背景
9.5.2应用方案
9.5.3应用案例
9.6渔业资源领域
9.6.1需求背景
9.6.2应用方案
9.6.3应用案例
9.7城市垃圾领域
9.7.1需求背景
9.7.2应用方案
9.7.3应用案例
9.8电力能源领域
9.8.1需求背景
9.8.2应用方案
9.8.3应用案例
本章小结
参考文献
拓展阅读
习题与思考
內容試閱
大数据分析在资源环境领域有着广泛的应用,可以解决诸多实际问题,并随着大数据
技术的不断发展,其在资源环境领域的应用也日益增多,基于此,我们编写了本书。本书
的编写坚持以下几个原则: 科学性,内容科学、准确,对资源环境的描述、分析和应用符
合科学原理,数据和事实真实、可靠; 系统性,编写时全面考虑资源、环境、生态等各个方面的
联系,从整体角度分析问题; 实用性,理论和方法可以指导实际的环境保护、资
源管理和生态修复等工作; 前沿性,关注学科前沿,引入新的研究成果和技术进展; 可读性,
语言通俗易懂,逻辑清晰,条理分明,辅以图表、案例等说明。
本书主要包含以下9章内容。
第1章资源环境大数据概述: 主要介绍资源环境大数据的概念、内涵及其特征,重要意
义及机遇与挑战。
第2章资源环境大数据采集: 主要介绍资源环境大数据的来源,包括资源环境数据的
采集方法、采集过程及应用等。
第3章资源环境大数据存储: 系统地介绍Google和Hadoop大数据分析系统,对其
模型、数据存储及其管理框架做了介绍,综述环境大数据存储、分析、应用、管理的意义和
管理平台技术架构。
第4章资源环境大数据智能分析: 介绍人工智能的基本概念、发展概况及理论基
础,讲解资源环境大数据相关的人工智能分析技术。
第5章资源环境大数据可视化技术: 主要介绍可视化的概念与内涵、大数据可视化发展
现状,并详细介绍了资源环境大数据可视化的技术。
第6章资源环境大数据安全: 主要介绍大数据安全的内涵和大数据安全面临的挑战,
讲解资源环境大数据安全体系、安全技术及大数据备份与恢复技术。
第7章资源环境大数据保障体系: 主要介绍当前资源环境大数据标准的现状、标准
体系框架,讲解资源环境大数据运维体系。
第8章资源环境大数据应用的总体布局: 介绍资源环境大数据应用的总体方案和总体思路,
阐述资源环境大数据应用的重要意义、总体要求和路径方法。
第9章资源环境大数据应用的案例分析: 介绍资源环境大数据在不同领域中的
需求背景和应用方案,阐述资源环境大数据在多个研究领域中的重要作用。
本书是一部兼具理论性和实践性的教材,通过阅读本书,读者可以深入了解资源环境
大数据的内涵、应用和发展趋势,掌握相关的知识和技能。本书能够引导读者从多个角度思
考和解决资源环境问题,培养创新思维和实践能力。本书的特色主要体现在以下几个
方面。
(1) 跨学科性。传统的资源环境研究主要集中于地理、生态、环境科学等领域,而大数
据技术的引入为这个领域注入了新的活力。本书巧妙地将资源环境科学与大数据技术相
结合,通过跨学科整合的方式,让读者能够从多个角度审视和理解资源环境问题。这种跨学
科的整合方式不仅有助于拓展读者的知识视野,也为相关领域的研究提供了新的思路和
方法。
(2) 内容全面且系统。本书内容十分全面,涵盖了资源环境大数据的各个方面。从基
础概念到实际应用,从技术方法到案例分析,形成了一个完整的体系。通过阅读
本书,读者可以全面了解资源环境大数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面的知识,
避免因知识碎片化而影响理解和应用。这种全面性和系统性使本书成为资源环境领域
的一本系统化的教材,为读者提供了详尽且准确的信息。
(3) 案例丰富且实用。本书选用许多实用的案例,这些案例不仅有助于读者更好地
理解理论知识,还能够为实际工作提供指导和参考。通过案例分析,读者可以深入了解资源
环境大数据在各个领域的应用情况,从而更好地掌握相关技能和方法。此外,本书还提供了
许多实用的工具和技术,如数据挖掘、云计算等,这些都能帮助读者在实际工作中更加得心
应手地运用大数据分析。
(4) 前瞻性。本书不仅介绍了传统的资源环境大数据分析方法,还对一些前沿的技术
和方法进行了深入探讨。随着科技的不断发展,资源环境大数据分析也在不断地进步和创新。
本书紧跟时代步伐,关注技术前沿,为读者提供了新的知识和信息。通过阅读本书,读
者可以了解资源环境大数据领域的新动态和趋势,推动相关领域的发展。
(5) 结合政策与实践。本书在介绍资源环境大数据应用时,紧密结合国家相关的政策
和标准,在实践中,许多具体的操作需要在政策和标准的框架下进行。通过将理论与实践相
结合,本书能够帮助读者更好地理解和应用相关知识和技能,提高在实际工作中解决问题的
能力。此外,本书还设置了习题与思考等内容,帮助读者巩固所学知识,培养解决实际问题的能力。
本书具体编写分工如下: 第1章由邢文乐、姜朝华、金林锋、杨占梅、陈艳容编写; 第2章由邢文
乐编写; 第3章由陈艳容编写; 第4章由金林锋编写; 第5章由吴悠编写; 第6章由姜朝华编
写; 第7章由杨占梅编写; 第8章由徐赛萍编写; 第9章由陆杉和陈荣元编写; 全书由陈晓红
院士审核。
本书在编写过程中参考了相关专家、学者的大量研究成果,选用了许多公司的案例,
在此表示衷心的感谢。由于本书所涉及的内容属于大数据及其在资源环境中的应用,对于大数
据的认识和见解,各有不同,因此,本书难免存在不足和疏漏之处,恳请专家、学者和广大读者
批评、指正。

编者2023年11月

 

 

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