目录
第一部分 产品体系
第1章 快速了解GeoScene 3
1.1 平台定位 3
1.2 平台架构 4
1.3 产品组成 6
1.4 平台特色 7
第2章 桌面产品GeoScene Pro 9
2.1 数据管理 9
2.1.1 地理数据库 10
2.1.2 矢量数据管理 10
2.1.3 栅格数据管理 11
2.2 制图与可视化 14
2.2.1 符号化 14
2.2.2 图表 16
2.2.3 符号效果 18
2.2.4 多比例级别地图 18
2.2.5 文本 19
2.2.6 布局 21
2.3 编辑 22
2.4 地理工具 23
2.5 地理分析 24
2.6 分享 28
第3章 服务器产品GeoScene Enterprise 30
3.1 什么是WebGIS？ 30
3.2 GeoScene Enterprise产品简介 31
3.3 GeoScene Enterprise产品组成 32
3.4 GeoScene Enterprise核心部件 33
3.4.1 核心部件之GeoScene GIS Server 33
3.4.2 核心部件之GeoScene Portal 43
3.4.3 核心部件之GeoScene Data Store 49
3.4.4 核心部件之GeoScene Web Adaptor 52
3.5 GeoScene Enterprise主要功能 53
第二部 分核心技术能力
第4章 GeoScene平台核心能力 59
4.1 综述 59
4.1.1 数据科学与空间数据科学概述 59
4.1.2 空间分析与线性模型 59
4.1.3 复杂性空间数据科学 60
4.1.4 从空间统计学到地理机器学习 60
4.1.5 数字孪生：为了解我们的世界而建模 61
4.2 三维场景融合 61
4.2.1 三维场景融合综述 61
4.2.2 三维场景数据融合 64
4.2.3 三维场景数据治理 65
4.2.4 三维场景可视化 68
4.2.5 三维场景分析能力 71
4.2.6 三维应用场景与展望 74
4.3 时空大数据分析应用 75
4.3.1 时空大数据概述 75
4.3.2 时空大数据来源 76
4.3.3 时空大数据发展变迁 77
4.3.4 时空大数据治理 78
4.3.5 时空大数据分析 79
4.3.6 时空大数据应用场景建设 85
4.4 物联网与实时数据接入和处理 90
4.4.1 物联网与实时GIS概述 90
4.4.2 物联网实时数据的接入 92
4.4.3 实时处理和分析 92
4.4.4 多目标实时反馈与更新 96
4.4.5 实时可视化与构建实时GIS应用 97
4.5 影像大数据 99
4.5.1 影像大数据综述 99
4.5.2 影像预处理 100
4.5.3 影像管理方式 101
4.5.4 影像分析 107
4.6 地理空间人工智能 110
4.6.1 人工智能概述 110
4.6.2 从AI到GeoAI 112
4.6.3 数据准备 117
4.6.4 算法选择与模型训练 120
4.6.5 推理与分析 121
4.6.6 结果后处理 122
4.6.7 GeoAI应用场景 127
4.7 空间分析与数据科学 133
4.7.1 数据科学发展综述 133
4.7.2 空间数据科学的发展 133
4.7.3 空间数据科学特征与应用 136
4.7.4 空间数据科学平台与工具 143
第三部分 应用实践
第5章 GeoScene平台配置策略与部署方法 149
5.1 平台配置策略 149
5.1.1 系统架构设计 149
5.1.2 GIS平台配置策略 150
5.2 GeoScene平台部署方法 151
5.2.1 基础GeoScene Enterprise部署 152
5.2.2 扩展基础GeoScene Enterprise部署 153
5.3 典型部署 155
第6章 GeoScene应用实例分析 159
6.1 智慧城市信息模型平台 159
6.1.1 概述 159
6.1.2 解决方案 159
6.1.3 关键技术与创新 172
6.1.4 结论 175
6.2 水环境智慧管控平台 175
6.2.1 概述 175
6.2.2 解决方案 176
6.2.3 关键技术与创新 190
6.2.4 结论 190
6.3 复式航道智能调度系统 190
6.3.1 概述 190
6.3.2 解决方案 191
6.3.3 关键技术与创新 200
6.3.4 结论 202
参考文献 203
鄂公网安备 42010302001612号 