译  者  序
地理信息系统（GIS）是一门潜力无限的新兴边缘交叉学科，它通过输入、处理、分析和显示空间数据来解决空间位置的相关问题。随着计算机、空间和互联网等支撑技术的发展，地理信息系统已从一种工具、方法或技术，飞速发展为一门科学，并得到了广泛应用。在全世界的中学、学院和大学中，都在讲授GIS的相关课程。如今，GIS已成为全球拥有数百万从业人员和数百亿美元的产业。国家测绘地理信息局在“十三五”期间我国测绘地理信息工作的重点任务目标中明确提出，我国地理信息产业将保持年均20%以上的增长速度，2020年总产值将超过8000亿元人民币。在“十三五”的开局之年，我们很荣幸将这本“科普版”的地理信息系统书籍介绍给广大读者。
本书涵盖了与地理信息系统相关的基本原理、概念及其在各领域的应用实例，内容深入浅出，相对复杂的地理信息科学原理都用简单明晰的概念和丰富的应用实例加以讲解，适用于对地理信息系统和空间分析没有任何概念的读者。希望能有更多的人通过阅读本书，对地理信息系统有更深入的了解，并建立正确的概念。
全书共12章，其中王淑晴、高方红翻译第1章和第2章，王淑晴、辛鑫翻译第3章和第4章，王淑晴、张学文翻译第5章和第6章，孙翠羽、林慧翻译第7章和第8章，孙翠羽、胡科林翻译第9章和第10章，孙翠羽、崔媛媛翻译第11章和第12章。王淑晴和孙翠羽分别负责全书的前后期审校工作，郑新奇负责全书的统筹工作。本书能够顺利出版，得到了电子工业出版社的大力支持，在此表示衷心的感谢。
GIS本身的内容纷繁庞杂，涉及的学科和应用领域跨度巨大，这无疑增大了翻译工作的难度。由于时间仓促，译者水平有限，难免存在疏漏和不当之处，恳请广大读者批评指正。译者联系方式：010-82321807，电子邮件：w_sq_2002@163.com。

译  者


前  言
地理信息系统（GIS）用于输入、显示和分析空间数据，进而求解空间问题。地理信息系统与测地学、测量学、制图学和遥感共同组成了测绘科学。由于地理空间数据质量、空间分析算法和计算机硬件的提升，使用地理信息系统来求解重要地理空间问题正日益增长。
基于上述改进，地理信息系统已广泛应用于各个领域，如网络分析、环境研究、土地利用和交通规划、地形可视化、海平面抬升预测、社会经济和人口分析、业务定位/分配建模等。美国劳工部和其他机构已认识到，地理信息系统的利用将成具有良好发展前景的重要职业。
本书主要适用于地理科学的学生和教师。本书简要介绍与GIS相关的基本原理，主要为GIS和空间分析的初学者撰写。相对复杂的GIS科学原理的叙述会尽可能简单，基本不涉及数学公式。需要使用数学公式时，也只给出简单的代数或三角函数形式。每章的章末提供有复习题和术语表。书中的所有插图和表格均可以Microcoft PowerPoint文件格式获取。教师可从www.pearsonhighered.com/irc处下载这些PPT文件，进而将这些插图和表格添加到自己的教学资源中。
本书的测验、网络链接、RSS反馈、线条图和其他资源，可从www.mygeoscienceplace.com处下载。
第1章：GIS简介
本章介绍空间数据的特点和地理信息系统在空间数据分析中的角色与重要性。首先简要介绍矢量和栅格数据结构之间的区别，给出地理信息系统的几种正式和非正式定义；然后澄清关于GIS的几个重要误解；再后介绍地理信息系统的基本组成，包括硬件、软件、人件和数据；最后回顾地理信息系统的发展趋势，包括GIS的商业应用和GIS领域的各种职业。
第2章：参照系
高品质地理信息系统分析要求空间数据相对某个坐标系是准确的。本章首先介绍大地基准、椭球、大地水准面和通用坐标系的基本知识；然后介绍基于经纬度的世界（球面）坐标系；再后介绍几种投影坐标系，如通用横轴墨卡托、阿尔伯斯等积、兰伯特等角圆锥和州平面坐标系，以及创建自定义地图图影和坐标系的方式；最后介绍与各种地图投影失真相关的天梭指标及其用途。
第3章：GIS数据
本章回顾获取GIS分析所用地理空间数据的几种基本技术。首先介绍几种现场采集数据的方法，包括使用全球导航卫星系统（GNSS）如美国的NAVSTAR全球定位系统（GPS）、陆地测量、地面取样、人口普查和硬拷贝地图与图像数字化；然后介绍如何使用航空器和航天器上的遥感设备来采集地理空间数据；再后讨论遥感过程、术语和分辨率因素（空间、光谱、时间和辐射）；接着探讨几种遥感数据采集系统，包括航空摄影、多光谱、高光谱、热红外、LiDAR和RADAR；最后简要介绍模拟和数字图像的处理过程。
第4章：数据质量
数据质量评估是GIS分析的一个重要方面。本章首先介绍元数据的概念以及如何使用它来确定特定项目的数据集的有用性；然后介绍准确度和精度的差别；再后介绍常见的属性误差和定位（空间）误差，以及如何测量误差和校正误差；接着介绍几家机构提供的地图准确度，误差可视化的重要性和误差传播；最后介绍生态学谬论和可更改的面积单元问题。
第5章：空间数据模型和数据库
本章回顾矢量和栅格数据模型的详细特性。首先介绍矢量数据拓扑和空间相关矢量模型与基于对象的矢量模型；然后介绍栅格文件格式和地理参考；再后介绍一些需要转换为不同数据结构的矢量或栅格数据，包括矢量-栅格数据转换和栅格-矢量数据转换；最后介绍如何使用地理信息系统来存储、关联、连接和查询与矢量及栅格数据模型相关的属性。 
第6章：矢量和栅格数据的空间分析
本章介绍使用矢量和栅格数据进行空间分析的地理信息系统的基本信息。首先介绍点、线和面矢量数据的缓冲方法；然后讨论矢量的叠加操作，包括点与多边形的叠加、线与多边形的叠加、多边形与多边形的叠；再后介绍数据分析，包括物理距离量测、缓冲、应用到单个栅格数据集的本地操作、应用到多个数据集的本地操作、邻域操作（如空间滤波）和区域操作与统计。
第7章：网络分析
本章首先简要介绍地理编码和地址匹配，然后讨论两种普通的地理数据库网络（无向网络和有向网络），再后讨论使用GIS中存储的地理信息来创建拓扑正确的网络地理数据库的通用过程。此外，本章还将讨论网络信息的来源，网络元素如边、交点和转弯，给出网络成本（如时间或距离阻抗）、障碍（如临时道路封闭或意外）的概念与层次；介绍用于定位设施的各种位置定位模型；最后探讨如何确定流向、追踪边缘和上下游节点，并使用障碍来求解有向水文网络问题。
第8章：统计和空间数据测量
本章介绍一些基本的描述性统计和空间统计，以及这些统计如何增进我们对空间关系理解的方式。首先介绍简单的欧氏距离和马氏距离测量；然后介绍常见的多边形测量，如多边形周长测量和面积测量；再后讨论几个有用的描述性统计和空间统计，如空间分析的均值中心和标准距离；接着介绍空间自相关的概念及其莫兰指数I的测量；最后介绍使用样方和最近邻分析来进行点模式分析的技术。
第9章：三维数据的空间分析
本章介绍如何将控制点观测值(x, y, z)变换为矢量和栅格数据结构，以便进行显示和表面处理。控制点数据可变换为三角不规则网（TIN）。使用空间插值技术如最近邻插值、距离反向加权插值、克里金插值和样条插值，控制点数据也可变换为栅格（矩阵）格式。本章回顾了如何处理TIN和栅格数据集，以便提取坡度、方位和等值线，讨论了常用于增强三维表面解释的分析晕渲法和色彩再现法。
第10章：使用GIS制图
GIS分析通常会涉及高质量地图产品的创建。本章首先简要介绍几个主要的制图里程碑，然后介绍整个制图过程，以帮助读者了解制图的实际阶段和认知阶段，接着介绍几个基本的地图设计要素（布局、平衡、颜色和符号的使用、图形-地面关系、指北针和罗盘、比例条），然后用几个例子展示点（如渐变圆）、线（如等高线）和面（如等值线图）要素的详细制图信息，最后讨论相片地图和正射影像地图的特点。
第11章：GIS硬件/软件和编程
本章首先介绍典型的GIS计算机硬件，包括计算机类型、中央处理单元（CPU）、内存、海量存储、显示、输入/输出设备和备档要求；然后介绍GIS软件的几个重要特性，包括常用的GIS软件、操作系统、数据采集和数据格式、数据库、制图性能和成本等；接着讨论GIS软件客户支持的重要性。标准的GIS软件有时并不提供完成某个项目的全部组件。此时，GIS专业人员应能编写新的地理空间代码并在标准的GIS软件中运行；再后回顾执行GIS相关计算机编程的基本特点；最后给出使用Python语言进行面向对象编程的例子。
第12章：未来展望
本章介绍GIS职业和教育问题，包括薪酬和雇用趋势，公共和私营部门关于雇用、认识与继续教育的详细信息，强调了专业地理空间组织的重要性；然后介绍各种GIS技术要素，包括云计算和GIS、网络GIS、移动GIS和自发地理信息的收集、数据格式和标准的改进、三维可视化等；接着介绍地理空间数据和法律/隐私问题；最后介绍遥感信息与GIS分析的集成。
附录A：地理空间信息来源
本章首先介绍美国联邦地理空间数据仓库、一个开源数据仓库和一个有代表性的商用地理空间数据仓库；然后列出可自Internet下载的部分地理空间数据集，包括数字高程、水文、土地利用/土地覆盖和生物多样性/栖息地、网络（道路）和人口统计数据，以及几种类型的公众遥感数据；接着给出数据集的地图或影像示例；最后小结美国50个州的GIS数据管理机构。


致  谢
感谢如下人员的帮助：佐治亚州亚特兰大市ERDAS公司的Paul Beaty，加利福尼亚州加州大学圣巴巴拉分校地理系的Keith Clarke，科罗拉多州斯普林斯市Sanborn地图公司CEO John Copple；南卡罗来纳州哥伦比亚市南卡罗来纳大学地理系的Dave Cowen，印第安纳州立大学研究生院长兼《应用地理学》编辑Jay Gatrell，田纳西州克拉克斯维尔奥斯汀州立大学地理科学系的Chris Gentry，马里兰州哥伦比亚Bellwether出版公司《地理科学与遥感》杂志主编Brian Hayman，南卡罗来纳州哥伦比亚南卡罗来纳大学地理系的Mike Hodgson，加利福尼亚州雷德兰Ersi公司知识产权协调员Lisa Horn，犹他州盐湖城犹他自动地理参考中心主任Spencer Jenkins，编辑与校对人员Marsha Jensen，印第安纳州印第安纳波利斯印第安纳大学文学院地理系的Dan Johnson，佐治亚州雅典佐治亚大学地理系的Marguerite Madden，纽约州罗切斯特PICTOMETRY国际公司执行副总裁Charlie Mandello，南卡罗来纳州博福特县信息技术与GIS部门主管Dan Morgan，南卡罗来纳州哥伦比亚南卡罗来纳大学地理系的Mike Morgan，佛罗里达州塔拉哈西佛罗里达州立大学地理系的Victor Mesev，南卡罗来纳州哥伦比亚南卡罗来纳大学地理系的Kevin Remington，南卡罗来纳州哥伦比亚南卡罗来纳大学地理系的Lynn Shirley，俄亥俄州威尔伯福斯中央州立大学水资源管理国际中心的Xiaofang Wei，南卡罗来纳州伦比亚南卡罗来纳大学地理系的Chang Yi。
感谢如下个人、机构和商业公司为书中的插图提供数据：
?	Alamy公司：部分照片。
?	南卡罗来纳州博福特县的GIS部门：数字航空照片、LiDAR数据以及地块和交通网络数据。
?	Bellwether出版公司：发表于《GIS科学与遥感》上的部分图形。
?	Cindy Brewer、Mark Harrower、宾夕法尼亚大学、ColorBrewer：源自ColorBrewer.org的顺序和发散配色方案规范。
?	Dave Cowen和Mike Morgan：三维GIS建筑示例。
?	DeLorme公司：世界上最大的地图照片。
?	Esri公司：ArcGIS、ArcMap和ArcCatalog图形用户界面是ESRI公司的智能成果，经其许可使用。ArcWorld Supplement和ArcGIS Online的使用同样得到了Esri公司的许可。
?	谷歌公司：谷歌地球界面的照片。
?	GeoEye公司：IKONOS和GeoEye-1卫星影像。
?	IndianaMap公司：印第安纳州的航空照片和其他地理空间信息。
?	南卡罗来纳州列克星敦县GIS互联网属性、制图和数据服务：航空照片和地块数据。
?	美国国会图书馆地理学与地图分馆：历史地图的照片。
?	美国国家航空航天局和喷气推进实验室：ASTER、AVIRIS、G-Projector软件、GRACE、陆地卫星专题制图仪、MODIS和SRTM。
?	美国国家档案和记录管理局：灰度和彩色卡片。
?	美国国家海洋和大气管理局：AVHRR、海岸变化分析计划、NOAA地球物理数据系统。
?	美国国家大地测量局：CORS和测量设备的照片。
?	美国国立橡树岭实验室：LandScan的说明。
?	OpenStreetMap：开源地理空间数据。
?	PICTOMETRY国际公司：数字垂直与倾斜航空照片及使用PICTOMETRY数据的人员的照片。
?	Sanborn地图公司：航空照片、LiDAR数据和几幅专题地图。
?	Sensefly公司：无人机照片。
?	南卡罗来纳州自然资源部门：南卡罗来纳专题数据集。
?	犹他州自动地理参考中心：犹他州的航空照片和专题数据集。
?	美国人口统计局：TIGER/Line Shape文件、人口密度和年龄数据
?	美国农业部：国家农业影像计划航空照片。
?	美国鱼类及野生动物服务局：国家湿地库存数据。
?	美国地质调查局：解密卫星影像、数字正射影像、Earth Explorer网站、高程衍生产品国家应用、GAP分析计划、Geo.Data.gov网站、GTOPO30、历史地面照片LiDAR、国家地图、国家高程数据集、国家水文地理数据集、国家土地覆盖数据集、地图投影、美国拓扑数据。
?	大自然保护协会：使用自发研究成果的许可。
?	TeleAtlas公司和Esri公司：加利福尼亚州旧金山市经许可使用的网络数据；图2.10(a)、图2.11(b)、图2.12(a)、图2.15(a)、图2.16(a)、图2.18、图2.19、图2.20、图2.21、图2.22、图4.1、图5.16、图5.17(b)、图5.18、图10.9、图10.10、图11.3、图11.5、图11.6和图A.6
?	Zev Radovan，Bible Land Pictures/Alamy公司：经许可使用的世界黏土地图。
?	John R. Jensen：图1.2(c)和(d)、图1.9(a)和(d)、图3.4(a)和(c)、图3.8、图3.11(a)和(b)、图3.14(a)和(c)、图3.18(b)和(d)、图3.31、图3.33、图3.34、图.22(a)和(c)、图9.12、图10.11、第11章章首图、图11.2、图12.2、图12.4(c)和(e)。
?	Ryan R. Jensen：图3.7(a)和(b)、图11.1、图11.4。
感谢《GIS科学》杂志编辑Keith Clarke给出的指导和建议，感谢Christian Botting的及时决策和过程管理。感谢项目编辑Anton Yakovlev以及Pearson教育出版公司的其他成员：Edward Thomas、Gina Cheselka、Kelly Birch、Martha Ghent、Maya Melenchuk和Erin Donahue。最后要感谢我们各自的妻子Marsha和Tricia。


John R. Jensen于南卡罗来纳大学
Ryan R. Jensen于杨百翰大学