第一章 引論
1.1 城市是一個生命體
1.2 如何認(rèn)識城市
1.3 數(shù)據(jù)挖掘
第二章 城市發(fā)展中的數(shù)據(jù)
2.1 數(shù)據(jù)分類與表示
2.1.1 數(shù)據(jù)概況
2.1.2 數(shù)據(jù)分類
2.1.3 矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)
2.2 空間數(shù)據(jù)來源
2.2.1 遙感影像數(shù)據(jù)
2.2.2 地圖數(shù)據(jù)
2.2.3 地面攝影測量數(shù)據(jù)
2.2.4 統(tǒng)計數(shù)據(jù)
2.3 空間數(shù)據(jù)的獲取和采集 第一章 引論
1.1 城市是一個生命體
1.2 如何認(rèn)識城市
1.3 數(shù)據(jù)挖掘
第二章 城市發(fā)展中的數(shù)據(jù)
2.1 數(shù)據(jù)分類與表示
2.1.1 數(shù)據(jù)概況
2.1.2 數(shù)據(jù)分類
2.1.3 矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)
2.2 空間數(shù)據(jù)來源
2.2.1 遙感影像數(shù)據(jù)
2.2.2 地圖數(shù)據(jù)
2.2.3 地面攝影測量數(shù)據(jù)
2.2.4 統(tǒng)計數(shù)據(jù)
2.3 空間數(shù)據(jù)的獲取和采集
2.3.1 遙感影像數(shù)據(jù)
2.3.2 地圖數(shù)據(jù)
2.3.3 地面攝影測量數(shù)據(jù)
2.4 氣象數(shù)據(jù)
2.4.1 氣象數(shù)據(jù)的內(nèi)容
2.4.2 氣象數(shù)據(jù)的觀測
第三章 空間數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)
3.1 空間數(shù)據(jù)處理
3.1.1 空間數(shù)據(jù)處理的目的
3.1.2 空間數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容
3.1.3 空間數(shù)據(jù)處理的專業(yè)平臺
3.2 空間數(shù)據(jù)挖掘
3.2.1 空間數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)
3.2.2 空間數(shù)據(jù)挖掘的方法
3.2.3 空間數(shù)據(jù)挖掘的步驟
3.2.4 空間數(shù)據(jù)挖掘與空間數(shù)據(jù)處理的比較
3.3 空間數(shù)據(jù)分析
3.3.1 空間數(shù)據(jù)分析的作用
3.3.2 空間數(shù)據(jù)分析的方法
3.3.3 空間數(shù)據(jù)分析的步驟
3.3.4 空間數(shù)據(jù)分析的專業(yè)平臺
3.4 空間數(shù)據(jù)存儲
3.4.1 空間數(shù)據(jù)的存儲方式
3.4.2 空間數(shù)據(jù)庫平臺簡介
3.4.3 空間數(shù)據(jù)索引與查詢
第四章 大數(shù)據(jù)時代下的城市發(fā)展研究
4.1 大數(shù)據(jù)對智慧城市的推動作用
4.1.1 IBM公司“Smarter City”項目
4.1.2 日本“i-Japan”戰(zhàn)略
4.1.3 臺灣“i236”戰(zhàn)略
4.1.4 “智慧寧波”計劃
4.2 大數(shù)據(jù)對城市規(guī)劃的促進(jìn)作用
4.2.1 歐盟“EUNOIA”計劃
4.2.2 美國“UrbanCCD”研究中心
4.2.3 上海手機(jī)定位數(shù)據(jù)
4.3 大數(shù)據(jù)對城市生長的預(yù)測作用
第五章 交通與城市發(fā)展
5.1 城市交通理論研究
5.1.1 國外的相關(guān)研究
5.1.2 國內(nèi)的相關(guān)研究
5.2 交通系統(tǒng)在城市發(fā)展中的作用
5.2.1 交通方式與城市更新演進(jìn)規(guī)模
5.2.2 交通可達(dá)性與空間布局
5.2.3 交通與城市次核心形成
5.3 大數(shù)據(jù)在城市交通中的重要作用
5.3.1 智能交通與大數(shù)據(jù)管理
5.3.2 國外交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實踐
5.3.3 國內(nèi)交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實踐
5.3.4 智能交通的展望
第六章 城市生長模型簡介
6.1 城市生長模型概述
6.1.1 城市模型的發(fā)展歷史
6.1.2 元胞自動機(jī)的產(chǎn)生
6.1.3 CA模型在國外城市生長研究中的應(yīng)用發(fā)展
6.1.4 CA模型在國內(nèi)城市生長研究中的應(yīng)用發(fā)展
6.2 城市CA的原理
6.2.1 元胞自動機(jī)的內(nèi)部構(gòu)造
6.2.2 元胞自動機(jī)模型的基本特征
6.2.3 CA與地理復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)合應(yīng)用
6.2.4 城市生長模擬的原則與方案
6.2.5 CA模型在城市生長研究中應(yīng)用的局限性
6.3 其他城市生長模型
6.3.1 CLUE-S
6.3.2 多智能體
第七章 氣象數(shù)據(jù)與城市宜居性
7.1 建筑風(fēng)環(huán)境
7.1.1 建筑對風(fēng)速的改變
7.1.2 風(fēng)環(huán)境研究方法
7.1.3 風(fēng)環(huán)境數(shù)值模擬案例分析
7.2 溫濕數(shù)據(jù)與舒適度
7.2.1 城市熱島效應(yīng)
7.2.2 水體與城市微氣候
7.2.3 氣候舒適度
7.3 空氣顆粒對環(huán)境的影響
7.3.1 大氣顆粒
7.3.2 微粒擴(kuò)散與城市規(guī)劃
第八章 城市規(guī)劃中的新技術(shù)
8.1 3S技術(shù)
8.1.1 GIS技術(shù)
8.1.2 RS技術(shù)
8.1.3 GPS技術(shù)
8.1.4 3S技術(shù)的集成模式
8.1.5 3S技術(shù)在城市規(guī)劃中的作用
8.2 虛擬現(xiàn)實技術(shù)
8.2.1 概念和特性
8.2.2 系統(tǒng)分類
8.2.3 建模方式
8.2.4 關(guān)鍵技術(shù)
8.2.5 VR景觀建模軟件
8.2.6 VR在城市規(guī)劃中的作用