空間分析方法與應用: 使用ArcGIS Pro與R語言 (增修第2版) | 誠品線上

空間分析方法與應用: 使用ArcGIS Pro與R語言 (增修第2版)

內容簡介

內容簡介 本書系統性地介紹空間分析的概念與常用的分析方法，涵蓋空間思考的基本觀念、地圖繪製原則、空間的幾何關係、空間型態與群聚分析以及地理變數的關聯分析與迴歸模型等主題。書中的「地圖」透過資料科學的分析思維，引導讀者探索在空間資料背後所蘊含的地理過程與意涵。期望讀者能在實際問題的情境中，培養空間推理與分析的能力。● 循序漸進地介紹常用的空間分析方法，並輔以實際應用實例。● 引導讀者掌握統計思維與機器學習在空間資料分析上的異同。● 強調「從動手中學習」的理念，增修版內容除保留原本 ArcGIS Pro 範例外，特別新增 R 語言範例程式，進行逐步實作解說。

作者介紹

作者介紹 作者溫在弘現職 國立臺灣大學人口與性別研究中心主任國立臺灣大學理學院空間資訊研究中心主任國立臺灣大學地理環境資源系／流行病學與預防醫學研究所／公共事務研究所／統計碩士學位學程教授泰國瑪希敦大學（Mahidol University）流行病學系兼任教授臺北市政府市政顧問臺灣地理資訊學會理事、臺灣人口學會監事學歷 國立臺灣大學生物環境系統工程學博士經歷 國立臺灣大學地理環境資源系主任中華民國地圖學會理事長國科會區域研究及地理學門、空間資訊科技學門複審委員行政院環保署「政府資料開放諮詢小組」委員《人口學刊》主編研究領域 地理計算科學與空間分析空間流行病學榮譽 國立臺灣大學學術勵進青年講座國立臺灣大學教學傑出獎國科會未來科技獎國科會吳大猷先生紀念獎

產品目錄

產品目錄 第01章 空間思考：地理空間分析的基本觀念 1.1 何謂「空間思考」 1.2 地理空間分析的流程 1.3 地理空間的資料模型 1.4 地理空間的分析觀點 1.5 注意空間資料的陷阱 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第02章 地圖繪製：空間分布的呈現 2.1 繪製地圖的意義 2.2 繪製主題地圖的原則：類別資料 2.3 繪製主題地圖的原則：數值資料 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第03章 探索地理空間的幾何關係 3.1 空間鄰近性 3.2 空間涵蓋 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第04章 點事件的空間型態 4.1 空間型態分析之前的準備工作 4.2 空間分布的中心趨勢 4.3 空間分布的分散程度 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第05章 偵測點事件的空間群聚 5.1 統計檢定與地理分析 5.2 空間型態檢定的概念 5.3 空間群聚的全域檢定 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第06章 找出點事件的群聚熱區 6.1 找出群聚的目的 6.2 找出群聚熱區的方法 6.3 影響群聚判斷的因素 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第07章 地理屬性的空間型態：空間相依性 7.1 分析地理屬性的空間型態 7.2 空間鄰近關係的定義 7.3 空間自相關與群聚強度的全域檢定 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第08章 地理屬性的空間群聚 8.1 地理屬性的空間群聚 8.2 空間自相關的局部檢定 8.3 群聚程度的量測 8.4 影響屬性空間相依性判斷的因素 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練第09章 地理變數的關聯分析 9.1 探索地理變數間的相關性 9.2 地理資料的統計模型 9.3 地理資料的機器學習模型 範例 ArcGIS Pro 範例實作 R 範例實作 自行演練

商品規格

試閱文字

自序 : 隨著行動裝置和寬頻網路的迅速普及，來自手機通話、社群媒體（如 Facebook、Instagram 等）的打卡功能、群眾外包的地理資訊（如開放街圖計畫）及無線微型感測器等即時定位資料來源，匯集成所謂的「巨量地理資料」，使我們得以檢索各類空間資訊。若能進一步整合這些空間資訊與其脈絡，我們將有前所未有的機會探索人類與環境的動態過程。因此，在這個資料驅動決策的時代，掌握空間分析的方法與技術更顯其重要性。

然而，空間分析方法基於統計學原理，由於地理空間資料的相依性（dependency），挑戰統計抽樣的基本假設：樣本為獨立且相同分配的隨機變數（independent and identically distributed random variables），增加資料分析與統計推論的複雜度。這個領域不可避免地需要更深入的統計觀念理解與數學公式計算，導致許多學生在接觸空間資料分析時，常迷失在複雜的數學公式或軟體操作程序中，而忽略了空間分析的真正目的：探索資料在地理空間分布的實質意義，並進一步理解資料背後人與環境互動所構成的空間過程（spatial process），包括：鄰近關係與邊緣效應、空間相依與異質性、地理群聚與擴散現象等地理特徵。

基於上述理由，我在 2015 年出版《空間分析：方法與應用》，嘗試帶領讀者將「地圖」作為空間分析的原點，以地圖繪製為起點，讓讀者能看到空間分析的初衷。全書架構首先闡述空間思考的觀點，以介紹地圖學原理開啟學習旅程，利用圖像視覺化呈現有意義的空間資訊。透過地理資訊系統（Geographic Information System, GIS），我們可以將紙本地圖轉換成各種主題圖層（thematic layers）的地理資訊，利用空間計算探索各種幾何關係的空間型態。後續章節逐步鋪陳空間分析的重要觀念：如何處理空間相依性的統計分析方法，包括：空間自相關、空間群聚檢定、關聯分析與迴歸模式等主題。

隨著機器學習演算法開始廣泛應用於空間資料分析，為回應此新趨勢，於 2020 年第二版內容新增了常用於空間資料的機器學習演算法，包括 DBSCAN、OPTICS 等分群演算法、決策樹與隨機森林等預測分類演算法。透過這些方法的介紹，讓讀者了解統計學思維方式與機器學習演算法在資料分析上的異同。

到了 2025 年，開源工具逐漸主導資料科學領域的應用實務。因此，「第二版增修版」中，進一步擴充以 R 語言進行空間分析的實作內容，並在延續原有 ArcGIS Pro 工具介紹的同時，提供更多元與具可重現性的分析方法。

為降低抽象數學對學習的門檻，書中各章皆以具體案例解說統計意涵，並輔以圖解方式呈現演算法步驟，使讀者能從公式中體會其實務應用之意義。此外，延續「從動手中學習」的教學理念，書中每章皆重新設計「範例實作」單元，提供背景情境、資料來源與分析任務，並分別採用 ArcGISPro 與 R 語言進行操作，期望讀者能在模擬真實問題情境中，培養空間推理與分析的能力。

本書於 2025 年夏季完成「第二版增修版」，能順利再版，誠摯感謝雙葉書廊大力支持我的再版構想。回首十年來的教學歷程，曾經在 501 研究室同學的參與與討論是此書得以逐步成熟的重要助力。奠定第一版（2015 年）內容架構的博碩士研究生，如今已成為地理資訊領域學術界與產業界的中堅，包括：任教於新加坡國立大學地理學系的陳威全博士、任教於美國華盛頓大學都市計畫系的陳慈忻博士、任教於國立彰化師範大學地理學系的郭飛鷹博士，以及服務於導航地圖與地理資訊業界的王逸翔、賴佩均與許景舜。參與空間分析第二版（2020 年）修訂與討論的另一批研究生，現亦已經成為社會新鮮人，包括：投身於資料分析與金融科技領域的宇、游孟純、杜承軒，以及兼具資訊技術與文學風采的邱映寰。至於本次增修版（2025 年）的內容更新、R 實作與 ArcGIS Pro 的持續修訂等工作，則有賴於研究室助理廖思采的細緻協助，特此致謝。

有幸在臺灣大學這座人才薈萃的學術殿堂任教，感謝這些年來遇到的無數優秀學生，在課堂上給予的回饋與討論。在教學相長的過程中，不斷累積我對空間分析這門學科在教學上的熱忱與研究上的想像。最後，本書在研究論文、教學授課與學術行政的忙碌中倉促成書，相信內容難免有疏漏錯誤之處，尚祈各界先進惠予指正。

溫在弘　謹啟
國立臺灣大學地理環境資源學系 501 研究室
中華民國 114 年 7 月 22 日

最佳賣點

最佳賣點 : ● 循序漸進地介紹常用的空間分析方法，並輔以實際應用實例。
● 引導讀者掌握統計思維與機器學習在空間資料分析上的異同。
● 強調「從動手中學習」的理念，增修版內容除保留原本 ArcGIS Pro 範例外，特別新增 R 語言範例程式，進行逐步實作解說。

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