城市信息学

前言
第1章绪论1
1.1 城市信息学的定义1
1.2 本书缘起2
1.3 本书结构3
1.4 回顾与展望4
第一部分城市科学的维度
第2章城市科学简介9
第3章城市科学的定义12
3.1 城市的科学12
3.2 城市系统与多城市系统13
3.3 城市增长：自下而上的城市化15
3.4 尺度、规模、网络与流17
3.5 城市业务模型的发展19
3.6 城市信息学中城市科学的未来方向20
第4章利用街景成像进行城市基础设施和服务的自动评估21
4.1 引言21
4.2 数据收集和对象定位23
4.3 由对象统计中推测城市功能25
4.4 讨论26
第5章城市人类动态28
5.1 引言28
5.2 城市动态29
5.3 人类动态33
5.4 城市人类动态和城市信息学36
第6章地理智能：个性化和可持续的未来城市交通38
6.1 引言38
6.2 地理智能39
6.3 分析城市移动性模式41
6.4 行为变化与可持续移动45
6.5 移动决策49
6.6 结论与展望50
第7章城市代谢52
7.1 引言52
7.2 城市代谢的历史54
7.3 城市代谢的方法56
7.4 个案研究：新加坡的代谢64
7.5 城市代谢的应用、挑战和机遇67
7.6 总结70
第8章空间经济学、城市信息学与交通可达性71
8.1 引言71
8.2 理论背景73
8.3 计量经济模型74
8.4 数据76
8.5 模型测试结果77
8.6 讨论81
8.7 结论81
第9章信息时代城市的概念83
9.1 引言83
9.2 城市研究和规划的过去与将来86
9.3 猜想88
9.4 总结90
第二部分城市系统与应用
第10章城市系统与应用简介93
第11章刻画城市出行模式：墨西哥城的案例研究95
11.1 引言95
11.2 POI数据的收集97
11.3 POI的空间分布98
11.4 通过交通方式分析人口移动102
11.5 总结106
第12章货运系统与规划研究实验平台107
12.1 引言107
12.2 未来移动感知，一个行为实验室108
12.3 SimMobility模拟实验平台112
12.4 范例119
12.5 结束语121
第13章城市的风险及韧性123
13.1 引言123
13.2 风险、暴露及脆弱性125
13.3 城市韧性及能力126
13.4 衡量及评估资讯学127
13.5 科学指导实践，实践引领科学128
13.6 展望未来130
第14章城市犯罪与安全132
14.1 简介132
14.2 城市犯罪133
14.3 城市安全135
14.4 城市犯罪与安全近期新的技术与工具137
14.5 智能数据驱动警务139
14.6 小结140
第15章城市治理141
15.1 透明度及城市开放数据141
15.2 算法决策146
15.3 总结148
第16章城市污染149
16.1 监测城市地区的空气质量149
16.2 城市热岛遥感151
16.3 监测城市海岸线的水质154
第17章城市健康与福祉157
17.1 智慧城市和健康157
17.2 数据158
17.3 方法和技术160
17.4 BERTHA研究162
17.5 隐私166
17.6 结论167
第18章城市能源系统：橡树岭国家实验室的研究168
18.1 引言168
18.2 人口及土地利用169
18.3 可持续出行174
18.4 能源-水关联关系176
18.5 城市弹性179
18.6 国家能源基础设施的态势感知183
18.7 结论184
第三部分城市感知
第19章城市感知简介187
第20章光学遥感190
20.1 引言190
20.2 光学遥感的历史191
20.3 光学遥感的近期新发展191
20.4 遥感卫星图像的处理195
20.5 光学遥感的应用200
20.6 总结210
第21章基于合成孔径雷达干涉的城市感知211
21.1 合成孔径雷达211
21.2 合成孔径雷达干涉212
21.3 多时域合成孔径雷达干涉216
21.4 InSAR在城市的应用217
21.5 小结223
第22章基于机载LiDAR数据的城市目标检测和交通动态信息提取224
22.1 引言224
22.2 基于ALS和配准图像的城市目标检测226
22.3 利用ALS数据检测城市交通动态230
22.4 实验和结果238
22.5 结论244
第23章摄影测量：城市三维测图246
23.1 引言246
23.2 摄影测量基本方法246
23.3 摄影测量用于城市三维测图新进展250
23.4 总结与展望254
第24章地下公共设施成像和诊断255
24.1 测绘和成像255
24.2 诊断262
24.3 未来研究和发展的趋势266
24.4 结论和前进的方向268
第25章移动测绘系统发展270
25.1 引言270
25.2 移动测绘系统文献回顾272
25.3 移动测绘系统近期发展276
25.4 移动测绘系统未来发展与趋势288
25.5 总结289
第26章基于智能手机的室内定位技术290
26.1 简介290
26.2 智能手机室内定位技术进展292
26.3 室内定位的困难300
26.4 室内定位技术的发展趋势301
26.5 结论303
第27章城市相机揭示了什么：可感知城市实验室的工作305
27.1 引言305
27.2 计算机视觉与城市：GSV图像307
27.3 城市热图像308
27.4 使用计算机视觉导航城市空间309
27.5 结论311
第28章用户生成内容：一个重要的城市信息学数据源312
28.1 背景介绍与定义312
28.2 UGC的特点313
28.3 UGC的计算分析处理框架315
28.4 基于单一用户生成数据源的城市研究316
28.5 多源大数据驱动的城市研究319
28.6 总结322
第29章用户生成内容及其在城市研究中的应用323
29.1 引言323
29.2 用户生成内容324
29.3 UGC驱动的城市研究327
29.4 挑战和未来方向329
29.5 结论330
第四部分城市大数据基础设施
第30章城市大数据基础设施简介333
第31章培育城市大数据335
31.1 引言335
31.2 城市大数据的来源336
31.3 用户故事337
31.4 城市大数据的要素338
31.5 数据采集和处理技术339
31.6 迈向城市大数据基础设施345
31.7 结束语347
第32章三维地籍建模与房屋产权的空间表达349
32.1 引言349
32.2 不动产的空间权351
32.3 三维产权完整性空间建模352
32.4 土地空间产权的异质性354
32.5 中国所有权结构空间模型案例研究355
32.6 结束语359
第33章三维语义城市模型与建筑信息模型360
33.1 建筑环境的数字模型360
33.2 三维语义城市模型363
33.3 建筑信息模型367
33.4 三维语义城市模型与BIM的集成369
33.5 涉及建筑环境数字模型的城市信息学近期新发展373
33.6 总结与结论376
第34章 CityEngine：基于规则的建模介绍377
34.1 3D：比2D更好一点377
34.2 2D形状+规则=3D模型378
34.3 关于形状的(诸多)起源380
34.4 享受制定规则的乐趣并创造价值384
34.5 超越CityEngine：输出394
34.6 结论396
第35章集成CyberGIS和城市感知以复现流式分析397
35.1 引言和背景397
35.2 框架400
35.3 案例研究401
35.4 结语和讨论407
第36章空间搜索408
36.1 城市研究中的空间搜索408
36.2 地理编码409
36.3 空间索引411
36.4 搜索算法414
36.5 万维网环境中的分布式搜索和互操作性416
36.6 趋势416
36.7 结论417
第37章城市物联网：海量数据收集、分析和可视化的进展、挑战和机遇418
37.1 城市物联网418
37.2 数字孪生420
37.3 潜力与现实422
37.4 实践：蝙蝠与生物多样性424
37.5 HumbleLampPost项目427
37.6 城市建模428
37.7 与邻里设备对话429
37.8 结论429
第五部分城市计算
第38章城市计算简介433
第39章城市可移动性的可视化研究436
39.1 简介436
39.2 技术现状437
39.3 移动数据：属性与问题437
39.4 数据类型：事件、轨迹、时空序列和情况442
39.5 偶发性移动数据细节450
39.6 讨论与总结453
第40章智慧城市的云计算、边缘计算和移动计算454
40.1 概要介绍454
40.2 智慧城市中的计算457
40.3 智能城市中的云计算462
40.4 智慧城市的边缘计算465
40.5 智慧城市的移动计算467
40.6 案例研究469
40.7 总结472
第41章数据挖掘和知识发现474
41.1 概述474
41.2 城市分析中的数据挖掘475
41.3 用于城市活动建模的多模态嵌入478
41.4 实验480
41.5 总结485
41.6 未来方向485
第42章城市计算中的AI和深度学习技术486
42.1 研究背景486
42.2 研究挑战488
42.3 传统AI技术489
42.4 深度学习492
42.5 强化学习496
42.6 AI技术在城市计算中的应用497
42.7 总结505
第43章微观模拟506
43.1 微观模拟背景506
43.2 方法与概念概述507
43.3 例子：国家基础设施模型511
43.4 空间微观模拟的优先项514
43.5 结论517
第44章城市与区域规划元胞自动机建模518
44.1 引言518
44.2 方法论与数据收集519
44.3 城市CA模型主要类型522
44.4 城市CA模型在城市规划中的应用523
44.5 讨论与结论525
第45章基于智能体的模型和城市：应用案例集锦528
45.1 引言528
45.2 什么是基于智能体的建模？529
45.3 将数据和决策集成到基于智能体的模型中534
45.4 总结和展望540
第46章交通建模542
46.1 引言542
46.2 信息学与出行行为543
46.3 信息学与交通网络性能547
46.4 信息学和用于出行需求建模的数据支持548
46.5 信息学和建模方法552
46.6 本章小结554
第六部分未来展望
第47章结语：城市信息学的价值557
47.1 引言557
47.2 城市信息学的愿景558
47.3 始料未及的后果560
47.4 城市信息学的未来561
参考文献563
作者索引564