"本书全面介绍车辆轨迹数据的处理、分析与可视化方法，并深入探讨了基于Python的车辆轨迹数 据处理技术，旨在帮助读者快速掌握车辆时空轨迹数据处理的基本方法和编程技巧，同时提供丰富的实际案例和技术解决方案，覆盖了从数据采集到深入分析的完整技术链条，是交通时空大数据领域车辆轨迹数据处理分析的全面指南。 本书内容涵盖从车辆轨迹数据的基本特征、采集原理到预处理、质量分析、可视化，再到高级应用如路网匹配、排放计算、多智能体仿真，以及特定案例分析如电动汽车充电需求识别和无人机航拍轨迹数据分析。 本书适合计算机相关专业的学生、数据分析师、研究人员以及技术开发人员阅读。"

"余庆工学博士，北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院博士后，曾任南方科技大学助理研究员。博士毕业于上海同济大学，期间赴日本东京大学联合培养，获国家资助博士后研究人员计划资助、上海市优秀毕业生、博士研究生国家奖学金等荣誉。主要从事交通时空大数据、交通能源、城市计算、多智能体仿真等相关领域的应用研究，发表期刊与会议论文40余篇，其中SCI论文20余篇。交通时空大数据开源Python库TransBigData作者，清华大学出版社计算机畅销图书《交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版）》作者，获清华大学出版社2022年科技类最受读者欢迎图书奖。袁见同济大学博士研究生、麦吉尔大学联合培养博士生。主要研究方向为时空数据建模与分析、交通网络建模、人工智能在交通中的应用。参与国家重点研发计划1项，发表期刊论文6篇、会议论文4篇，授权发明专利5项。宋轩, 教授，博士生导师，吉林大学人工智能学院院长，国家重点研发计划项目负责人。主要研究方向为人工智能相关领域，包括大数据分析、数据挖掘和城市计算等。"

前言 在大数据时代的背景下，交通领域正面临着空前的挑战和机遇。随着数据量的急剧增长，行业内对于如何有效处理和分析这些庞大数据的专业需求日益迫切。我所撰写的第一本书《交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版）》在一定程度上填补了该领域的教学空白，并收到了读者的积极反馈与建设性建议。 自《交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版）》问世以来，笔者通过持续的工程实践和大量的代码开发，尤其是在开发并维护Python库TransBigData的不断迭代和推广过程中，积累了一定的经验和技术。在此基础上，新书《交通时空大数据详解：车辆轨迹数据分析、挖掘与可视化（Python版）》的编写旨在对这些经验进行阶段性的系统化整理，为交通领域的从业者提供有效的工具和方法，协助他们解决实际工作中的问题。希望能够通过这本书作为媒介，将这些知识整合并系统地呈现给读者，为解决复杂的交通问题提供更新的视角和方法。 本书延续了前作的技术体系，在此基础上更加深入地聚焦于车辆轨迹数据的应用。针对车辆轨迹数据在时间与空间上对个体连续追踪的特点，在时间维度上，我们强调轨迹数据的时间序列逻辑处理，不仅关注单一数据点，而且着眼于时间线上连续的数据记录；在空间维度上，深入探讨了适用于轨迹GPS定位的地理空间数据处理技术。本书将这些技术高效、有机地融合在整个数据处理流程中。 本书的内容分为三篇，提供全面、深入的学习和应用路径。 基础应用篇（第1～3章）：专注于建立基础知识框架，涵盖车辆轨迹数据的基本特征、采集原理、预处理、质量分析及数据可视化等关键领域，为读者提供必要的理论基础和技术入门知识。 高...