前　言

PREFACE

　　　“时空大数据挖掘与分析”是在新工科与新文科建设背景下，地理信息科学及相关专业的前沿核心课程，是推动学生从传统GIS应用迈向时空智能研究的关键进阶环节。课程以时空数据全生命周期处理与分析为主线，融合地理学、统计学与计算机科学多学科知识，兼具深厚的地学理论内涵与极强的工程实践属性。它既要求学习者掌握扎实的地理空间认知与地学逻辑，又需具备编程实现、算法设计与复杂问题求解的计算思维，是培养复合型地理信息人才的核心载体。

　　当前，大数据与人工智能技术深度融入地理学科发展，地理学研究范式正加速向“数据密集型科学发现”演进。从国土空间治理、生态环境监测到文化遗产数字化保护，各领域对时空大数据的深度挖掘与智能分析需求持续攀升，行业与科研端均迫切需要既懂地学规律又能驾驭算法与代码的复合型人才。与此同时，时空数据采集手段日益多元，激光雷达点云、移动轨迹、时序遥感影像等新型数据不断涌现，地理空间人工智能(GeoAI)、深度学习等前沿技术快速落地，行业发展现状对课程实验教学提出了更高要求——既要更新技术体系，更要回归地学本质，将理论方法与真实场景深度结合。

　　近年来，国内高校在时空大数据相关课程建设与教学改革中已取得积极进展，但在实验教学层面仍存在明显短板。一是多数传统实验教材偏重商业软件的流程化操作，对代码实现与算法原理拆解不足，地学逻辑与计算思维的耦合度不高；二是实验数据多为经过理想化处理的教学样本，与真实科研、工程场景中的噪声、缺失、异构数据存在差距，学生解决复杂实际问题的能力难以充分锻炼；三是前沿技术融入的系统性不足，缺乏覆盖数据全生命周期、兼顾基础方法与前沿方向的完整实验体系。

　　　本书由多所高校GIS专业一线教师联合编写，依托团队十余年教学积累与科研实践经验，秉持“以地学逻辑为内核、以代码实现为路径、以真实案例为载体、以能力进阶为目标”的建设思路，旨在搭建地理科学原理与计算机技术之间的衔接桥梁，引导学生在代码实践中深化地学认知，在真实场景中掌握地学分析方法。

　　全书以“获取一处理一分析一可视化一应用”的时空大数据全生命周期为主线，系统涵盖时空地理数据处理、激光雷达点云建模、空间统计学分析及GeoAI、深度学习等核心技术内容。教材突破传统实验的理想化数据模式，精选黄河流域生态监测、古建筑数字化保护等源自科研一线的真实工程案例，采用含噪声、缺失值的原始实测数据开展实验设计，引导学生在数据清洗、校正与分析的完整流程中，掌握真实场景下问题求解的核心能力。每个实验都兼顾代码实现与原理解读，注重强化地学逻辑与计算思维的深度融合，同时将家国情怀融入案例教学，在专业实践中传递生态保护、文化传承的价值导向。

　　本书既可作为地理科学、地理信息科学、测绘工程等专业高年级本科生及研究生的实验教材，也可作为行业技术人员从传统GIS向时空智能转型的参考读物。编写过程中，教材

　　内容经多轮教学试用与迭代优化，吸纳了大量师生的反馈意见，多位研究生参与了文稿校正与实验验证工作，力求保障教材内容的科学性、可操作性与教学适用性。

　　　希望本书的出版，能够为地理信息科学专业的前沿实验教学提供一套兼具深度与实战性的参考资源，助力学生构建完整的时空大数据分析能力体系，成长为适应时代需求的复合型地理信息人才。本书编写过程中，得到了陕西师范大学、西安科技大学、西南石油大学和西安云图信息技术有限公司广大师生的支持与协助，他们分别是：现任教师李晶、李柏延、李继园、梁伟、刘宪锋、党辉、高余婷、彭国强、杨喜平、曾莉、张学宝、周自翔，在读学生李晓梅、李悦宁、刘妍、刘子怡、沈齐靖、王位宁、吴馨婷、杨靖伦、尹艳红、岳伊文、钟赛英、张盼(按首字母排序)。同时编者参考了国内外相关领域的学术成果，在此一并表示衷心感谢。

　　受限于技术迭代速度与编者水平，书中难免存在疏漏与不足之处，恳请广大读者与同行专家批评指正，共同推动教学内容的持续完善。

作者

2026年4月