जीआईएस के ज्ञान के विस्तार के लिए कौन सी किताबें, जर्नल और इलेक्ट्रॉनिक संसाधन सबसे मूल्यवान हैं? [बन्द है]


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जीआईएस क्षेत्र में अपने ज्ञान का विस्तार करने के लिए आपको कौन सी किताबें, पत्रिकाएं और / या इलेक्ट्रॉनिक संसाधन सबसे अधिक मूल्यवान मिले हैं, और क्यों?

जवाबों:


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इस प्रश्न को कम्युनिटी विकी में बदल दिया गया है और विकी लॉक किया गया है क्योंकि यह एक प्रश्न का एक उदाहरण है जो उत्तरों की एक सूची की तलाश करता है और इसे बंद होने से बचाने के लिए पर्याप्त लोकप्रिय प्रतीत होता है। इसे एक विशेष मामले के रूप में माना जाना चाहिए और इसे उस प्रकार के प्रश्न के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए जो इस पर प्रोत्साहित किया जाता है, या किसी भी स्टैक एक्सचेंज साइट पर, लेकिन यदि आप इसे और अधिक सामग्री योगदान करना चाहते हैं, तो इस उत्तर को संपादित करके ऐसा करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। ।


पूरी तरह से जीआईएस बुक नहीं है, लेकिन कई मानचित्र डिजाइन समस्याओं में बहुत सहायक है ट्युफ़्टे का दृश्य प्रदर्शन मात्रात्मक जानकारी

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रेजिना ओबे और लियो हूस द्वारा पोस्ट जीआईएस http://www.manning.com/obe/

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विशेष रूप से सामान्य और PostGIS में स्थानिक डेटाबेस पर एक उत्कृष्ट ट्यूटोरियल और संसाधन। पुस्तक वर्तमान में मैनिंग के अर्ली ऐक्सेस प्रोग्राम इन .pdf फॉर्मेट के माध्यम से उपलब्ध है, पेपर संस्करण अपेक्षाकृत जल्दी ही बाहर हो जाएगा।


भू-स्थानिक विश्लेषण: सिद्धांत, तकनीक और सॉफ्टवेयर टूल्स स्मिथ, गुडचाइल्ड, लॉन्गले 2007 के लिए एक व्यापक गाइड

संपूर्ण पाठ ऑनलाइन है: http://www.spatialanalysisonline.com/

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भू-स्थानिक विश्लेषण कैसे काम करता है, इसके लिए एक ठोस मार्गदर्शिका, विशेष रूप से जीआईएस के संबंध में। पुस्तक वैचारिक वर्कफ्लो पर जोर देती है, लेकिन फिर भी मूल गणित प्रदान करती है। मैंने अपने कोड बनाने के लिए गणित को काफी मददगार पाया और समकालीन जीआईएस में हुड के तहत क्या हो रहा है, इसकी भी समझ हासिल की।


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कम्प्यूटेशनल ज्यामिति: एल्गोरिदम और अनुप्रयोग

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सबसे अच्छा कम्प्यूटेशनल ज्यामिति पुस्तक। व्याख्या के साथ बहुत अच्छा (चित्रण के साथ) जीआईएस में अक्सर उपयोग किए जाने वाले विभिन्न एल्गोरिदम और अवधारणाएं जैसे त्रिकोणीयकरण, अनुक्रमण, चौराहे की गणना, सबसे छोटे रास्ते आदि।


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नक्शा अनुमान: जॉन पी। स्नाइडर द्वारा एक वर्किंग मैनुअल ( पीडीएफ , 380 पेजेज)

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यदि आप अनुमानों (विशेष रूप से यूएस में उपयोग किए जाने वाले) के बारे में कुछ जानना चाहते हैं, तो यह एक संदर्भ होना चाहिए, भले ही आप सभी गणित का पालन न करें।
whuber

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यह पुस्तक ऑनलाइन (free) pubs.usgs.gov/pp/1395/report.pdf पर उपलब्ध है
whuber

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यहाँ मेरा "हालिया" पसंदीदा है, दोनों कार्टोग्राफी-संबंधित:

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दुर्भाग्य से, और यह दुख की बात है, मुझे स्वीकार करना होगा कि मैंने वर्षों में एक भी जीआईएस पुस्तक नहीं पढ़ी है।

जीआईएस के मूल सिद्धांत और व्यवहार पिछले आधे दशक में वृद्धिशील रूप से अधिक नहीं बदले हैं, और ठंडी नई तकनीकें - वाणिज्यिक मैपिंग एपीआई, केएमएल, आरईएसटी, स्थान-आधारित खेल और सेवाएं, आदि - सभी आगे बढ़ रहे हैं 2005 से एक उन्मत्त गति से (ऊपर दो पुस्तकों की प्रकाशन तिथि पर ध्यान दें)

यदि नई तकनीक आपके लिए (और यह होनी चाहिए) मायने रखती है और आपको लगता है कि आप पुस्तकों पर भरोसा कर सकते हैं, तो आप हार मान सकते हैं और घर जा सकते हैं। इस वातावरण में जीवित रहने के लिए, आपको ब्लॉग और ऑनलाइन प्रलेखन के साथ निपुण होने की आवश्यकता है, और प्रयोग करने के लिए तैयार रहें।


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एडुआर्ड इम्होफ़ द्वारा कार्टोग्राफिक रिलीफ़ प्रेज़ेंटेशन, कार्टोग्राफी पर आज तक पढ़ी गई सबसे अच्छी पुस्तक है। 2007 में ईएसआरआई प्रेस ने पुस्तक को पुनः प्राप्त करने से पहले विश्वविद्यालय नेटवर्क के माध्यम से अंतर-पुस्तकालय ऋण के माध्यम से प्राप्त किया था, और कई महीनों तक प्रतीक्षा करें। यह अभी भी मूल 1965 (स्विस / जर्मन) या 1982 (अंग्रेजी) संस्करण को पढ़ने के लायक है यदि आप पुनर्मुद्रण के रूप में सभी रंग प्लेटों को पुस्तक के पीछे ले जा सकते हैं, और रंगों और रेखा विस्तार में (एक अपरिहार्य) शिफ्ट है। कार्टोग्राफिक रिलीफ प्रेजेंटेशन चालीस साल से अधिक पुराना है, और अभी भी प्रासंगिक है । यहां तक ​​कि उनके स्विस स्टाइल शेडेड रिलीफ के बाद एक आर्कगिस टूल और फोटोशॉप विधि भी है

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सौ उद्धरण हैं जो मैं बाहर निकाल सकता हूं, लेकिन यह वह है जो आज मुझ पर हमला करता है: "यह एक गलती है विश्वास करना एक नक्शा की गुणवत्ता मुख्य रूप से धन, समय और श्रम के खर्च पर निर्भर करती है। ... अधिक निर्णायक हैं। मैपमेकर की क्षमता, अनुभव और विशेषज्ञता। विशेषज्ञ हमेशा सबसे सरल दृष्टिकोण का उपयोग करता है। ... वह कुछ पंक्तियों के साथ दिखा सकता है कि अकुशल कार्यकर्ता को चित्रित करने के लिए कई लाइनों की आवश्यकता होगी ... खराब चयन के साथ जानकारी का उच्च घनत्व। कम सामग्री लेकिन अच्छे चयन वाले नक्शे की तुलना में कम कुशल है।

ज्यूरिख के कैंटन के स्कूल की दीवार के नक्शे की धारा, 1:50 000. 1934 ज्यूरिख के कैंटन के स्कूल की दीवार के नक्शे की धारा, 1:50 000. 1934 ( प्रदर्शन देखें )


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मैं परिवहन के पक्षपाती हूं, लेकिन यहां कुछ किताबें (ज्यादातर संदर्भ प्रकार) मैं बिना नहीं रह सकता:

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  • संबंधित क्षेत्र: एनसीएचआरपी ट्रैवल डिमांड मॉडलिंग (रिपोर्ट 365)
  • क्षेत्र से संबंधित: सेवा की गुणवत्ता मैनुअल मैनुअल - TCRP 100 नोट इस का एक पुराना ग्रामीण संस्करण है जिसकी मैं अनुशंसा नहीं करता हूं
  • क्षेत्र से संबंधित: पूर्वानुमान जनसांख्यिकी

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भौगोलिक सूचना प्रणाली के बर्र और मैकडॉनेल के सिद्धांत भी एक अच्छे हैं। यह आपको अधिकांश बुनियादी और उच्च स्तर की जीआईएस अवधारणाओं के साथ प्रदान करता है। यह सॉफ्टवेयर अज्ञेय है जिसका अर्थ है कि आप किसी भी उपकरण में आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सिद्धांतों को बहुत अधिक लागू कर सकते हैं।

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टेनेसी विश्वविद्यालय नॉक्सविले में मैंने भूगोल (मेरे स्नातक की डिग्री के भाग के रूप में) में मात्रात्मक विधियां लीं, और कक्षा में हमने जो पाठ का उपयोग किया, वह भूगोल के तीसरे संस्करण के लिए प्राथमिक सांख्यिकी था । मैंने इस पुस्तक और संदर्भ को अक्सर रखा। यह भूगोल पर ध्यान देने के साथ परिचयात्मक आँकड़ों (वर्णनात्मक और अवशिष्ट आँकड़ों) की बहुत गहन व्याख्या प्रदान करता है। अंतिम दो खंड स्थानिक और लौकिक आंकड़ों पर केंद्रित हैं।

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मुझे वास्तव में शूयलर अर्ले, रिच गिब्सन और जो वाल्श द्वारा मैपिंग हॅक्स पसंद हैं। http://www.amazon.com/Mapping-Hacks-Tools-Electronic-Cartography/dp/0596007035/

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पुस्तक को 100 बहुत रचनात्मक 'हैक' में विभाजित किया गया है जो आपको मैपिंग, स्थानिक डेटा, डेटा के साथ काम करने के लिए ओपनसोर्स टूल के बारे में सिखाता है, और इस प्रक्रिया में आपको उन भू-स्थानिक समस्याओं / हैक को बनाने या उनसे निपटने के लिए प्रेरित करता है जो आपके काम में आती हैं या व्यक्तिगत जीवन। मेरा पसंदीदा में से एक है 'विल किड्स बारफ'। यह सड़क के साइनुओसिटी की जांच करता है ताकि वास्तविक सड़क दूरी के साथ सीधी रेखा की दूरी की तुलना एक सूचकांक के साथ हो सके ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि बच्चों को कार बीमार हो जाएगी।

यह पुस्तक यह 2005 में प्रकाशित हुई थी, इसलिए एपीआई, आदि के कुछ संदर्भ थोड़ा दिनांकित हैं, लेकिन रचनात्मकता, अवधारणाएं और प्रेरणा अभी भी बहुत चालू हैं।


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हमारी दुनिया मॉडलिंग: Geodatabase डिजाइन के लिए ESRI गाइड (माइकल Zeiler)

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स्थानिक डेटा और जियोडैट डेटाबेस में महान परिचय। अन्यथा, कोड कार्यान्वयन के लिए, मैं ब्लॉग और मंचों पर अधिक भरोसा करता हूं।


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Google BookShelf का उपयोग करना

मैपरेज़ कार्टोग्राफिक लाइब्रेरी:

* http://books.google.com/books?uid=2172977016546618007&as_coll=1001&source=gbs_lp_bookshelf_list [Google सेवाओं के कारण टूटा लिंक]

मेरे पास क्लेंक एटलस के लिए जगह नहीं है :( http://mapperz.blogspot.com/2010/01/klencke-atlas-big-maps-in-big-book.html

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न्यूमेरिकल रेसिपी, तीसरा संस्करण

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उनके पीछे गणित के अच्छे, स्पष्ट स्पष्टीकरण के साथ एल्गोरिदम के साथ महान पुस्तक और कार्यान्वयन, जो बहुत मजबूत हैं और (आमतौर पर) जितनी जल्दी हो सके। मैट्रीस, फिटिंग, सांख्यिकी के लिए बहुत अच्छा ... तीसरे संस्करण में कम्प्यूटेशनल ज्यामिति पर एक अध्याय शामिल है, जो विशेष रूप से जीआईएस में उपयोगी है।


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जीआईएस प्रिंसिपल्स पर यह पुस्तक, जो एक शैक्षिक श्रृंखला का हिस्सा है, जो यूनिवर्सिटी ऑफ़ ट्वेंटे जीआईएस विभाग का निर्माण करती है , इस विषय पर बहुत अच्छी व्याख्या करती है। जो लोग जीआईएस में नए हैं वे इससे अच्छी बुनियादी जानकारी जुटा सकते हैं।

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उनके पास रिमोट सेंसिंग के सिद्धांतों पर एक बहुत अच्छी किताब भी है।

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इसका सबसे अच्छा हिस्सा यह है कि दोनों ईबुक यहां अपनी वेबसाइट पर मुफ्त ऑनलाइन उपलब्ध हैं


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मैं अपने अध्ययन प्रयासों के लिए एक दिशानिर्देश के रूप में एएजी के जीआईएस एंड टी बॉडी ऑफ नॉलेज का उपयोग कर रहा हूं ।

इसमें सिद्धांत नहीं है, लेकिन यह इंगित करता है कि अगला तार्किक कदम क्या है और मुझे इसके लिए कहां देखना चाहिए। इसमें व्यापक संदर्भ शामिल हैं और जीआई और जीआईसाइंस की मुख्य शिक्षण इकाइयों की व्याख्या करते हैं।


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द कमिंग सिंगुलैरिटी बाय रे कुर्ज़वील, कुछ विचार के लिए भोजन है, हालांकि मैं जो कहता हूं, उससे बहुत सहमत नहीं हूं। यह एक भावुक कंप्यूटर नेटवर्क के लिए इतना बुद्धिमत्ता नहीं लेगा कि उसके ग्रह को सबसे बड़ा खतरा महसूस हो।

शायद जीआईएस को जेनेटिक्स, नैनोटेक्नोलॉजी और रोबोटिक्स के बाद आने वाले सर्वनाश का चौथा घुड़सवार होना चाहिए ।

अद्यतन : ठीक है, मुझे लगता है कि मुझे कुछ और तुरंत उपयोगी सुझाव देना चाहिए: हनान समेट द्वारा
बहुआयामी और मीट्रिक डेटा संरचनाओं का आधार उत्कृष्ट है यदि आप एल्गोरिदम का स्पष्ट विवरण चाहते हैं।

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