地理空间人工智能 (GeoAI) 将人工智能与空间数据相结合，彻底改变城市规划、环境监测和灾害管理等领域。以下书籍均与 GeoAI 直接相关，重点关注机器学习、深度学习、空间分析和实际应用。这些著作由顶尖专家撰写，为学生、研究人员和专业人士提供推进 GeoAI 发展的必备知识。

1.《地理空间人工智能手册》（作者：高松、胡英杰和李文文） 

这本由高松、胡英杰和李文文编辑的综合手册于2023年出版，是一本权威的GeoAI资源，涵盖了从机器学习到空间可视化的30多个主题。它系统地探讨了GeoAI的理论基础和实际应用，融合了人工智能、深度学习和知识图谱技术。

本书包含代码示例、数据集和案例研究，涵盖环境观测、社会感知和灾害响应等领域，非常适合实践学习。本书汇集了顶尖专家的贡献，是掌握地理人工智能（GeoAI）在各种应用中的必备教材。

关键亮点

• 超过 30 章关于 GeoAI 理论和应用的内容
• 包括代码示例和数据集
• 涵盖环境和灾害响应应用
• 由 GeoAI 顶尖学者撰写

 书籍详情

• 网址：crcpress.com/Handbook-of-Geospatial-Artificial-Intelligence/Gao-Hu-Li/p/book/9781032311661
• 出版商：CRC出版社
• 年份：2023
• 格式：精装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-032-31166-1
• 页数：448

最适合谁

• GeoAI 研究人员和教育工作者
• 寻求全面 GeoAI 参考的专业人士
• 学习地理空间数据科学的学生

2. Scott Bateman、Janahan Gnanachandran 和 Jeff DeMuth 撰写的《AWS 上的地理空间数据分析》 

这本由 Scott Bateman、Janahan Gnanachandran 和 Jeff DeMuth 于 2023 年出版的书探讨了如何使用 AWS 上基于云的 AI 工具来管理和分析地理空间数据。本书涵盖了用于处理大规模空间数据集的机器学习和深度学习，为 GeoAI 从业者提供了实用的解决方案。

本书提供了 SageMaker 和 GeoSpatial ML 等 AWS 服务的教程，并提供了城市分析和环境监测方面的案例研究。本书专注于云计算，对于在实际环境中扩展 GeoAI 应用的专业人士来说，这本书至关重要。

关键亮点

• 专注于使用 AWS 云工具的 GeoAI
• 包括教程和案例研究
• 涵盖城市和环境应用
• 基于云的 GeoAI 实用

书籍详情

• 网址：packtpub.com/product/geospatial-data-analytics-on-aws/9781804613825
• 出版商：Packt Publishing
• 年份：2023
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-80461-382-5
• 页数：约320页

最适合谁

• 使用云平台的数据科学家
• 城市分析专业人士
• GeoAI 从业者扩展应用

3.《地理人工智能与人文地理：新空间智能时代的曙光》作者：小黄 

这本由小黄撰写、出版于2025年的著作探讨了地理人工智能在人文地理学中的变革性作用，重点关注灾害管理、气候适应和城市规划。本书探讨了人工智能如何增强空间智能，为人与环境的互动提供了新的视角，使其成为以人为本的地理人工智能研究的有力替代方案。

本书涵盖洪水预测和城市交通方面的案例研究，将理论见解与实用的 GeoAI 工具相结合。本书采用跨学科方法，非常适合致力于将地理学与人工智能相结合，并着重于社会应用的研究人员和学生。

关键亮点

• 专注于人文地理领域的 GeoAI
• 包括灾难和城市案例研究
• 探索空间智能趋势
• 由领先的学术出版社出版

书籍详情

• 网址：link.springer.com/book/9783031874208
• 出版商：Springer
• 年份：2025
• 格式：精装本，电子书
• 国际标准书号：978-3-031-87420-8
• 页数：约300页

最适合谁

• 地理学家和城市规划师
• 灾害管理研究人员
• 学生探索 GeoAI 应用

4. Surya S. Durbha、Jibonananda Sanyal 等人撰写的《可扩展智能地理空间分析的进展》 

该合集于2023年编辑，由Surya S. Durbha和Jibonananda Sanyal主导，重点关注用于大规模地理空间分析的可扩展GeoAI技术。它涵盖了用于遥感和城市建模等应用的机器学习和深度学习，旨在应对数据量和复杂性挑战。

本书收录了关于卫星图像分析和实时灾害响应的研究论文，为专业人士提供了实用见解。本书强调可扩展性，使其成为处理大数据的地理人工智能（GeoAI）从业者的重要资源。

关键亮点

• 涵盖可扩展的 GeoAI 技术
• 包括遥感和灾害应用
• 以研究为导向，具有实践见解
• 由信誉良好的出版商出版

书籍详情

• 网址：crcpress.com/Advances-in-Scalable-and-Intelligent-Geospatial-Analytics/Durbha-Sanyal/p/book/9781032200316
• 出版商：CRC出版社
• 年份：2023
• 格式：精装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-032-20031-6
• 页数：约400页

最适合谁

• 处理大型数据集的数据科学家
• 遥感专业人员
• 可扩展 GeoAI 研究人员

5. Abhijeet Sarkar 撰写的《GeoAI 及其在地球健康中的作用》 

这本由 Abhijeet Sarkar 撰写的书于 2024 年出版，探讨了 GeoAI 在应对气候变化和生物多样性丧失等地球健康挑战方面的作用。本书探讨了人工智能驱动的空间分析如何支持全球可持续发展，这与环境 GeoAI 息息相关。

本书涵盖了森林砍伐监测和城市热力图绘制的案例研究，为研究人员和政策制定者提供了实用工具。本书对可持续性的关注与环境科学领域新兴的地理人工智能趋势相契合。

关键亮点

• 专注于 GeoAI 促进地球健康
• 包括环境案例研究
• 支持可持续发展目标
• 与全球挑战相关

书籍详情

• 网址：amazon.com/GeoAI-Role-Planetary-Health-Sustainability/dp/B0DT6ZPH75
• 出版商：独立出版
• 年份：2024
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：979-8-89699-263-9
• 页数：约200页

最适合谁

• 环境研究人员
• 可持续发展的政策制定者
• 生态学领域的 GeoAI 从业者

6.《地球科学的深度学习》，作者：Gustau Camps-Valls、Devis Tuia 和 Xiao Xiang Zhu

这本书由古斯塔夫·坎普斯-瓦尔斯 (Gustau Camps-Valls)、德维斯·图亚 (Devis Tuia) 和朱晓翔 (Xiao Xiang Zhu) 合著，于 2021 年出版，为遥感、气候科学和地球科学领域的深度学习提供了实用指南。它将人工智能理论与卫星图像分析等应用联系起来，使其与 GeoAI 高度相关。

本书包括环境监测和地质测绘方面的代码示例和案例研究，为寻求实用工具的地球科学家和 GeoAI 从业者提供价值。

关键亮点

• 将深度学习应用于卫星数据
• 包括代码示例和案例研究
• 跨学科 GeoAI 应用
• 在地球科学领域被广泛引用

书籍详情

• 网址：amazon.com/Deep-Learning-Earth-Sciences-Comprehensive/dp/1119646146
• 出版商：Wiley
• 年份：2021
• 格式：精装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-119-64614-3
• 页数：432

最适合谁

• 地球科学研究人员
• 遥感数据科学家
• GeoAI 应用程序的学生

7. David S. Jordan 著《Python 应用地理空间数据科学》

这本由 David S. Jordan 于 2023 年出版的书提供了使用 Python 进行 GeoAI 和地理空间数据科学的实用指南，重点关注环境应用。它涵盖了机器学习和空间分析技术，非常适合 GeoAI 的实践学习者。

本书包括污染测绘和栖息地建模的代码示例和案例研究，确保与寻求实用工具的环境科学家和 GeoAI 从业者相关。

关键亮点

• 使用 Python 进行 GeoAI 实践
• 包括环境案例研究
• 实际操作代码示例
• 与数据科学家相关

书籍详情

• 网址：packtpub.com/product/applied-geospatial-data-science-with-python/9781803238128
• 出版商：Packt Publishing
• 年份：2023
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-80323-812-8
• 页数：约280页

最适合谁

• 环境数据科学家
• GeoAI 中的 Python 用户
• 学习地理空间分析的学生

8. Joel Lawhead 的《用 Python 学习地理空间分析》

Joel Lawhead 于 2023 年出版的《地理空间分析与 GeoAI》一书（第 4 版）是一本使用 Python 进行地理空间分析和 GeoAI 的综合指南，重点关注 GIS 和遥感技术。本书涵盖机器学习和深度学习技术，确保其与现代 GeoAI 应用的相关性。

本书包含空间建模和图像处理的教程和代码示例，方便学生和专业人士使用。其更新内容反映了最新的 GeoAI 趋势和工具。

关键亮点

• 使用 Python 进行综合 GeoAI
• 包括 GIS 和遥感教程
• 更新第 4 版
• 适合实践学习

书籍详情

• 出处：packtpub.com/product/learning-geospatial-analysis-with-python-fourth-edition/9781837639175
• 出版商：Packt Publishing
• 年份：2023
• 版本：第 4 版
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-83763-917-5
• 页数：约450页

最适合谁

• GIS 学生和专业人士
• 遥感数据科学家
• GeoAI 中的 Python 用户

9. Bonny P. McClain 著《Python 用于地理空间数据分析》

本书由 Bonny P. McClain 于 2022 年出版，重点介绍如何使用 Python 进行 GeoAI 和地理空间数据分析，并应用于位置智能和城市分析。本书提供了空间数据处理和机器学习的实用工具，方便 GeoAI 从业者使用。

本书涵盖城市规划和环境分析的案例研究，确保为专业人士和学生提供价值。其直观的教学方法使其成为 GeoAI 新手或寻求实践技能的人士的理想之选。

关键亮点

• 专注于使用 Python 的 GeoAI
• 包括城市和环境案例研究
• 适合初学者
• 位置智能实用

书籍详情

• 可从以下网址获取：amazon.com/Python-Geospatial-Data-Analysis-Intelligence/dp/109810479X
• 出版商：O'Reilly Media
• 年份：2022
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-09810-479-5
• 页数：约300页

最适合谁

• 城市分析师和数据科学家
• 学习 GeoAI 的学生
• 位置智能领域的专业人士

10. Saurabh Prasad、Jocelyn Chanussot 和 Jun Li 合著的《GeoAI 机器学习与图像分析进展》

这本书由 Saurabh Prasad、Jocelyn Chanussot 和 Jun Li 合著，将于 2024 年出版，探讨 GeoAI 的尖端机器学习技术，重点关注地理空间环境下的图像分析。本书深入探讨了处理卫星图像和空间数据的高级算法，涵盖土地覆盖分类和灾害响应等应用。

本书包含实用案例研究和代码示例，对于处理大规模图像数据集的 GeoAI 从业者来说，是一份宝贵的资源。本书强调可扩展的机器学习，确保其与应对复杂地理空间挑战的研究人员和专业人士息息相关。

关键亮点

• 专注于 GeoAI 图像分析的机器学习
• 包括卫星图像案例研究
• 提供实用的代码示例
• 与灾难响应应用相关 

书籍详情

• 网址：shop.elsevier.com/books/advances-in-machine-learning-and-image-analysis-for-geoai/prasad/978-0-443-19077-3
• 出版商：爱思唯尔
• 年份：2024
• 格式：精装本，电子书
• 国际标准书号：978-0-323-85277-7
• 页数：约360页

最适合谁

• 图像分析数据科学家
• GeoAI 遥感研究人员
• 灾害响应专业人员

11. Dalton Lunga 和 Ronny Hänsch 的 GeoAI 地球观测图像

这本由 Dalton Lunga 和 Ronny Hänsch 于 2024 年出版的著作，全面介绍了 GeoAI 在地球观测图像中的应用，重点介绍了深度学习在卫星数据分析中的应用。本书涵盖了物体检测、变化检测和环境监测等技术，与 GeoAI 驱动的地球科学密切相关。

本书包含灾害管理和气候建模方面的教程和案例研究，为研究人员和从业人员提供实用工具。本书注重实际应用，是推进地理人工智能在地球观测领域发展的关键资源。

关键亮点

• 涵盖地球观测的深度学习
• 包括灾难和气候案例研究
• 提供实用教程
• 专注于卫星数据分析 

书籍详情

• 网址：amazon.com/GeoAI-Earth-Observation-Imagery-Fundamentals-ebook/dp/B0DXDYSKB8
• 出版商：Springer
• 年份：2024
• 格式：电子书
• 页数：约320页

最适合谁

• 地球科学家利用卫星数据
• 灾害管理中的 GeoAI 从业者
• 环境监测研究人员

12. 可持续生态系统和社会中的地理信息学（谢亦春、李勇等著）

该合集于2020年出版，由谢亦春、李勇等人编辑，探讨了地理人工智能在可持续生态系统和社会发展中的应用。它涵盖了机器学习和空间分析在环境管理、城市规划和资源保护方面的应用，提供了多学科视角。

本书涵盖了生物多样性制图和可持续城市发展等主题的研究论文，对研究人员和政策制定者而言极具价值。本书对可持续性的关注与 GeoAI 在应对全球挑战方面日益增强的作用相契合。

关键亮点

• 专注于 GeoAI 的可持续发展
• 包括生物多样性和城市案例研究
• 多学科研究论文
• 与环境管理相关 

书籍详情

• 网址：amazon.com/Geoinformatics-Sustainable-Ecosystem-Society-Communications/dp/9811561052
• 出版商：Springer
• 年份：2020
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：978-981-15-6105-4
• 页数：约460页

最适合谁

• 环境研究人员
• 使用 GeoAI 的城市规划人员
• 可持续发展的政策制定者

13.Esri ArcGIS Python 高级指南（作者：Dave Crawford 和 Daniel Yaw）

这本由 Dave Crawford 和 Daniel Yaw 于 2023 年出版的书提供了在 ArcGIS 平台中使用 Python 进行 GeoAI 的高级指南。它专注于地理空间数据处理的机器学习和空间分析，提供了自动化 GIS 工作流程和分析空间模式的实用技术。

本书包含针对 ArcGIS 用户量身定制的教程和代码示例，涵盖城市分析和环境测绘等应用。其实践性强的教学方法使其成为将 GeoAI 集成到 ArcGIS 环境中的 GIS 专业人员和数据科学家的理想选择。

关键亮点

• 专注于使用 ArcGIS 和 Python 的 GeoAI
• 包括 GIS 自动化教程
• 涵盖城市和环境应用
• 对 ArcGIS 用户实用

书籍详情

• 网址：amazon.com/Advanced-Guide-Python-ArcGIS/dp/1589488237
• 出版商：Esri Press
• 年份：2023
• 格式：平装本，电子书
• 国际标准书号：978-1-58948-823-6
• 页数：约400页

最适合谁

• 使用 ArcGIS 的 GIS 专业人员
• 空间分析数据科学家
• GeoAI 从业者自动化工作流程

FlyPix AI：利用尖端地理空间自动化技术增强 GeoAI

在 飞像素 AI我们很荣幸能够通过提供创新的人工智能地理空间和图像分析平台，为 GeoAI 的发展做出贡献，该平台可与 NetSuite ERP 系统无缝集成。我们的解决方案利用无人机、卫星和激光雷达数据，自动执行资产跟踪、现场监控和物流优化等实时任务，从而革新地理空间智能。物流和库存管理等行业受益于直接嵌入 NetSuite 工作流的自动化流程，包括库存分布分析和配送路线规划。

我们的无代码平台使用户无需技术专业知识即可创建自定义工作流并生成热图和 3D 叠加层等可视化效果。FlyPix AI 与 NetSuite 的 SuiteCloud 和 GIS 系统完全兼容，可确保安全、可扩展的自动化，并提供高精度洞察，从而加快决策速度并提高运营效率。

与 GeoAI 文献的联系

FlyPix AI 的功能与文章《顶级 GeoAI 书籍：开创性的地理空间智能》中重点介绍的 GeoAI 进展相契合。《地理空间人工智能手册》和《地球观测影像 GeoAI》等书籍强调 AI 驱动的空间分析和实时应用，这与我们平台专注于自动化地理空间工作流程的理念不谋而合。同样，AWS 上的地理空间数据分析探索了基于云的 AI 工具，是对 FlyPix AI 可扩展的云集成解决方案的补充。我们的平台将这些概念变为现实，为研究人员、专业人士和组织提供实用工具，帮助他们在从城市分析到灾难响应的实际场景中实施 GeoAI。

FlyPix AI 致力于突破地理空间智能的界限，帮助用户利用 GeoAI 做出更智能、更快速、更可持续的决策。探索我们的平台，请访问 flypix.ai 并与我们一起塑造 GeoAI 的未来。

结论

这些 GeoAI 书籍为推进地理空间智能提供了丰富的知识。从综合手册到实用的 Python 指南，涵盖深度学习、城市分析、灾难响应等内容，适合学生、研究人员和专业人士。这些资源对于始终站在 GeoAI 创新的前沿至关重要。

常问问题