本书以卫星定轨基本理论与方法为主要研究对象，将定轨理论与导航卫星定轨实践相结合，希望能为广大读者提供一定参考。本书首先对定轨基本概念、作用意义与发展历程进行综述，并在此基础上，介绍定轨中常用的时空系统和定轨观测量。而后，按照两条主线介绍卫星定轨技术：一是初轨确定，在介绍二体问题的基础上，重点介绍拉普拉斯方法和高斯方法两类典型初轨确定方法；二是轨道改进，突出与初轨确定的主要不同，重点介绍卫星受摄运动及受摄运动方程解算方法，并在此基础上，给出轨道改进的基本原理。最后，以导航卫星定轨为牵引，介绍定轨理

本书囊括综合自然地理学的核心内容，以可持续发展思想为指导，突出综合自然地理学的综合性和系统性，在完整呈现综合自然地理学内容的同时，重点阐述地域分异规律、自然区划理论与方法、土地科学等内容；通过吸收和融入综合自然地理学的最新研究成果，更强调学科共识，理论联系实际；结合区域资源环境问题实际案例，及时更新和完善综合自然地理学的内容体系。

《水化学》全面地介绍了水化学的基本理论及水污染控制所涉及的物化技术的基础理论。全书包括水化学概论、化学动力学、酸碱化学、配位化学、沉淀和溶解、吸附、氧化还原、光化学共8章。书中理论深入浅出，实例丰富生动。值得一提的是，第3章到第8章的最后一节都讨论了所学理论如何在水污染控制实践中应用，可助力学生明确学习目标。
本书可作为环境科学、环境工程、给水排水工程等专业的专业基础课教材，同时也可供从事给水排水工程、环境工程等专业设计、运行管理的人员及水污染控制领域的科研工作者参考使用。

本书包括四个部分，详细介绍数字化转型与智能地球物理、地震资料智能处理、地震资料智能解释及测井资料智能解释等，涵盖地震勘探和测井地层评价的主要环节。

大气探测学是大气科学研究的基础,随着现代科学技术的发展,大气探测的范围越来越大,探测的手段也越来越先进,雷达探测和卫星探测已深入到大气科学的方方面面,资料处理和整编工作的自动化技术也越来越高,计算机在大气探测领域得到了广泛的使用。这一切都极大地丰富了大气探测学的教学内容。本书详细讲述了大气探测的基本理论、技术和方法，包括云、能见度、天气现象、气温、湿度、气压、风、降水、积雪、日照、辐射、大气电场的地基观测方法，气温、湿度、气压、风的无线电探空技术，以及闪电定位、天气雷达、风廓线仪、激光

本书根据本科生知识能力，基于渐进思想组织内容，分为7章:第1章为测量数据处理C#语言应用基础，第2章为测量数据处理常用类的定义与应用，第3章为测量平差基础类的设计与实现，第4章为水准网平差程序设计与实现，第5章为导线网间接平差程序设计与实现，第6章为GNSS网间接平差程序设计与实现，第7章为空间坐标转换程序设计与实现。本书的任务在于教授学生编制程序来解决测绘领域经常碰到的各种计算问题，进而夯实测量数据处理的基本理论与方法。

本书为本科教材，通过探索地球的起源、演化及其与人类活动的相互作用，帮助学生理解地球的自然历史和环境变化。本书从宇宙大爆炸及太阳系的形成入手，阐述地球的诞生和圈层结构的形成，分析地表形态和生态系统的演变。同时，本书探讨了地层学和化石证据，展示了生命从起源到进化的历程，以及生物灭绝事件与环境变化的关联性。在讨论地质历史和生命演化的同时，本书还深入探讨自然灾害的成因与防治措施，如龙卷风、地震、洪水、火山等，结合典型案例分析，帮助学生理解这些灾害对人类社会的影响及应对方法。最后，本书关注全球变

本书共包含7章，分别为SuperMap iObjects二次开发概述、快速入门、菜单和工具条功能的实现、地图显示与数据管理、数据管理进阶、空间数据查询和空间分析。本书面向零基础或编程基础较弱的非计算机科学专业出身的读者，所有的内容、习题、练习均是对这类读者设计的。同时，教材的内容也适合GIS基础薄弱的读者，各个小节对功能设计的目的进行了阐述和说明。对于具有一定编程和GIS基础的读者，可以借鉴本书进行GIS二次开发思路学习，同时多参考帮助文档，这样将有助于读者开发出更有针对性、功能更丰富

本书是一本关于智慧地球构建和复杂环境保障的专业性技术书籍。共包含6章。第1章对智慧地球作了概述，分析了智慧地球在未来社会的重要地位和未来发展趋势。第2章围绕复杂环境保障需求，重点探讨了特殊环境情况的复杂性及智慧地球服务技术应用于复杂环境的优势。第3章详细介绍了智慧地球在复杂环境下的保障内容，包括信息采集、处理、传输和应用等方面。第4章系统阐述了智慧地球在复杂环境下的保障方案，分析了智能服务技术对复杂环境保障的影响和作用。第5章从复杂环境应急保障的角度出发，探讨了智慧地球在复杂环境应急保

本教材主要包括10个章节。前4章主要阐述R语言的基本操作，包括R语言的演化发展、语言编译器（IDE）及其R核心计算模块的安装、R语言支持的主要数据类型与结构、R语言的数据操作与管理以及传统的统计分析工具和方法介绍。第5～10章分别阐述R语言在栅格（遥感）数据（第5章）、社会经济数据（第6章）、生态数据（第7章）、时间序列分析（第8章）、机器学习（第9章）和空间自相关与空间回归模型（第10章）中的方法及其应用案例。