《实用测量数据处理方法(第2版)》共分八章，分别为参数估计及统计检验，插值计算，回归与拟合分析，抗差估计、有偏估计及拟合推估，时间序列分析，傅里叶分析与小波分析，神经网络与遗传算法，空间信息统计学基础。与第一版相比，《实用测量数据处理方法(第2版)》的修订去掉了有限元方法和分布拟合检验两章，增加了小波分析、神经网络与遗传算法和空间信息统计学基础，充实了有偏估计、半参数估计和整体最小二乘平差、拟合推估等现代测量平差方法，并增加了二元函数插值和基于正交函数系的拟合方法等测量所需的插值与拟合方法。各章附有相关例题和习题，便于读者的理解。