Descripción
Este libro destaca las aplicaciones avanzadas de la analítica de datos geoespaciales para abordar problemas del mundo real en la sociedad urbana. En un mundo conectado, generamos datos espaciales a ritmos sin precedentes que pueden aprovecharse para obtener análisis perspicaces que definen la forma en que analizamos eventos pasados y definimos las direcciones futuras. Este libro es una antología de aplicaciones de datos espaciales y análisis realizados sobre ellos para obtener conocimientos que pueden utilizarse para la resolución de problemas en un entorno urbano. Cada capítulo está contribuido por científicos de datos con conocimientos espaciales que presentan perspectivas espaciales extraídas de grandes datos espaciales. El libro beneficiará a investigadores maduros y estudiantes por igual para discutir una variedad de aplicaciones urbanas que muestran el uso de algoritmos de aprendizaje automático en grandes datos espaciales para la resolución de problemas del mundo real.
Autor: Sandeep Narayan Kundu
Editorial: Springer
Publicado: 01/05/2023
Páginas: 187
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.66lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.44d
ISBN13: 9789811676512
ISBN10: 9811676518
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de datos | General
- Ciencia | Ciencias de la Tierra | Geografía
- Matemáticas | Probabilidad y estadística | General
Sobre el autor
Sandeep Narayan Kundu, Ph.D., es un geocientífico con más de 20 años de experiencia en el Dominio Geoespacial. Actualmente es Geocientífico Espacial en Fugro Singapore Marine, donde realiza levantamientos marinos y mapea los peligros del lecho marino. Anteriormente, enseñó en el Departamento de Geografía y en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de la Universidad Nacional de Singapur, donde investigó e impartió asignaturas sobre Sistemas de Información Geográfica y Geociencias de Exploración. El Dr. Kundu es becario del British Council y sus intereses radican en el avance de las tecnologías geoespaciales para el modelado de la Tierra y el Medio Ambiente.