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Spatial Big Data Science: Classification Techniques for Earth Observation Imagery - Couverture rigide

 
9783319601946: Spatial Big Data Science: Classification Techniques for Earth Observation Imagery

Synopsis

Emerging Spatial Big Data (SBD) has transformative potential in solving many grand societal challenges such as water resource management, food security, disaster response, and transportation. However, significant computational challenges exist in analyzing SBD due to the unique spatial characteristics including spatial autocorrelation, anisotropy, heterogeneity, multiple scales and resolutions which is illustrated in this book.

This book also discusses current techniques for, spatial big data science with a particular focus on classification techniques for earth observation imagery big data. Specifically, the authors introduce several recent spatial classification techniques, such as spatial decision trees and spatial ensemble learning. Several potential future research directions are also discussed.

This book targets an interdisciplinary audience including computer scientists, practitioners and researchers working in the field of data mining, big data, as well as domain scientists working in earth science (e.g., hydrology, disaster), public safety and public health. Advanced level students in computer science will also find this book useful as a reference.

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9783319868028: Spatial Big Data Science: Classification Techniques for Earth Observation Imagery

Edition présentée

ISBN 10 :  3319868020 ISBN 13 :  9783319868028
Editeur : Springer, 2018
Couverture souple

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Jiang, Zhe; Shekhar, Shashi
Edité par Springer, 2017
ISBN 10 : 3319601946 ISBN 13 : 9783319601946
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Hardcover. Etat : Very Good. 1. Auflage. Unread, some shelfwear. Immediately dispatched from Germany. N° de réf. du vendeur CEA-2311C-FALKE-05-1000XS

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Zhe Jiang|Shashi Shekhar
ISBN 10 : 3319601946 ISBN 13 : 9783319601946
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces four unique properties related to the nature of spatial data that must be accounted for in any data analysisCovers Spatial AutocorrelationDiscusses Spatial Dependency in Multiple Spatial ScalesEmerging Spatial Big Data. N° de réf. du vendeur 150547023

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ISBN 10 : 3319601946 ISBN 13 : 9783319601946
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Emerging Spatial Big Data (SBD) has transformative potential in solving many grand societal challenges such as water resource management, food security, disaster response, and transportation. However, significant computational challenges exist in analyzing SBD due to the unique spatial characteristics including spatial autocorrelation, anisotropy, heterogeneity, multiple scales and resolutions which is illustrated in this book.This book also discusses current techniques for, spatial big data science with a particular focus on classification techniques for earth observation imagery big data. Specifically, the authors introduce several recent spatial classification techniques, such as spatial decision trees and spatial ensemble learning. Several potential future research directions are also discussed. This book targets an interdisciplinary audience including computer scientists, practitioners and researchers working in the field of data mining, big data, as well as domain scientists working in earth science (e.g., hydrology, disaster), public safety and public health. Advanced level students in computer science will also find this book useful as a reference. 131 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319601946

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Emerging Spatial Big Data (SBD) has transformative potential in solving many grand societal challenges such as water resource management, food security, disaster response, and transportation. However, significant computational challenges exist in analyzing SBD due to the unique spatial characteristics including spatial autocorrelation, anisotropy, heterogeneity, multiple scales and resolutions which is illustrated in this book.This book also discusses current techniques for, spatial big data science with a particular focus on classification techniques for earth observation imagery big data. Specifically, the authors introduce several recent spatial classification techniques, such as spatial decision trees and spatial ensemble learning. Several potential future research directions are also discussed. This book targets an interdisciplinary audience including computer scientists, practitioners and researchers working in the field of data mining, big data, as well as domain scientists working in earth science (e.g., hydrology, disaster), public safety and public health. Advanced level students in computer science will also find this book useful as a reference. N° de réf. du vendeur 9783319601946

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