Utilizing Earth Observation Data in Reaching Sustainable Development Goals
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Elsevier Dez 2025, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Neuware - Utilizing Earth Observation Data in Reaching Sustainable Development Goals explores the transformative potential of Earth observation data through case studies showcasing its pivotal role in achieving Sustainable Development Goals (SDGs) in developing regions. The book begins with a historical and theoretical overview of EO data missions, then shifts to actionable SDGs, highlighting successes, challenges, and lessons learned. This comprehensive work delves into the dynamic interplay between technology and sustainability. The book utilizes a consistent template for each chapter, exploring instances where satellite imagery, remote sensing, and geospatial analytics converge to provide actionable insights.It emphasizes both achievements and obstacles, offering practical solutions and strategies for effective implementation.
N° de réf. du vendeur 9780443302046
- Titre
- Utilizing Earth Observation Data in Reaching Sustainable Development Goals
- Auteur
- Aqil Tariq
- Éditeur
- Elsevier Science & Technology, Elsevier Dez 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0443302049
- ISBN à 13 chiffres
- 9780443302046
- Poids de l'article
- 1 000 grammes
- Dimensions
- 234x190x35 mm
It emphasizes both achievements and obstacles, offering practical solutions and strategies for effective implementation.
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À propos de l’auteur
Dr. Aqil Tariq is a Research Associate in the Department of Wildlife, Fisheries, and Aquaculture at Mississippi State University, USA. His research interests are 3D geoinformation, urban analytics, spatial analysis to examine land use/land cover, geospatial data science, urban planning, crop identification using SAR and optical satellite imagery, agriculture monitoring, forest fire, forest monitoring, forest cover dynamics, spatial statistics, multi-criteria algorithms, ecosystem sustainability, hazards risk reduction, statistical analysis and modeling (Google Earth Engine, HEC-RAS, FlowR, RAMMS, GeoClaw, COSI-Corr, SfM) using Python, R, and MATLAB. He is a member of different international science communities, i.e., Individual Membership of ISPRS, International Water Resources Association, International Association of Geodesy, and the Surveying & Spatial Sciences Institute (SSSI). He has attended more than 30 training workshops from the National Aeronautics and Space Agency (NASA) ARSET program.
Dr. Iqbal, an Associate Teaching Professor of Electrical and Computer Engineering at Mississippi State University, is a leading expert in multi-sensor systems, focusing on robotics and navigation systems. As a dedicated educator, Dr. Iqbal has expertly designed curricula addressing the diverse needs of today's engineers. He has taught over 25 courses spanning electrical engineering to innovative design thinking. His recent achievements include a prestigious $1.48 million NSF grant and Dr. George Adebyi Award for Outstanding Teaching. Additionally, Dr. Iqbal's editorial work with leading academic journals and his roles as faculty advisor for the Mississippi State University EcoCAR EV Challenge team and Chair of the Physics and Engineering Division at the Mississippi Academy of Sciences highlight his leadership and commitment to the scientific community.
Dr. Artan Hysa is a Lecturer at Epoka University, currently working on exploring new methods of land use/ land cover (LULC) data utility for nature-based solutions. His focus is on assessing the quality and inter-connectivity of the blue-green infrastructure as a crucial resource for providing various ecosystem services. In the scope of the doctoral research, he has explored transdisciplinary research methods and digital techniques leading to holistic findings in spatial management and planning. More precisely, he is working on using land use/land cover data in various sustainable spatial planning and management decision-making processes.
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