Cantitate/Preț
Produs

Google Earth Engine Applications

Autor Lalit Kumar, Onisimo Mutanga
en Limba Engleză Paperback – 22 apr 2019

Lucrarea Google Earth Engine Applications (book) se adresează cercetătorilor și specialiștilor în teledetecție care posedă deja cunoștințe fundamentale de analiză spațială și doresc să treacă de la procesarea locală la cea bazată pe cloud. Volumul presupune o familiaritate cu conceptele de sisteme informatice geografice (GIS) și necesită o înțelegere prealabilă a modului în care funcționează senzorii satelitari pentru a utiliza eficient resursele computaționale de mare putere oferite de Google.

Descoperim aici o abordare centrată pe execuție, unde accentul cade pe modul în care platforma Google Earth Engine (GEE) poate fi utilizată pentru a mina și procesa seturi de date la scară petabyte. Față de Google Earth Engine and Artificial Intelligence for Earth Observation, care se concentrează pe fuziunea dintre inteligența artificială și algoritmi complecși, volumul coordonat de Lalit Kumar și Onisimo Mutanga este mai puțin abstract și mai mult aplicabil în contextul gestionării resurselor terestre. Dacă Cloud-Based Remote Sensing with Google Earth Engine funcționează ca un ghid de laborator structurat didactic, titlul de față prezintă studii de caz de cercetare concrete, oferind soluții pentru monitorizarea vegetației și cartografierea culturilor agricole.

Putem afirma că punctul forte al cărții rezidă în diversitatea senzorilor analizați, de la MODIS la Worldview-2, acoperind întreg globul. Ritmul este unul tehnic, susținut de date empirice, oferind o perspectivă clară asupra modului în care GEE facilitează luarea deciziilor în timp util pentru dezvoltarea durabilă. Este o resursă esențială pentru cei care au nevoie să înțeleagă dinamica suprafeței terestre prin intermediul unor unelte de procesare centralizate.

Citește tot Restrânge

Preț: 49448 lei

Preț vechi: 55560 lei
-11%

Puncte Express: 742

Carte disponibilă

Livrare economică 02-16 mai


Specificații

ISBN-13: 9783038978848
ISBN-10: 3038978841
Pagini: 420
Dimensiuni: 170 x 244 x 26 mm
Greutate: 0.89 kg
Editura: MDPI AG

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor din agricultură și mediu care vor să utilizeze Google Earth Engine pentru proiecte de monitorizare la scară largă. Cititorul câștigă acces la metodologii verificate de cercetare pentru analiza ecosistemelor și a productivității agricole primare. Este un instrument practic pentru a transforma datele satelitare complexe în informații utile pentru managementul durabil al resurselor.


Descriere

In a rapidly changing world, there is an ever-increasing need to monitor the Earth’s resources and manage it sustainably for future generations. Earth observation from satellites is critical to provide information required for informed and timely decision making in this regard. Satellite-based earth observation has advanced rapidly over the last 50 years, and there is a plethora of satellite sensors imaging the Earth at finer spatial and spectral resolutions as well as high temporal resolutions. The amount of data available for any single location on the Earth is now at the petabyte-scale. An ever-increasing capacity and computing power is needed to handle such large datasets. The Google Earth Engine (GEE) is a cloud-based computing platform that was established by Google to support such data processing. This facility allows for the storage, processing and analysis of spatial data using centralized high-power computing resources, allowing scientists, researchers, hobbyists and anyone else interested in such fields to mine this data and understand the changes occurring on the Earth’s surface. This book presents research that applies the Google Earth Engine in mining, storing, retrieving and processing spatial data for a variety of applications that include vegetation monitoring, cropland mapping, ecosystem assessment, and gross primary productivity, among others. Datasets used range from coarse spatial resolution data, such as MODIS, to medium resolution datasets (Worldview -2), and the studies cover the entire globe at varying spatial and temporal scales.