Advanced Geospatial Intelligence and AI for Environmental Resilience and Sustainable Development (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
Venditore AbeBooks dal 22 giugno 2007
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Hardcover. This edited volume brings together leading experts and researchers from diverse disciplines to provide insights into how geospatial data and AI technologies can be leveraged to tackle pressing environmental issues, ranging from climate change mitigation to natural resource management. By combining geospatial analysis with AI algorithms such as machine learning and deep learning, the book showcases innovative approaches for monitoring, modelling, and managing environmental systems at various scales.The chapters in this book bridge the gap between theory and practice,offering practical guidance and real-world case studies to readers interested in harnessing the potential of geospatial and AI technologies for sustainability and resilience initiatives. Through a series of chapters covering topics such as remote sensing, spatial data analysis, environmental modelling, and decision support systems, the book equips readers with the knowledge and tools necessary to address complex environmental challenges in an increasingly interconnected world. The book fills an important gap by providing a timely and authoritative resource that not only explores the theoretical foundations of geospatial and AI applications but also offers practical insights into their implementation and potential impact.Ultimately this volume seeks to empower readers with the knowledge and tools needed to address environmental challenges effectively and promote sustainable resilience in an ever-changing world. The contents here offer valuable insights and guidance for leveraging the transformative power of geospatial and AI technologies to create a more sustainable future. This edited volume brings together leading experts and researchers from diverse disciplines to provide insights into how geospatial data and AI technologies can be leveraged to tackle pressing environmental issues, ranging from climate change mitigation to natural resource management. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783032037138
- Titolo
- Advanced Geospatial Intelligence and AI for Environmental Resilience and Sustainable Development (Hardcover)
- Autore
- Md. Omar Sarif
- Editore
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032037131
- ISBN 13
- 9783032037138
This edited volume brings together leading experts and researchers from diverse disciplines to provide insights into how geospatial data and AI technologies can be leveraged to tackle pressing environmental issues, ranging from climate change mitigation to natural resource management. By combining geospatial analysis with AI algorithms such as machine learning and deep learning, the book showcases innovative approaches for monitoring, modelling, and managing environmental systems at various scales.
The chapters in this book bridge the gap between theory and practice,offering practical guidance and real-world case studies to readers interested in harnessing the potential of geospatial and AI technologies for sustainability and resilience initiatives. Through a series of chapters covering topics such as remote sensing, spatial data analysis, environmental modelling, and decision support systems, the book equips readers with the knowledge and tools necessary to address complex environmental challenges in an increasingly interconnected world. The book fills an important gap by providing a timely and authoritative resource that not only explores the theoretical foundations of geospatial and AI applications but also offers practical insights into their implementation and potential impact.
Ultimately this volume seeks to empower readers with the knowledge and tools needed to address environmental challenges effectively and promote sustainable resilience in an ever-changing world. The contents here offer valuable insights and guidance for leveraging the transformative power of geospatial and AI technologies to create a more sustainable future.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This edited volume brings together leading experts and researchers from diverse disciplines to provide insights into how geospatial data and AI technologies can be leveraged to tackle pressing environmental issues, ranging from climate change mitigation to natural resource management. By combining geospatial analysis with AI algorithms such as machine learning and deep learning, the book showcases innovative approaches for monitoring, modelling, and managing environmental systems at various scales.
The chapters in this book bridge the gap between theory and practice, offering practical guidance and real-world case studies to readers interested in harnessing the potential of geospatial and AI technologies for sustainability and resilience initiatives. Through a series of chapters covering topics such as remote sensing, spatial data analysis, environmental modelling, and decision support systems, the book equips readers with the knowledge and tools necessary to address complex environmental challenges in an increasingly interconnected world. The book fills an important gap by providing a timely and authoritative resource that not only explores the theoretical foundations of geospatial and AI applications but also offers practical insights into their implementation and potential impact.
Ultimately this volume seeks to empower readers with the knowledge and tools needed to address environmental challenges effectively and promote sustainable resilience in an ever-changing world. The contents here offer valuable insights and guidance for leveraging the transformative power of geospatial and AI technologies to create a more sustainable future.
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