Mapping and Forecasting Land Use
Lingua: inglese
Editore: Elsevier - Health Sciences Division, US, 2022
- Brossura
- Nuovo

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Mapping and Forecasting Land Use: The Present and Future of Planning is a comprehensive reference on the use of technologies to map land use, focusing on GIS and remote sensing applications and methodologies for land use monitoring. This book addresses transversal topics such as urbanisation, biodiversity loss, climate change, ecosystem services and participatory planning, with the pros and cons of various aerial technologies in mapping and land use. It follows a multidisciplinary approach and provides opinions and evidence from leading researchers working in academic institutions across the globe. The book's second half moves from theory and research advancement into case studies, compiling global examples to provide real-world context and evidence of the techniques and applications. Mapping and Forecasting Land Use is a valuable guide for graduates, academics and researchers in the fields of geography, geographic information science and land use science who want to effectively apply GIS and remote sensing capabilities to mapping or wider land studies. Researchers in geosciences, environmental science and agriculture will also find this of value in utilising 21st-century technologies in their field.…
Codice articolo LU-9780323909471
- Titolo
- Mapping and Forecasting Land Use
- Autore
- Jorge Rocha
- Editore
- Elsevier - Health Sciences Division, US
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0323909477
- ISBN 13
- 9780323909471
- Peso dell'articolo
- 450 grammi
Mapping and Forecasting Land Use: The Present and Future of Planning is a comprehensive reference on the use of technologies to map land use, focusing on GIS and remote sensing applications and methodologies for land use monitoring. This book addresses transversal topics such as urbanisation, biodiversity loss, climate change, ecosystem services and participatory planning, with the pros and cons of various aerial technologies in mapping and land use. It follows a multidisciplinary approach and provides opinions and evidence from leading researchers working in academic institutions across the globe. The book's second half moves from theory and research advancement into case studies, compiling global examples to provide real-world context and evidence of the techniques and applications.
Mapping and Forecasting Land Use is a valuable guide for graduates, academics and researchers in the fields of geography, geographic information science and land use science who want to effectively apply GIS and remote sensing capabilities to mapping or wider land studies. Researchers in geosciences, environmental science and agriculture will also find this of value in utilising 21st-century technologies in their field.
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Informazioni sull’autore
Eduardo Gomes is a researcher at the Institute of Geography and Spatial Planning/Centre of Geographical Studies (University of Lisbon). He holds a PhD in Geography from Paris 1 Panthéon-Sorbonne University and the University of Lisbon. His latest research has focused on the design of modelling and collaborative simulations applied to analyse future land use/cover changes. He is an editor and reviewer of many reputed international journals.
Jorge Rocha holds a BSc in Geography and Regional Planning (1996), MSc in Geographic Information Systems (2003) and in Spatial Planning (2013), and a PhD in Geographic Information Science (2012). Jorge Rocha is currently an assistant professor at the Institute of Geography and Spatial Planning and a researcher in the Centre of Geographical Studies, both at the University of Lisbon, Portugal, where he is co-coordinator of the Laboratory for Remote Sensing, Geographical Analysis and Modelling (GEOMODLAB). He holds a PhD in Geographic Information Science, and his fields of expertise include geosimulation and geocomputation involving artificial intelligence (deep learning, agent-based models) and cellular automata and programming applied to spatial problems.
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