Sustainable Development : A Geospatial and Statistical Perspective
Lingua: inglese
Editore: Apple Academic Press, 2025
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Explores the intersection between United Nations' Sustainable Development Goals (SDGs) and geospatial technology. Analyzes how geospatial and statistical information, and data analysis techniques are effectively employed to assess, monitor, and facilitate sustainable development initiatives.
Codice articolo 9781779643230
- Titolo
- Sustainable Development : A Geospatial and Statistical Perspective
- Autore
- Rizwan Ahmad
- Editore
- Apple Academic Press
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1779643233
- ISBN 13
- 9781779643230
- Peso dell'articolo
- 571 grammi
- Dimensioni
- 235x157x20 mm
A comprehensive exploration of the intersection between the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs) and geospatial technology, this new book analyzes how geospatial and statistical information, including satellite imagery, geographic information systems, remote sensing, and statistical tools and data analysis techniques, are effectively employed to assess, monitor, and facilitate sustainable development initiatives.
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Informazioni sull’autore
Qazi Mazhar Ali, DPhil (Oxon), is the former Dean of the Faculty of Science and Professor of Statistics at the Department of Statistics & Operations Research, Aligarh Muslim University, India. He earned his doctorate degree from the University of Oxford in 1993. He has been designated as the primary point of contact for the United Nations Global Geospatial Information Management (UNGGIM), and he is actively engaged in the Sustainable Development Goals 2030 through a statistical data network. He has published his work in digital image analysis, classification (remotely sensed images), epidemiology, and bioinformatics in the UK and Germany. He contributed in popularizing PCbased computer education in the 1980s and continues to advance it still.
Rizwan Ahmad, PhD, is a faculty member at the Interdisciplinary Department of Remote Sensing & GIS Applications, Aligarh Muslim University, India. His research interests include Earth observation, geospatial technology applications, and GIS data integration. He has a doctorate in geoscience and has vast research and teaching experience in India and abroad. He has worked with prestigious institutes such as the IIRS-ISRO (Indian Institute of Remote Sensing–Indian Space Research Organisation; Forest Survey of India (MoEF & CC, Govt. of India), Dehradun; and Eritrea Institute of Technology (EIT), Asmara, Eritrea (North East Africa).
Irfan Ali, MPhil, PhD, is a Senior Assistant Professor of Statistics and Operations Research at Aligarh Muslim University, India. He was recently recognized by ScholarGPS, one of the world-renowned scholar agencies, for his contributions to the mathematical optimization and environment statistics fields. He has published many research articles as well as several books, including the textbook, Optimization with LINGO-18: Problems and Applications. His research interests include applied statistics, mathematical optimization, fuzzy logic and optimization, multi-objective optimization, supply chain management, UN Sustainable Development Goals, and renewable energy production modeling. He has completed several grant projects and also serves as associate editor and editorial board member for several journals.
Prasenjit Chatterjee, PhD, is Dean (Research and Consultancy) at the MCKV Institute of Engineering, West Bengal, India. A prolific author and editor, he is the editor of several book series and has published many research papers and books on intelligent decision-making, supply chain management, optimization techniques, sustainability modeling. disruptive technologies, intelligent computing, etc. Dr. Chatterjee is one of the developers of two multiple-criteria decision-making methods: Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution (MARCOS) and Ranking of Alternatives through Functional mapping of criterion sub-intervals into a Single Interval (RAFSI). He has received numerous awards for his work.
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