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Spatial Scale Effects On Landscape Pattern Metrics: A Case Study Of Landscape Changes In Rondonia, Brazil, 1975-2000
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Spatial Scale Effects on Landscape Pattern Metrics | A Case Study of Landscape Changes in Rondonia, Brazil, 1975-2000 | Yongping Hao | Taschenbuch | Englisch | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639181340 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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EUR 39,24
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Aggiungi al carrelloKartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Hao YongpingYongping Hao, Ph.D. (Geography) and M.S. (Statistics) from the university of Cincinnati. Principal Research Scientist at Battelle s Centers for Public Health Research and Evaluation, Atlanta, GA. Robert C. Frohn, Ph.D.
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Spatial Scale Effects on Landscape Pattern Metrics presents a systematic assessment of the spatial scale effects on landscape patterns metrics that are of great interest to graduate students and professionals in the fields of landscape ecology, geography, remote sensing and environmental sciences. Scale effects on the performances of landscape metrics have attracted a lot of concern recently. Most studies have focused on two scale effects: changes in spatial resolution and changes in spatial extent. Little empirical analysis has been done on the effects of spatial aggregation (filtering) on landscape metrics. This book has analyzed the effects of three types of changes in scale on the performances of eighteen commonly used landscape metrics: (1) varying spatial aggregation, (2) varying spatial resolution, and (3) varying spatial extent. This study has demonstrated the importance of using landscape metrics that have little sensitivity to scale effects and most sensitivity to the actual landscape pattern changes for examining time-series changes in deforestation on the landscape.
