Код товара: 5252286947
Купон на скидку
Quantifying Spatial Variability Using Semivariograms
Тип книги:
Печать по требованию
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
Servet Ahmet Izmeli; Servet Ahmet Cizmeli
Год выпуска
2026
Тип бумаги в книге
Офсетная
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печать по требованию
О книге
Печатная книга «Quantifying Spatial Variability Using Semivariograms» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 80 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издани
181 231 soʻm 289 530 soʻm
Магазин
Подписаться
Т8
Перейти
4.9
Чат
Заказы
52.7 K
О магазине
Часто задаваемые вопросы
Описание
Quantifying Spatial Variability Using SemivariogramsПечатная книга «Quantifying Spatial Variability Using Semivariograms» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 80 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
Natural processes occurring on the surface of the earth manifest themselves at multiple spatial scales. The amount of spatial variability revealed from remote sensing images is strongly dependent on the scale of observation. Each remote sensing image is acquired at a given spatial resolution, revealing only a limited range of the existing natural variability. The simple method presented in this book was developed for the quantification of the loss of fine-scale spatial detail in low-resolution ocean color images acquired over highly patchy coastal waters. The method can however be used for the analysis of targets other than water as well as in other types of applications like the determination of the optimum scale of observation for a field sampling campaign, the design of the spatial aspects of a new sensor, study of scale-change effects in multi-scale/multi-sensor projects and possibly in many others. The current study was accomplished in 2000 for the fulfillment of a Masters of Science degree at the Remote Sensing department of Université de Sherbrooke under the supervision of Dr. Norm O'Neill and Jean-Claude Therriault.
Natural processes occurring on the surface of the earth manifest themselves at multiple spatial scales. The amount of spatial variability revealed from remote sensing images is strongly dependent on the scale of observation. Each remote sensing image is acquired at a given spatial resolution, revealing only a limited range of the existing natural variability. The simple method presented in this book was developed for the quantification of the loss of fine-scale spatial detail in low-resolution ocean color images acquired over highly patchy coastal waters. The method can however be used for the analysis of targets other than water as well as in other types of applications like the determination of the optimum scale of observation for a field sampling campaign, the design of the spatial aspects of a new sensor, study of scale-change effects in multi-scale/multi-sensor projects and possibly in many others. The current study was accomplished in 2000 for the fulfillment of a Masters of Science degree at the Remote Sensing department of Université de Sherbrooke under the supervision of Dr. Norm O'Neill and Jean-Claude Therriault.
- Артикул
- 5252286947
- Автор на обложке
- Servet Ahmet Izmeli; Servet Ahmet Cizmeli
- Год выпуска
- 2026
- Тип бумаги в книге
- Офсетная
- Тип обложки
- Мягкая обложка
- Тип книги
- Печать по требованию
- Язык издания
- Английский
- Количество страниц
- 80
- Размеры, мм
- 152x229
- Вес товара, г
- 142
- ISBN
- 9783838336503
- Возрастные ограничения
- 12+
Подборки товаров в категории Учебники для абитуриентов, студентов и аспирантов
Отзывы о товаре
0
Quantifying Spatial Variability Using Semivariograms
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары
Как правильно задавать вопросы?
Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь
Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией
Как отвечать на вопросы?
Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.
Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.