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Sinopsis
Spatial Modeling in GIS and R for Earth and Environmental Sciences offers an integrated approach to spatial modelling using both GIS and R. Given the importance of Geographical Information Systems and geostatistics across a variety of applications in Earth and Environmental Science, a clear link between GIS and open source software is essential for the study of spatial objects or phenomena that occur in the real world and facilitate problem-solving. Organized into clear sections on applications and using case studies, the book helps researchers to more quickly understand GIS data and formulate more complex conclusions.
The book is the first reference to provide methods and applications for combining the use of R and GIS in modeling spatial processes. It is an essential tool for students and researchers in earth and environmental science, especially those looking to better utilize GIS and spatial modeling.
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Acerca de los autores
Hamid Reza Pourghasemi is a professor of watershed management engineering in the College of Agriculture, Shiraz University, in Iran. His main research interests are GIS-based spatial modelling using machine learning/data mining techniques in different fields such as landslides, floods, gully erosion, forest fires, land subsidence, species distribution modelling, and groundwater/hydrology. Professor Pourghasemi also works on multi-criteria decision-making methods in natural resources and environmental science. He has published over 230 peer-reviewed papers in high-quality journals and seven edited books for Springer and Elsevier and is an active reviewer for over 90 international journals. He was selected as one of the five young scientists under 40 by The World Academy of Science (TWAS 2019) and was a highly cited researcher in 2019 and 2020
Candan Gokceoglu is Professor and Chairman of the Applied Geology Division at Hacettepe University. He has published more than 175 articles in academic journals and is an Associate Editor of the Elsevier journal Computers and Geosciences.
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Spatial Modeling in GIS and R for Earth and Environmental Sciences
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