Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis
Idioma: inglés
Editorial: CRC Press, 2026
- Tapa blanda
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Courage Kamusoko is an independent geospatial consultant based in Japan. His expertise includes land-use/cover change modeling and the design and implementation of geospatial database management systems. His primary research involves ana.
N° de ref. del artículo 3233452738
- Título
- Explainable Machine Learning for Geospatial Data Analysis
- Autor
- Courage Kamusoko (AI.Geolabs, Machida, Tokyo, Japan)
- Editorial
- CRC Press
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1032503815
- ISBN 13
- 9781032503813
Explainable machine learning (XML), a subfield of AI, is focused on making complex AI models understandable to humans. This book highlights and explains the details of machine learning models used in geospatial data analysis. It demonstrates the need for a data-centric, explainable machine learning approach to obtain new insights from geospatial data. It presents the opportunities, challenges, and gaps in the machine and deep learning approaches for geospatial data analysis and how they are applied to solve various environmental problems in land cover changes and in modeling forest canopy height and aboveground biomass density. The author also includes guidelines and code scripts (R, Python) valuable for practical readers.
Features
- Data-centric explainable machine learning (ML) approaches for geospatial data analysis.
- The foundations and approaches to explainable ML and deep learning.
- Several case studies from urban land cover and forestry where existing explainable machine learning methods are applied.
- Descriptions of the opportunities, challenges, and gaps in data-centric explainable ML approaches for geospatial data analysis.
- Scripts in R and python to perform geospatial data analysis, available upon request.
This book is an essential resource for graduate students, researchers, and academics working in and studying data science and machine learning, as well as geospatial data science professionals using GIS and remote sensing in environmental fields.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Courage Kamusoko is an independent geospatial consultant based in Japan. His expertise includes land-use/cover change modeling and the design and implementation of geospatial database management systems. His primary research involves analyses of remotely sensed images, land-use/cover modeling, modeling aboveground biomass, machine learning, and deep learning. In addition to his focus on geospatial research and consultancy, he has dedicated time to teaching practical machine learning for geospatial data analysis and modeling.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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