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9780367579012 - Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing (17 resultados)
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor and Francis Ltd, GB, 2020
ISBN 10: 0367579014 ISBN 13: 9780367579012
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: New. Spatial uncertainty analysis has become a recognized discipline that integrates expertise from geographic information science, remote sensing, spatial and classical statistics and many others. This book will be useful to those new to spatial uncertainty assessment and to experienced practitioners. Those interested in the application of appropriate uncertainty assessment techniques are provided with examples of many applications based in remote sensing and geographic information systems (GIS). For researchers, this book presents a snapshot of the state-of-the-art of uncertainty assessment, providing theoretical chapters based in classical and spatial statistics.
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor and Francis Ltd, GB, 2020
ISBN 10: 0367579014 ISBN 13: 9780367579012
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. H. Todd Mowrer, Russell G. CongaltonSpatial uncertainty analysis has become a recognized discipline that integrates expertise from geographic information science, remote sensing, spatial and classical statistics and many others. This book wil.
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Spatial uncertainty analysis has become a recognized discipline that integrates expertise from geographic information science, remote sensing, spatial and classical statistics and many others. This book will be useful to those new to spatial uncertainty assessment and to experienced practitioners. Those interested in the application of appropriate uncertainty assessment techniques are provided with examples of many applications based in remote sensing and geographic information systems (GIS). For researchers, this book presents a snapshot of the state-of-the-art of uncertainty assessment, providing theoretical chapters based in classical and spatial statistics.
