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Machine Learning on Geographical Data Using Python

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Machine Learning on Geographical Data Using Python



Machine Learning on Geographical Data Using Python, ARTES, Springer Nature B.V.


Sinopse

Chapter 1:  Introduction to Geodata

Chapter Goal: Presenting what geodata is, how to represent it, its difficulties
No of pages 20
Sub -Topics
1. Geodata definitions
2. Geographical Information Systems and common tools
3. Standard formats of geographical data
4. Overview of Python tools for geodata

Chapter 2:  Coordinate Systems and Projections
Chapter Goal: Introduce coordinate systems and projections
No of pages: 20
Sub - Topics
1.   Geographical coordinates
2. Geographical coordinate systems
3. Map projections
4. Conversions between coordinate systems

Chapter 3: Geodata Data Types: Points, Lines, Polygons, Raster
Chapter Goal: Explain the four main data types in geodata
No of pages : 20
Sub - Topics:  
1. Points
2. Lines
3. Polygons
4. Raster

Chapter 4: Creating Maps
Chapter Goal: Learn how to create maps in Python
No of pages : 20
Sub - Topics:  
1. Discover mapping libraries
2. See how to create maps with different data types

Chapter 5: Basic Operations 1: Clipping and Intersecting in Python
Chapter Goal: Learn clipping and intersecting in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1. What is clipping?
2. How to do clipping in Python?
3. What is intersecting
4. How to do intersecting in Python?

Chapter 6: Basic Operations 2: Buffering in Python
Chapter Goal: Learn how to create buffers in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1. What are buffers?
2. How to create buffers in Python

Chapter 7: Basic Operations 3: Merge and Dissolve in Python
Chapter Goal: Learn how to merge and dissolve in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1. What is the merge operation?
2. How to do the merge operation in Python?
3. What is the dissolve operation?
4. How to do the dissolve operation in Python?

Chapter 8: Basic Operations 4: Erase in Python
Chapter Goal: Learn how to do an erase in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1. What is the erase operation?
2. How to apply the erase operation in Python

Chapter 9: Machine Learning: Interpolation
Chapter Goal: Learn how to do interpolation Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1.What is interpolation?
2.How to do interpolation in Python
3.Different methods for spatial interpolation in Python

Chapter 10: Machine Learning: Classification
Chapter Goal: Learn how to do classification on geodata in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1.What is classification?
2.How to do classification on geodata in Python?
3.In depth example application of classification on geodata.

Chapter 11: Machine Learning: Regression
Chapter Goal: Learn how to do regression on geodata in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1.What is regression?
2.How to do regression on geodata in Python?
3.In depth example application of regression on geodata.

Chapter 12: Machine Learning: Clustering
Chapter Goal: Learn how to do clustering on geodata in Python
No of pages: 20
Sub - Topics: 
1.What is clustering?
2.How to do clustering on geodata in Python?
3.In depth example application of clustering on geodata.

Chapter

Metadado adicionado por UmLivro em 07/01/2025

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Metadados adicionados: 07/01/2025
Última alteração: 06/01/2025

Autores e Biografia

Korstanje, Joos (Autor)

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  • ISBN 97877766655543
  • Tipo Livro Impresso
  • Páginas 330 páginas
  • Edição 1ª edição
  • Área Artes
  • Ano da edição 2022
  • Preço Lorem Ipsum
  • Status Lorem Ipsum

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