• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • 0
    Data Science in Agriculture and Natural Resource Management

    Data Science in Agriculture and Natural Resource Management by Reddy, G. P. Obi; Raval, Mehul S.; Adinarayana, J.;

    Sorozatcím: Studies in Big Data; 96;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 181.89
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        77 157 Ft (73 483 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 15 431 Ft off)
      • Discounted price 61 726 Ft (58 786 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
    A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadás sorszáma 1st ed. 2022
    • Kiadó Springer
    • Megjelenés dátuma 2021. október 12.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9789811658464
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem316 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Súly 670 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 13 Illustrations, black & white; 93 Illustrations, color
    • 245

    Kategóriák

    Rövid leírás:

    This book aims to address emerging challenges in the field of agriculture and natural resource management using the principles and applications of data science (DS). The book is organized in three sections, and it has fourteen chapters dealing with specialized areas.  The chapters are written by experts sharing their experiences very lucidly through case studies, suitable illustrations and tables. The contents have been designed to fulfil the needs of geospatial, data science, agricultural, natural resources and environmental sciences of traditional universities, agricultural universities, technological universities, research institutes and academic colleges worldwide. It will help the planners, policymakers and extension scientists in planning and sustainable management of agriculture and natural resources. The authors believe that with its uniqueness the book is one of the important efforts in the contemporary cyber-physical systems.

    Több

    Hosszú leírás:

    This book aims to address emerging challenges in the field of agriculture and natural resource management using the principles and applications of data science (DS). The book is organized in three sections, and it has fourteen chapters dealing with specialized areas.  The chapters are written by experts sharing their experiences very lucidly through case studies, suitable illustrations and tables. The contents have been designed to fulfil the needs of geospatial, data science, agricultural, natural resources and environmental sciences of traditional universities, agricultural universities, technological universities, research institutes and academic colleges worldwide. It will help the planners, policymakers and extension scientists in planning and sustainable management of agriculture and natural resources. The authors believe that with its uniqueness the book is one of the important efforts in the contemporary cyber-physical systems.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Data Science: Principles and Concepts in Data Analysis and Modelling.- Data Science: Tools, Techniques and Potential Applications in Earth Observation Studies.- Data Science in Agriculture and Natural Resource Management: An Overview.- Applications of Reinforcement Learning and Recurrent Neural Network Based Deep Learning Frameworks in Agriculture.- Precision Farming Using Emerging Technologies.- An Architecture for Quality Centric Crop Production.- Integrating UAV and Field Sensor Data for Better Decision Making in Broadacre Cropping Systems.- Object Based Crop Classification for Precision Farming.- Disruptive Innovations in Precision Agriculture - Towards BD Analytics for Better GeoFarmatics.- A Paradigm-shift in Global Cropland Maps and Products for Food and Water Security in the Twenty-first Century: Petabyte Scale Satellite Big-data Analytics, Machine Learning, and Cloud Computing.- Big Data Analytics for Climate Resilient Supply Chains: Opportunities and Way Forward.- Mapping Croplands Using Machine Learning Algorithms and Spectral Matching Techniques.- Applications of Computer Vision in Precision Agriculture.- Innovative Geoportal Platforms for Sustainable Management of Natural Resources.

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    Data Science in Agriculture and Natural Resource Management

    Data Science in Agriculture and Natural Resource Management

    Reddy, G. P. Obi; Raval, Mehul S.; Adinarayana, J.;(ed.)

    77 157 Ft

    next