• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • Improving GIS-based Wildlife-Habitat Analysis

    Improving GIS-based Wildlife-Habitat Analysis by Keller, Jeffrey K.; Smith, Charles R.;

    Sorozatcím: SpringerBriefs in Ecology;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 53.49
      • 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.

        22 184 Ft (21 128 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 4 437 Ft off)
      • Kedvezményes ár 17 748 Ft (16 902 Ft + 5% áfa)

    22 184 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    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 2014
    • Kiadó Springer International Publishing
    • Megjelenés dátuma 2014. október 10.
    • Kötetek száma 1 pieces, Book

    • ISBN 9783319096070
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem132 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Súly 238 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk XIII, 132 p. 14 illus., 6 illus. in color. Illustrations, black & white
    • 0

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Geographic Information Systems (GIS) provide a powerful tool for the investigation of species-habitat relationships and the development of wildlife management and conservation programs. However, the relative ease of data manipulation and analysis using GIS, associated landscape metrics packages, and sophisticated statistical tests may sometimes cause investigators to overlook important species-habitat functional relationships. Additionally, underlying assumptions of the study design or technology may have unrecognized consequences. This volume examines how initial researcher choices of image resolution, scale(s) of analysis, response and explanatory variables, and location and area of samples can influence analysis results, interpretation, predictive capability, and study-derived management prescriptions. Overall, most studies in this realm employ relatively low resolution imagery that allows neither identification nor accurate classification of habitat components. Additionally, the landscape metrics typically employed do not adequately quantify component spatial arrangement associated with species occupation. To address this latter issue, the authors introduce two novel landscape metrics that measure the functional size and location in the landscape of taxon-specific ‘solid’ and ‘edge’ habitat types. Keller and Smith conclude that investigators conducting GIS-based analyses of species-habitat relationships should more carefully 1) match the resolution of remotely sensed imagery to the scale of habitat functional relationships of the focal taxon, 2) identify attributes (explanatory variables) of habitat architecture, size, configuration, quality, and context that reflect the way the focal taxon uses the subset of the landscape it occupies, and 3) match the location and scale of habitat samples, whether GIS- or ground-based, to corresponding species’ detection locations and scales of habitat use.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Chapter 1. Working Definitions.- Chapter 2. Image Resolution vs. Habitat Selection Scale in a Remote Sensing Context.- Chapter 3. Explanatory Variables.- Chapter 4. Landscape Sampling Area vs. Actual Location of Taxonomic Survey.- Chapter 5. Refining Habitat Specificity.- Chapter 6. Example Using High-resolution Imagery and Taxon-specific Variables.

    Több