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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
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Hardcover. Zustand: Very Good. Ann Arbor Press, 2000. First/First. Edited by H Todd Mowrer & Russel G Congalton. AS NEW hardcover. No DJ as issued. Glossy boards. Bright white/unmarked pages. Unread, binding tight. 1575041316. Packaged using bubble wrap and a sturdy cardboard box. Tracking number provided for no extra cost. Thank you for supporting our small, family owned book store.
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources: Theory and Applications for GIS and Remote Sensing
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources : Theory and Applications for Gis and Remote Sensing
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
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Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2020
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: 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
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Quantifying Spatial Uncertainty in Natural Resources
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Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2020
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Taschenbuch. Zustand: 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.
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