
Quantitative Analysis and Modeling of Earth and Environmental Data: Space-Time and Spacetime Data Considerations
Analyse quantitative et modélisation des données terrestres et environnementales : Considérations sur les données spatio-temporelles et spatio-temporelles introduit la notion d'analyse chronotopologique des données qui offre une analyse quantitative systématique des données multi-sources et fournit des informations sur la distribution spatiale et la dynamique temporelle des attributs naturels (physiques, biologiques, sanitaires, sociaux).
Elle comprend des modèles et des techniques pour traiter les données qui peuvent varier dans l'espace et/ou le temps, et vise à améliorer la compréhension des lois physiques du changement qui sous-tendent les ensembles de données numériques disponibles, tout en tenant compte des incertitudes in situ et des erreurs de mesure pertinentes (conceptuelles, techniques, informatiques). Il envisage la synthèse des méthodes fondées sur la théorie scientifique (modélisation stochastique, géostatistique moderne) et des techniques basées sur les données (apprentissage automatique, réseaux neuronaux artificiels) de sorte que leurs forces individuelles soient combinées en agissant en symbiose et en se complétant mutuellement.
Les notions et les méthodes présentées dans Quantitative Analysis and Modeling of Earth and Environmental Data : Considérations sur les données spatio-temporelles et spatio-temporelles couvrent un large éventail de données sous diverses formes et sources, y compris les mesures exactes, les observations douces, les informations secondaires et les variables auxiliaires (mesures au niveau du sol, observations par satellite, instruments et enregistrements scientifiques, protocoles et enquêtes, modèles empiriques et graphiques). Incluant des applications pratiques du monde réel ainsi que des exercices d'entraînement, ce livre est un tutoriel complet, étape par étape, de techniques basées sur la théorie et les données qui aidera les étudiants et les chercheurs à maîtriser l'analyse et la modélisation des données dans les sciences de la terre et de l'environnement (y compris les applications liées à la santé environnementale et à l'exposition de l'homme).