Tóm tắt nội dung
Cuốn sách này là một tuyển tập trình bày các nguyên tắc, phương pháp và nghiên cứu điển lược hiện hành về phân tích dữ liệu không gian-thời gian, dành cho những người thực hành ở trình độ từ mới bắt đầu đến trung cấp. Sách chú trọng vào các quy trình làm việc thực tiễn đúc kết từ nhiều lĩnh vực khác nhau, đóng vai trò là tài liệu hướng dẫn cho độc giả muốn hiểu rõ hơn về các công cụ, công nghệ và quy trình ra quyết định trong việc xây dựng mô hình không gian và không gian-thời gian, kết hợp cả phương pháp thống kê lẫn học máy. Đây không phải là giáo trình về nền tảng toán học của mô hình hóa không gian hay thời gian, cũng không nhằm mục đích tổng quan toàn diện về sự phát triển lý thuyết. Thay vào đó, cuốn sách tập trung vào những hiểu biết thực tiễn-giải thích và minh họa lý do lựa chọn các phương pháp cụ thể, cách thức triển khai cũng như những hạn chế của chúng. Các nội dung đóng góp bao gồm nhiều lĩnh vực như dầu khí và khai khoáng, địa khoa học môi trường, kiến tạo địa chất, hệ thống địa nhiệt, lâm nghiệp và phân tích lưới điện, qua đó phản ánh tính ứng dụng rộng rãi của phân tích không gian-thời gian trong các ngành khoa học và kỹ thuật. Một phần riêng của cuốn sách đề cập đến tin học địa lý (geoinformatics) và việc sử dụng tích hợp các ngôn ngữ lập trình kịch bản phổ biến như Python và R trong các quy trình làm việc hiện đại về dữ liệu không gian-thời gian và thống kê địa lý. Các cấu hình hệ thống và ví dụ mã nguồn minh họa quy trình tổng hợp, phân tích, mô phỏng và quản lý dữ liệu trong môi trường làm việc đảm bảo tính minh bạch và khả năng tái lập kết quả.
Abstract:
This book is an edited volume presenting current principles, methods, and case studies in spatiotemporal data analytics for beginning to intermediate practitioners. It emphasizes practical workflows drawn from multiple disciplines and is intended as a guide for readers seeking to better understand the tools, technologies, and decision-making processes involved in building spatial and spatiotemporal models that incorporate both statistical and machine-learning approaches. The volume is not a textbook on the mathematical foundations of spatial or temporal modeling, nor does it attempt a comprehensive review of theoretical development. Instead, it focuses on practical insight-explaining and demonstrating why particular approaches are used, how they are implemented, and where their limitations lie. Contributions span petroleum and mining, environmental geoscience, tectonics, geothermal systems, forestry, and power-grid analysis, reflecting the broad applicability of spatiotemporal analytics across scientific and engineering domains. A dedicated section of the book addresses geoinformatics and the integrated use of widely adopted scripting languages, such as Python and R, in modern spatiotemporal and geostatistical workflows. System configurations and code examples illustrate data aggregation, analysis, simulation, and management in reproducible, transparent environments.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)