Geographical data often contains imperfections associated with insufficient precision, errors or incompleteness. If these imperfections are not identified, taken into account and controlled when using the data, the potential for errors may arise, leading to significant consequences with unforeseeable effects, particularly in a decisionmaking context. It is then necessary to characterize and model this imperfection, and take it into account throughout the process.
In the previous volume, we introduced different approaches for defining, representing and processing imperfections in geographic data. Volume 2 will now present a number of concrete applications in a variety of fields, demonstrating the practical application of the methodology to use cases such as agriculture, natural disaster management, mountain hazards, land management and assistance for the visually impaired.
Płać wygodnie kartą, Klarną, Apple Pay lub Google Pay. Nie jesteś zadowolony? Zawsze masz 14-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy. Więcej przeczytasz w naszych warunkach. Masz pytania? Napisz do nas na hello@memmo.org.
Memmo ułatwia naukę – gdziekolwiek jesteś na świecie. U nas znajdziesz podręczniki i sprytne narzędzia do nauki w jednym miejscu: streszczenia, quizy, podcasty i fiszki. A do tego Ted, Twój kumpel do nauki, który odpowie na wszystko, co Cię nurtuje. Ponad 50 000 studentów już tu się uczy – stworzone, byś uczył się szybciej i mniej stresował.