Python-Rezepte für die Geowissenschaften - Hardcover

Trauth, Martin H.

Hardcover

ISBN 10: 366268117X ISBN 13: 9783662681176

Publisher: Springer Spektrum, 2024

Synopsis

Python wird in einer Vielzahl geowissenschaftlicher Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Verarbeitung von Bildern für die Fernerkundung, bei der Erstellung und Verarbeitung digitaler Höhenmodelle und bei der Analyse von Zeitreihen. Dieses Buch führt in Methoden der Datenanalyse in den Geowissenschaften mit Python ein, darunter grundlegende Statistiken für univariate, bivariate und multivariate Datensätze, Zeitreihenanalyse und Signalverarbeitung, die Analyse räumlicher und gerichteter Daten sowie die Bildanalyse. Der Text enthält zahlreiche Beispiele, die zeigen, wie Python auf Datensätze aus den Geowissenschaften angewendet werden kann. Das ergänzende elektronische Material (online verfügbar über Springer Link) enthält neben den Beispieldaten auch Rezepte, die alle im Buch vorgestellten Python-Befehle enthalten.

About this title

About the Author

Martin H. Trauth studierte Geophysik und Geologie an der Universität Karlsruhe. Er promovierte 1995 an der Universität Kiel und wurde anschließend ständiger wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Potsdam. Nach seiner Habilitation im Jahr 2003 wurde er Privatdozent, 2011 erhielt er eine außerplanmäßige Professur an der Universität Potsdam. Seit 1990 beschäftigt sich Martin H. Trauth mit verschiedenen Aspekten vergangener Klimaveränderungen im östlichen Afrika und in Südamerika. Seine Projekte zielten auf ein besseres Verständnis (1) der Rolle der Tropen bei der Beendigung von Eiszeiten, (2) der Beziehung zwischen klimatischen Veränderungen und der menschlichen Evolution und (3) des Einflusses von Klimaanomalien auf Massenbewegungen in den zentralen Anden. In jedem dieser Projekte wurden numerische und statistische Methoden (z.B. Zeitreihenanalyse und Signalverarbeitung) mit Paläoklima-Zeitreihen, Seebilanzmodellierung, stochastische Modellierung von Bioturbation, Alterstiefenmodellierung von Sedimentabfolgen oder Satelliten- und mikroskopische Bildverarbeitung eingesetzt. Martin H. Trauth lehrt seit mehr als 25 Jahren an der Universität Potsdam und an anderen Universitäten weltweit eine Vielzahl von Kursen zur Datenanalyse in den Geowissenschaften.

From the Back Cover

Python wird in einer Vielzahl geowissenschaftlicher Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Verarbeitung von Bildern für die Fernerkundung, bei der Erstellung und Verarbeitung digitaler Höhenmodelle und bei der Analyse von Zeitreihen. Dieses Buch führt in Methoden der Datenanalyse in den Geowissenschaften mit Python ein, darunter grundlegende Statistiken für univariate, bivariate und multivariate Datensätze, Zeitreihenanalyse und Signalverarbeitung, die Analyse räumlicher und gerichteter Daten sowie die Bildanalyse.

Der Text enthält zahlreiche Beispiele, die zeigen, wie Python auf Datensätze aus den Geowissenschaften angewendet werden kann. Das ergänzende elektronische Material (online verfügbar über Springer Link) enthält neben den Beispieldaten auch Rezepte, die alle im Buch vorgestellten Python-Befehle enthalten.

Der Autor

Martin H. Trauth studierte Geophysik und Geologie an der Universität Karlsruhe. Er promovierte 1995 an der Universität Kiel und wurde anschließend ständiger wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Universität Potsdam. Nach seiner Habilitation im Jahr 2003 wurde er Privatdozent, 2011 erhielt er eine außerplanmäßige Professur an der Universität Potsdam. Seit 1990 beschäftigt sich Martin H. Trauth mit verschiedenen Aspekten vergangener Klimaveränderungen im östlichen Afrika und in Südamerika. Martin H. Trauth lehrt seit mehr als 25 Jahren an der Universität Potsdam und an anderen Universitäten weltweit eine Vielzahl von Kursen zur Datenanalyse in den Geowissenschaften.

Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt. Eine anschließende menschliche Überarbeitung erfolgte vor allem in Bezug auf den Inhalt.

Edition details

• Publisher: Springer Spektrum
• Publication date: 2024
• Language: German
• ISBN 10: 366268117X
• ISBN 13: 9783662681176
• Binding: Hardcover
• Edition number: 1
• Number of pages: 494