Wirksamkeit der Fuzzy-Logik für die räumliche Multikriterien-Modellierung | Fallstudie: Eignung des Lebensraums des Asiatischen Elefanten

Suhaida Aini (u. a.)

ISBN 10: 6208834449 / ISBN 13: 9786208834449

Published by Verlag Unser Wissen, 2025

About this Item

Wirksamkeit der Fuzzy-Logik für die räumliche Multikriterien-Modellierung | Fallstudie: Eignung des Lebensraums des Asiatischen Elefanten | Suhaida Aini (u. a.) | Taschenbuch | 68 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208834449 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

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Bibliographic Details

• Title: Wirksamkeit der Fuzzy-Logik für die räumliche Multikriterien-Modellierung | Fallstudie: Eignung des Lebensraums des Asiatischen Elefanten
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Publication Date: 2025
• Language: German
• ISBN 10: 6208834449
• ISBN 13: 9786208834449
• Binding: Taschenbuch
• Condition: Neu
• Dimensions: 220W x 150H x 5D millimeters 220 millimeters width by 150 millimeters height by 5 millimeters depth
• Weight: 119 grams
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  • Bücher

About this title

Synopsis

GIS und Fernerkundung sind raumbezogene Technologien, die seit vielen Jahren in Umweltstudien eingesetzt werden, einschließlich der Erfassung und Analyse von Informationen über die physikalischen Parameter von Wildtierhabitaten. Dieses Buch konzentriert sich auf die Erforschung von Ansätzen zur expliziten Behandlung von Unsicherheiten, insbesondere durch Fuzzy Sets, um die Eignung des Lebensraums des Asiatischen Elefanten in einer GIS-Umgebung zu entwickeln. Die Nutzungsverteilung ermöglicht die Identifizierung signifikanter Parameter des Elefantenhabitats und die Priorisierung seiner Kriterien. Dieses Buch richtet sich an die Wildtiermanagement- und GIS-Gemeinschaft, insbesondere bei MCE-Ansätzen, bei denen das Fuzzy-Logik-Modell eine Generation und kein Ersatz für die besser bekannte konzeptionelle Mengenlehre der Booleschen Logik ist. Die Verschmelzung von Fuzzy-Logik in der GIS-Umgebung bietet umfassende Möglichkeiten in der gewichteten linearen Kombinationsprozedur und verbessert die Zuverlässigkeit der MCE-Ergebnisse, insbesondere bei der Eignungsbewertung.