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.
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.
