Estimating Hourly Population Distribution Patterns at High Spatiotemporal Resolution in Urban Areas Using Geo-Tagged Tweets and Dasymetric Mapping

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1366622650
Titel	Estimating Hourly Population Distribution Patterns at High Spatiotemporal Resolution in Urban Areas Using Geo-Tagged Tweets and Dasymetric Mapping / Jaehee Park, Hao Zhang, Su Yeon Han, Atsushi Nara, Ming-Hsiang Tsou
Person(en)	Park, Jaehee (Verfasser) Zhang, Hao (Verfasser) Han, Su Yeon (Verfasser) Nara, Atsushi (Verfasser) Tsou, Ming-Hsiang (Verfasser)
Verlag	Wadern : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2020
Umfang/Format	Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:0030-drops-130456 DOI: 10.4230/LIPIcs.GIScience.2021.I.10
URL	https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/LIPIcs.GIScience.2021.I.10 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Leibniz International Proceedings in Informatics, 2020, Volume 177, 11th International Conference on Geographic Information Science (GIScience 2021) - Part I, page 10:1-10:16
DDC-Notation	304.6 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n)	300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie

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