Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) integreert AI met ruimtelijke data en revolutioneert daarmee vakgebieden zoals stadsplanning, milieumonitoring en rampenbestrijding. De onderstaande boeken zijn geselecteerd vanwege hun directe relevantie voor GeoAI en richten zich op machine learning, deep learning, ruimtelijke analyse en praktische toepassingen. Deze werken, geschreven door vooraanstaande experts, bieden essentiële kennis voor studenten, onderzoekers en professionals die GeoAI verder ontwikkelen.

1. Handboek voor georuimtelijke kunstmatige intelligentie door Song Gao, Yingjie Hu en Wenwen Li 

Dit uitgebreide handboek, uitgegeven in 2023, onder redactie van Song Gao, Yingjie Hu en Wenwen Li, is een onmisbare GeoAI-bron en behandelt meer dan 30 onderwerpen, van machine learning tot ruimtelijke visualisatie. Het verkent systematisch de theoretische fundamenten en praktische toepassingen van GeoAI en integreert AI, deep learning en kennisgraaftechnologieën.

Het boek bevat codevoorbeelden, datasets en casestudies over omgevingsobservatie, sociale detectie en rampenbestrijding, waardoor het ideaal is om praktisch te leren. Dankzij de bijdragen van topexperts is het een must-have voor het beheersen van GeoAI in diverse toepassingen.

Hoofdzaken

• Meer dan 30 hoofdstukken over GeoAI-theorie en -toepassingen
• Bevat codevoorbeelden en datasets
• Omvat toepassingen op het gebied van milieu en rampenbestrijding
• Geschreven door vooraanstaande GeoAI-wetenschappers

 Boekgegevens

• Beschikbaar op: crcpress.com/Handbook-of-Geospatial-Artificial-Intelligence/Gao-Hu-Li/p/book/9781032311661
• Uitgever: CRC Press
• Jaar: 2023
• Formaat: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-1-032-31166-1
• Pagina's: 448

Voor wie is het het beste?

• GeoAI-onderzoekers en -docenten
• Professionals die op zoek zijn naar een uitgebreide GeoAI-referentie
• Studenten die georuimtelijke datawetenschap studeren

2. Geospatiale data-analyse op AWS door Scott Bateman, Janahan Gnanachandran en Jeff DeMuth 

Dit boek uit 2023 van Scott Bateman, Janahan Gnanachandran en Jeff DeMuth onderzoekt het beheer en de analyse van geospatiale data met behulp van cloudgebaseerde AI-tools op AWS. Het behandelt machine learning en deep learning voor de verwerking van grootschalige ruimtelijke datasets en biedt praktische oplossingen voor GeoAI-professionals.

Het boek biedt tutorials over AWS-services zoals SageMaker en GeoSpatial ML, met casestudy's over stedelijke analyse en milieumonitoring. De focus op cloud computing maakt het essentieel voor professionals die GeoAI-toepassingen in de praktijk willen opschalen.

Hoofdzaken

• Richt zich op GeoAI met AWS-cloudtools
• Bevat tutorials en casestudies
• Omvat stedelijke en milieutoepassingen
• Praktisch voor cloudgebaseerde GeoAI

Boekgegevens

• Beschikbaar op: packtpub.com/product/geospatial-data-analytics-on-aws/9781804613825
• Uitgever: Packt Publishing
• Jaar: 2023
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 978-1-80461-382-5
• Pagina's: ca. 320

Voor wie is het het beste?

• Datawetenschappers die cloudplatforms gebruiken
• Professionals in stedelijke analyse
• GeoAI-beoefenaars schalen toepassingen

3. GeoAI en menselijke geografie: het begin van een nieuw tijdperk van ruimtelijke intelligentie door Xiao Huang 

Dit boek van Xiao Huang, gepubliceerd in 2025, onderzoekt de transformerende rol van GeoAI in de menselijke geografie, met een focus op rampenbestrijding, klimaatadaptatie en stadsplanning. Het onderzoekt hoe AI ruimtelijke intelligentie verbetert en nieuwe perspectieven biedt op de interactie tussen mens en omgeving, waardoor het een sterk alternatief is voor mensgerichte GeoAI-studies.

Het boek bevat casestudies over overstromingsvoorspelling en stedelijke mobiliteit, waarbij theoretische inzichten worden gecombineerd met praktische GeoAI-tools. De interdisciplinaire aanpak maakt het ideaal voor onderzoekers en studenten die geografie en AI willen combineren, met een focus op maatschappelijke toepassingen.

Hoofdzaken

• Richt zich op GeoAI in de menselijke geografie
• Omvat rampen- en stedelijke casestudies
• Onderzoekt trends op het gebied van ruimtelijke intelligentie
• Uitgegeven door een toonaangevende academische uitgeverij

Boekgegevens

• Beschikbaar op: link.springer.com/book/9783031874208
• Uitgever: Springer
• Jaar: 2025
• Formaat: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-3-031-87420-8
• Pagina's: ca. 300

Voor wie is het het beste?

• Geografen en stedenbouwkundigen
• Onderzoekers in rampenbeheer
• Studenten onderzoeken GeoAI-toepassingen

4. Vooruitgang in schaalbare en intelligente georuimtelijke analyses door Surya S. Durbha, Jibonananda Sanyal en anderen 

Deze in 2023 geredigeerde bundel, onder leiding van Surya S. Durbha en Jibonananda Sanyal, richt zich op schaalbare GeoAI-technieken voor grootschalige geospatiale analyses. Het behandelt machine learning en deep learning voor toepassingen zoals remote sensing en stedelijke modellering, en richt zich op uitdagingen op het gebied van datavolume en -complexiteit.

Het boek bevat onderzoeksartikelen over satellietbeeldanalyse en realtime rampenbestrijding en biedt praktische inzichten voor professionals. De nadruk op schaalbaarheid maakt het een belangrijke bron voor GeoAI-professionals die met big data werken.

Hoofdzaken

• Omvat schaalbare GeoAI-technieken
• Omvat toepassingen voor remote sensing en rampenbestrijding
• Onderzoeksgericht met praktische inzichten
• Uitgegeven door een gerenommeerde uitgever

Boekgegevens

• Beschikbaar op: crcpress.com/Advances-in-Scalable-and-Intelligent-Geospatial-Analytics/Durbha-Sanyal/p/book/9781032200316
• Uitgever: CRC Press
• Jaar: 2023
• Formaat: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-1-032-20031-6
• Pagina's: ca. 400

Voor wie is het het beste?

• Datawetenschappers die grote datasets verwerken
• Professionals in remote sensing
• Onderzoekers in schaalbare GeoAI

5. GeoAI en zijn rol in de planetaire gezondheid door Abhijeet Sarkar 

Dit boek van Abhijeet Sarkar, gepubliceerd in 2024, onderzoekt de rol van GeoAI bij het aanpakken van uitdagingen op het gebied van planetaire gezondheid, zoals klimaatverandering en biodiversiteitsverlies. Het onderzoekt AI-gestuurde ruimtelijke analyses ter ondersteuning van wereldwijde duurzaamheid, wat het zeer relevant maakt voor milieugerelateerde GeoAI.

Het boek bevat casestudies over ontbossingsmonitoring en stedelijke warmtekartering en biedt praktische tools voor onderzoekers en beleidsmakers. De focus op duurzaamheid sluit aan bij opkomende GeoAI-trends in de milieukunde.

Hoofdzaken

• Focus op GeoAI voor planetaire gezondheid
• Bevat milieucasestudies
• Ondersteunt duurzaamheidsdoelen
• Relevant voor mondiale uitdagingen

Boekgegevens

• Beschikbaar op: amazon.com/GeoAI-Role-Planetary-Health-Sustainability/dp/B0DT6ZPH75
• Uitgever: Onafhankelijk gepubliceerd
• Jaar: 2024
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 979-8-89699-263-9
• Pagina's: ca. 200

Voor wie is het het beste?

• Milieuonderzoekers
• Beleidsmakers in duurzaamheid
• GeoAI-beoefenaars in de ecologie

6. Deep Learning voor de aardwetenschappen door Gustau Camps-Valls, Devis Tuia en Xiao Xiang Zhu

Dit boek, gepubliceerd in 2021 door Gustau Camps-Valls, Devis Tuia en Xiao Xiang Zhu, biedt een praktische gids voor deep learning in remote sensing, klimaatwetenschap en geowetenschappen. Het verbindt AI-theorie met toepassingen zoals satellietbeeldanalyse, waardoor het zeer relevant is voor GeoAI.

Het boek bevat codevoorbeelden en casestudies over milieumonitoring en geologische kartering, waardoor het waardevol is voor aardwetenschappers en GeoAI-beoefenaars die op zoek zijn naar praktische hulpmiddelen.

Hoofdzaken

• Past deep learning toe op satellietgegevens
• Bevat codevoorbeelden en casestudies
• Interdisciplinaire GeoAI-toepassingen
• Veel geciteerd in de aardwetenschappen

Boekgegevens

• Beschikbaar op: amazon.com/Deep-Learning-Earth-Sciences-Comprehensive/dp/1119646146
• Uitgever: Wiley
• Jaar: 2021
• Formaat: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-1-119-64614-3
• Pagina's: 432

Voor wie is het het beste?

• Aardwetenschappelijke onderzoekers
• Datawetenschappers in remote sensing
• Studenten in GeoAI-toepassingen

7. Toegepaste georuimtelijke datawetenschap met Python door David S. Jordan

Dit boek uit 2023 van David S. Jordan biedt een praktische gids voor GeoAI en geospatiale datawetenschap met behulp van Python, met de nadruk op milieutoepassingen. Het behandelt machine learning en ruimtelijke analysetechnieken, waardoor het ideaal is voor praktische GeoAI-studenten.

Het boek bevat codevoorbeelden en casestudies over vervuilingskartering en habitatmodellering, waardoor het relevant is voor milieuwetenschappers en GeoAI-beoefenaars die op zoek zijn naar praktische hulpmiddelen.

Hoofdzaken

• Praktische GeoAI met Python
• Bevat milieucasestudies
• Praktische codevoorbeelden
• Relevant voor datawetenschappers

Boekgegevens

• Beschikbaar op: packtpub.com/product/applied-geospatial-data-science-with-python/9781803238128
• Uitgever: Packt Publishing
• Jaar: 2023
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 978-1-80323-812-8
• Pagina's: ca. 280

Voor wie is het het beste?

• Milieudatawetenschappers
• Python-gebruikers in GeoAI
• Studenten die georuimtelijke analyse leren

8. Georuimtelijke analyse leren met Python door Joel Lawhead

Joel Lawheads boek uit 2023 (4e editie) is een uitgebreide gids voor georuimtelijke analyse en GeoAI met behulp van Python, met een focus op GIS en remote sensing. Het behandelt machine learning en deep learning-technieken, waardoor het relevant is voor moderne GeoAI-toepassingen.

Het boek bevat tutorials en codevoorbeelden voor ruimtelijke modellering en beeldverwerking, waardoor het praktisch is voor studenten en professionals. De bijgewerkte inhoud weerspiegelt de nieuwste GeoAI-trends en -tools.

Hoofdzaken

• Uitgebreide GeoAI met Python
• Bevat GIS- en remote sensing-tutorials
• Bijgewerkte 4e editie
• Praktisch voor praktisch leren

Boekgegevens

• Beschikbaar op: packtpub.com/product/learning-geospatial-analysis-with-python-fourth-edition/9781837639175
• Uitgever: Packt Publishing
• Jaar: 2023
• Editie: 4e
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 978-1-83763-917-5
• Pagina's: ca. 450

Voor wie is het het beste?

• GIS-studenten en professionals
• Datawetenschappers in remote sensing
• Python-gebruikers in GeoAI

9. Python voor georuimtelijke data-analyse door Bonny P. McClain

Dit boek van Bonny P. McClain, gepubliceerd in 2022, richt zich op GeoAI en geospatiale data-analyse met behulp van Python, met toepassingen in locatie-intelligentie en stedelijke analyse. Het biedt praktische tools voor ruimtelijke dataverwerking en machine learning, waardoor het toegankelijk is voor GeoAI-professionals.

Het boek bevat casestudies over stedenbouw en milieuanalyse, wat de waarde voor professionals en studenten vergroot. De eenvoudige aanpak maakt het ideaal voor mensen die nieuw zijn in GeoAI of op zoek zijn naar praktische vaardigheden.

Hoofdzaken

• Focus op GeoAI met Python
• Omvat stedelijke en milieucasestudies
• Toegankelijk voor beginners
• Praktisch voor locatie-intelligentie

Boekgegevens

• Beschikbaar op: amazon.com/Python-Geospatial-Data-Analysis-Intelligence/dp/109810479X
• Uitgever: O'Reilly Media
• Jaar: 2022
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 978-1-09810-479-5
• Pagina's: ca. 300

Voor wie is het het beste?

• Stedelijke analisten en datawetenschappers
• Studenten die GeoAI leren
• Professionals in locatie-intelligentie

10. Vooruitgang in machine learning en beeldanalyse voor GeoAI door Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot en Jun Li

Dit boek, gepubliceerd in 2024, van Saurabh Prasad, Jocelyn Chanussot en Jun Li, onderzoekt geavanceerde machine learning-technieken voor GeoAI, met een focus op beeldanalyse in geospatiale contexten. Het gaat dieper in op geavanceerde algoritmen voor de verwerking van satellietbeelden en ruimtelijke data, en richt zich op toepassingen zoals landclassificatie en rampenbestrijding.

Het boek bevat praktische casestudy's en codevoorbeelden, waardoor het een waardevolle bron is voor GeoAI-professionals die met grootschalige beelddatasets werken. De nadruk op schaalbare machine learning zorgt voor relevantie voor onderzoekers en professionals die complexe geospatiale uitdagingen aanpakken.

Hoofdzaken

• Richt zich op machinaal leren voor GeoAI-beeldanalyse
• Bevat casestudies over satellietbeelden
• Biedt praktische codevoorbeelden
• Relevant voor toepassingen in rampenbestrijding 

Boekgegevens

• Verkrijgbaar bij: shop.elsevier.com/books/advances-in-machine-learning-and-image-analysis-for-geoai/prasad/978-0-443-19077-3
• Uitgever: Elsevier
• Jaar: 2024
• Formaat: Hardcover, eBook
• ISBN: 978-0-323-85277-7
• Pagina's: ca. 360

Voor wie is het het beste?

• Datawetenschappers in beeldanalyse
• GeoAI-onderzoekers in remote sensing
• Professionals in rampenbestrijding

11. GeoAI voor aardobservatiebeelden door Dalton Lunga en Ronny Hänsch

Dit boek uit 2024 van Dalton Lunga en Ronny Hänsch biedt een uitgebreide gids voor GeoAI-toepassingen in aardobservatiebeelden, met de nadruk op deep learning voor satellietdata-analyse. Het behandelt technieken voor objectdetectie, veranderingsdetectie en omgevingsmonitoring, waardoor het zeer relevant is voor GeoAI-gestuurde aardwetenschappen.

Het boek bevat tutorials en casestudies over rampenbestrijding en klimaatmodellering en biedt praktische tools voor onderzoekers en professionals. De focus op praktische toepassingen maakt het een belangrijke bron voor het bevorderen van GeoAI in aardobservatie.

Hoofdzaken

• Omvat deep learning voor aardobservatie
• Omvat casestudies over rampen en klimaat
• Biedt praktische tutorials
• Gericht op satellietdata-analyse 

Boekgegevens

• Beschikbaar op: amazon.com/GeoAI-Earth-Observation-Imagery-Fundamentals-ebook/dp/B0DXDYSKB8
• Uitgever: Springer
• Jaar: 2024
• Formaat: eBook
• Pagina's: ca. 320

Voor wie is het het beste?

• Aardwetenschappers gebruiken satellietgegevens
• GeoAI-beoefenaars in rampenbeheer
• Onderzoekers in milieumonitoring

12. Geo-informatica in een duurzaam ecosysteem en een duurzame samenleving door Yichun Xie, Yong Li en anderen

Deze in 2020 gepubliceerde, bewerkte bundel van Yichun Xie, Yong Li en anderen onderzoekt GeoAI-toepassingen in duurzame ecosystemen en maatschappelijke ontwikkeling. Het behandelt machine learning en ruimtelijke analyse voor milieubeheer, stadsplanning en behoud van hulpbronnen, en biedt een multidisciplinair perspectief.

Het boek bevat onderzoeksartikelen over onderwerpen zoals biodiversiteitskartering en duurzame stedelijke groei, waardoor het waardevol is voor onderzoekers en beleidsmakers. De focus op duurzaamheid sluit aan bij de groeiende rol van GeoAI bij het aanpakken van wereldwijde uitdagingen.

Hoofdzaken

• Focus op GeoAI voor duurzaamheid
• Omvat biodiversiteit en stedelijke casestudies
• Multidisciplinaire onderzoekspapers
• Relevant voor milieubeheer 

Boekgegevens

• Beschikbaar op: amazon.com/Geoinformatics-Sustainable-Ecosystem-Society-Communications/dp/9811561052
• Uitgever: Springer
• Jaar: 2020
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 978-981-15-6105-4
• Pagina's: ca. 460

Voor wie is het het beste?

• Milieuonderzoekers
• Stedenbouwkundigen gebruiken GeoAI
• Beleidsmakers in duurzaamheid

13. Esri Advanced Guide to Python in ArcGIS door Dave Crawford en Daniel Yaw

Dit boek uit 2023 van Dave Crawford en Daniel Yaw biedt een geavanceerde handleiding voor het gebruik van Python voor GeoAI binnen het ArcGIS-platform. Het richt zich op machine learning en ruimtelijke analyse voor geospatiale dataverwerking en biedt praktische technieken voor het automatiseren van GIS-workflows en het analyseren van ruimtelijke patronen.

Het boek bevat tutorials en codevoorbeelden die speciaal zijn afgestemd op ArcGIS-gebruikers en die toepassingen zoals stedelijke analyse en milieukaarten behandelen. De praktische aanpak maakt het ideaal voor GIS-professionals en datawetenschappers die GeoAI integreren in ArcGIS-omgevingen.

Hoofdzaken

• Focus op GeoAI met ArcGIS en Python
• Bevat tutorials voor GIS-automatisering
• Omvat stedelijke en milieutoepassingen
• Praktisch voor ArcGIS-gebruikers

Boekgegevens

• Beschikbaar op: amazon.com/Advanced-Guide-Python-ArcGIS/dp/1589488237
• Uitgever: Esri Press
• Jaar: 2023
• Formaat: Paperback, eBook
• ISBN: 978-1-58948-823-6
• Pagina's: ca. 400

Voor wie is het het beste?

• GIS-professionals die ArcGIS gebruiken
• Datawetenschappers in ruimtelijke analyse
• GeoAI-beoefenaars automatiseren workflows

Van FlyPix AI: GeoAI verbeteren met geavanceerde georuimtelijke automatisering

Bij FlyPix-AIWe zijn er trots op bij te dragen aan de ontwikkeling van GeoAI door een innovatief AI-gestuurd platform voor geospatiale en beeldanalyse aan te bieden dat naadloos integreert met NetSuite ERP-systemen. Onze oplossing transformeert geospatiale intelligentie door realtime taken zoals asset tracking, locatiebewaking en logistieke optimalisatie te automatiseren met behulp van data van drones, satellieten en LiDAR. Sectoren zoals logistiek en voorraadbeheer profiteren van geautomatiseerde processen, waaronder analyse van voorraaddistributie en routeplanning voor levering, die rechtstreeks in NetSuite-workflows zijn geïntegreerd.

Ons no-code platform stelt gebruikers in staat om aangepaste workflows te creëren en visualisaties zoals heatmaps en 3D-overlays te genereren zonder technische expertise. FlyPix AI is volledig compatibel met de SuiteCloud- en GIS-systemen van NetSuite en zorgt voor veilige, schaalbare automatisering en uiterst nauwkeurige inzichten voor snellere besluitvorming en operationele efficiëntie.

Verbinding met GeoAI-literatuur

De mogelijkheden van FlyPix AI sluiten aan bij de GeoAI-ontwikkelingen die worden belicht in het artikel 'Top GeoAI Books: Pioneering Geospatial Intelligence'. Boeken zoals 'Handbook of Geospatial Artificial Intelligence' en 'GeoAI for Earth Observation Imagery' benadrukken AI-gestuurde ruimtelijke analyses en realtime toepassingen, die aansluiten bij de focus van ons platform op het automatiseren van geospatiale workflows. Evenzo onderzoekt Geospatial Data Analytics op AWS cloudgebaseerde AI-tools, als aanvulling op de schaalbare, cloudgeïntegreerde oplossingen van FlyPix AI. Ons platform brengt deze concepten tot leven en biedt praktische tools voor onderzoekers, professionals en organisaties om GeoAI te implementeren in praktijkscenario's, van stedelijke analyses tot rampenbestrijding.

FlyPix AI streeft ernaar de grenzen van georuimtelijke intelligentie te verleggen en gebruikers in staat te stellen GeoAI te benutten voor slimmere, snellere en duurzamere besluitvorming. Ontdek ons platform op vliegpix.ai en help ons de toekomst van GeoAI vorm te geven.

Conclusie

Deze GeoAI-boeken bieden een schat aan kennis voor het verbeteren van geospatiale intelligentie. Van uitgebreide handboeken tot praktische Python-handleidingen, ze behandelen deep learning, stedelijke analyse, rampenbestrijding en meer, en zijn geschikt voor studenten, onderzoekers en professionals. Deze bronnen zijn essentieel om voorop te blijven lopen in GeoAI-innovatie.

Veelgestelde vragen