Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Afbeeldingen
Sla de afbeeldingen overArtikel vergelijken
- Engels
- Paperback
- 9789813344228
- 22 februari 2022
- 207 pagina's
Samenvatting
This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to characterize the bands along with the noise estimation of HSIs will benefit subsequent remote sensing techniques significantly.
This book develops on two fronts: On the one hand, it is aimed at domain professionals who want to have an updated overview of how hyperspectral acquisition techniques can combine with deep learning architectures to solve specific tasks in different application fields. On the other hand, the authors want to target the machine learning and computer vision experts by giving them a picture of how deep learning technologies are applied to hyperspectral data from a multidisciplinary perspective. The presence of these two viewpoints and the inclusion of application fields of remote sensing by deep learning are theoriginal contributions of this review, which also highlights some potentialities and critical issues related to the observed development trends.
Productspecificaties
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- Paperback
- Oorspronkelijke releasedatum
- 22 februari 2022
- Aantal pagina's
- 207
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Linmi Tao
- Tweede Auteur
- Atif Mughees
- Hoofduitgeverij
- Springer Verlag, Singapore
Overige kenmerken
- Editie
- 1st ed. 2021
- Product breedte
- 155 mm
- Product lengte
- 235 mm
- Studieboek
- Nee
- Verpakking breedte
- 155 mm
- Verpakking hoogte
- 235 mm
- Verpakking lengte
- 235 mm
- Verpakkingsgewicht
- 343 g
EAN
- EAN
- 9789813344228
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Boek, ebook of luisterboek?
- Boek
- Taal
- Engels
- Studieboek of algemeen
- Studieboeken
Kies gewenste uitvoering
Prijsinformatie en bestellen
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.