Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification

Afbeeldingen

Artikel vergelijken

  • Engels
  • Paperback
  • 9789813344228
  • 22 februari 2022
  • 207 pagina's
Alle productspecificaties

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
Nog geen reviews

Kies gewenste uitvoering

Kies je bindwijze (2)
Editie : 1st ed. 2021

Prijsinformatie en bestellen

Niet leverbaar

Ontvang eenmalig een mail of notificatie via de bol app zodra dit artikel weer leverbaar is.

Houd er rekening mee dat het artikel niet altijd weer terug op voorraad komt.