Detectarea schimbărilor și analiza seriilor cronologice de imagini 2: Metode supervizate

Titlul original:

Change Detection and Image Time Series Analysis 2: Supervised Methods

Conținutul cărții:

Change Detection and Image Time Series Analysis 2 prezintă metode supravegheate bazate pe învățare automată pentru analiza evoluției temporale prin utilizarea seriilor temporale de imagini asociate cu datele de observare a Pământului. Capitolul 1 abordează fuziunea datelor multisenzoriale, multirezoluție și multitemporale. Acesta propune două soluții supravegheate care se bazează pe un câmp aleatoriu Markov: prima se bazează pe un quad-tree, iar cea de-a doua este special concepută pentru a aborda serii temporale multimisiune, multifrecvență și multirezoluție.

Capitolul 2 oferă o prezentare generală a metodelor bazate pe pixeli pentru clasificarea seriilor temporale, de la primele metode de învățare superficială până la cele mai recente abordări bazate pe învățare profundă.

Capitolul 3 se concentrează pe seriile temporale de date cu rezoluție spațială foarte mare și pe utilizarea informațiilor semantice pentru modelarea modelelor de evoluție spațio-temporală.

Capitolul 4 se axează pe provocările analizei seriilor temporale dense, inclusiv pe aspectele de preprocesare și pe o taxonomie a metodologiilor existente. În cele din urmă, deoarece evaluarea unui sistem de învățare poate fi supusă unor considerente multiple,.

Capitolele 5 și 6 oferă evaluări extinse ale metodologiilor și cadrelor de învățare utilizate pentru a produce hărți de schimbare, în contextul problemelor de clasificare a schimbărilor multiclasă și/sau multilabel.