Rețele neuronale artificiale și calculul evolutiv în teledetecție

Titlul original:

Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing

Conținutul cărții:

Rețelele neuronale artificiale (RNA) și metodele de calcul evolutiv au fost aplicate cu succes în aplicațiile de teledetecție, deoarece oferă avantaje unice pentru analiza imaginilor detectate de la distanță. RNA sunt eficiente în găsirea relațiilor și structurilor subiacente în cadrul seturilor de date multidimensionale.

Datorită noilor senzori, avem imagini cu mai multe benzi spectrale la rezoluții spațiale mai mari, ceea ce amintește în mod clar de problemele legate de datele mari. În acest scop, algoritmii evolutivi devin cea mai bună soluție pentru analiză.

Această carte include unsprezece lucrări de înaltă calitate, selectate după un proces atent de revizuire, care abordează probleme actuale de teledetecție. În capitolele cărții, optimizarea suprastructurală a fost sugerată pentru proiectarea optimă a rețelelor neuronale feedforward, rețelele CNN au fost implementate pentru o sarcină utilă de nanosatelit pentru a selecta imagini eligibile pentru transmiterea la sol, o nouă rețea neuronală convoluțională a valorii caracteristicilor de greutate (WFCNN) a fost aplicată pentru segmentarea fină a imaginilor de teledetecție și extragerea informațiilor îmbunătățite privind utilizarea terenurilor, au fost utilizate rețele neuronale regionale-convoluționale cu mască (Mask R-CNN) pentru extragerea fețelor de umplere a văilor, au fost aplicate modele de detectare a obiectelor bazate pe rețele neuronale convoluționale (CNN) de ultimă generație pentru detectarea automată a avioanelor și a navelor în imaginile prin satelit VHR, a fost utilizată o strategie de detectare de la grosier la fin pentru detectarea navelor de diferite dimensiuni și a fost propusă o rețea quadruplet profundă (DQN) pentru clasificarea imaginilor hiperspectrale.