Teledetecție multisenzorială și multitemporală: Cartografierea specifică a unei singure clase

Titlul original:

Multi-Sensor and Multi-Temporal Remote Sensing: Specific Single Class Mapping

Conținutul cărții:

Această carte elaborează modele de învățare automată fuzzy și profundă pentru cartografierea unei singure clase din imagini de teledetecție multitemporale și cu senzori multipli, gestionând în același timp pixeli amestecați și zgomot. De asemenea, ea acoperă modalitățile de preprocesare și de reducere a dimensionalității spectrale a datelor temporale. În plus, se discută abordarea de formare "eșantion individual ca medie" pentru a gestiona eterogenitatea în cadrul unei clase. Secțiunea de anexe a cărții include studii de caz, cum ar fi cartografierea tipului de cultură, a speciilor forestiere și a câmpurilor de orez arse de stuf.

Principalele caracteristici:

⬤ Se concentrează pe utilizarea datelor multi-senzor, multi-temporale în timp ce gestionează suprapunerea spectrală între clase.

⬤ Discută gama de modele fuzzy/deep learning capabile să extragă o singură clasă specifică și să separe zgomotul.

⬤ Descrie preprocesarea în timp ce utilizează indicii spectrali, texturali, CBSI și coeficientul de împrăștiere înapoi/indicele de vegetație radar (RVI)

⬤ Discută rolul datelor de formare pentru a gestiona eterogenitatea în cadrul unei clase.

⬤ Susține procesarea datelor multi-senzor și multi-temporale prin intermediul software-ului intern SMIC.

⬤ Include studii de caz și aplicații practice pentru cartografierea unei singure clase.

Această carte este destinată studenților absolvenți/postuniversitari, cercetătorilor și profesioniștilor care lucrează în domeniul mediului, geografiei, informaticii, teledetecției, geoinformaticii, silviculturii, agriculturii, studiilor postdezastru, tranziției urbane și altor domenii conexe.