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Multi-Sensor and Multi-Temporal Remote Sensing (eBook)

Specific Single Class Mapping

Anil Kumar, Uttara Singh, Priyadarshi Upadhyay (Autoren)

eBook Download: EPUB

2023
178 Seiten
CRC Press (Verlag)
978-1-000-87220-0 (ISBN)

This book elaborates fuzzy machine and deep learning models for single class mapping from multi-sensor, multi-temporal remote sensing images while handling mixed pixels and noise. It also covers the ways of pre-processing and spectral dimensionality reduction of temporal data. Further, it discusses the 'individual sample as mean' training approach to handle heterogeneity within a class. The appendix section of the book includes case studies such as mapping crop type, forest species, and stubble burnt paddy fields.Key features: Focuses on use of multi-sensor, multi-temporal data while handling spectral overlap between classes Discusses range of fuzzy/deep learning models capable to extract specific single class and separates noise Describes pre-processing while using spectral, textural, CBSI indices, and back scatter coefficient/Radar Vegetation Index (RVI) Discusses the role of training data to handle the heterogeneity within a class Supports multi-sensor and multi-temporal data processing through in-house SMIC software Includes case studies and practical applications for single class mapping This book is intended for graduate/postgraduate students, research scholars, and professionals working in environmental, geography, computer sciences, remote sensing, geoinformatics, forestry, agriculture, post-disaster, urban transition studies, and other related areas.

Erscheint lt. Verlag	17.4.2023
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung
	Informatik ► Theorie / Studium ► Algorithmen
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Naturwissenschaften ► Geowissenschaften ► Geografie / Kartografie
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
	Technik ► Maschinenbau
	Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie
ISBN-10	1-000-87220-3 / 1000872203
ISBN-13	978-1-000-87220-0 / 9781000872200

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