Deep Learning for Multi-Sensor Earth Observation
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science, 2025
- Livre broché
- Neuf

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Addresses the problem of unwieldy datasets from multi-sensor observations, applying Deep Learning to multi-sensor data integration from disparate sources with different resolution and qualityProvides a thorough foundational reference to Dee.
N° de réf. du vendeur 1907507627
- Titre
- Deep Learning for Multi-Sensor Earth Observation
- Éditeur
- Elsevier Science
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0443264848
- ISBN à 13 chiffres
- 9780443264849
Structured for clarity, the book builds upon its own concepts, leading readers through introductory explanations, sensor-specific insights, and ultimately to advanced concepts and specialized applications. By bridging the gap between theory and practice, this volume equips researchers, geoscientists, and enthusiasts with the knowledge to reshape Earth observation through the dynamic lens of deep learning.
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À propos de l’auteur
Sudipan Saha is currently an Assistant Professor at Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology (IIT) Delhi, New Delhi, India. Previously, he worked as a postdoctoral researcher at the Artificial Intelligence for Earth Observation (AI4EO) Lab, Technical University of Munich, Germany (2020-2022). He received a Ph.D. degree in Information and Communication Technologies from the University of Trento and Fondazione Bruno Kessler (FBK), Trento, Italy in 2020, working with Dr. Francesca Bovolo and Prof. Lorenzo Bruzzone. He is the recipient of FBK Best Student Award 2020. Previously, he obtained the M.Tech. degree in Electrical Engineering from IIT Bombay, Mumbai, India in 2014 where he is recipient of Postgraduate Color. He worked as an Engineer with TSMC Limited, Hsinchu, Taiwan, from 2015 to 2016. His research interests are related to multi-temporal and multi-sensor satellite image analysis, uncertainty quantification, deep learning, and climate change.
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