Remote Sensing Intelligent Interpretation for Mine Geological Environment : From Land Use and Land Cover Perspective
Langue : anglais
Edité par Springer, 2022
- Livre relié
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of 'target detection scene classification semantic segmentation.'Taking China's Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation.The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research.…
N° de réf. du vendeur 9789811937385
- Titre
- Remote Sensing Intelligent Interpretation for Mine Geological Environment : From Land Use and Land Cover Perspective
- Auteur
- Xianju Li
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9811937389
- ISBN à 13 chiffres
- 9789811937385
- Poids de l'article
- 606 grammes
- Dimensions
- 241x160x19 mm
Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation.
The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research.
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À propos de l’auteur
Dr. Xianju Li received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees from China University of Geoscience, Wuhan, China, in 2009, 2012, and 2016, respectively. Since 2016, he has been an associate professor in the School of Computer Science, China University of Geosciences. He has published more than 10 peer-reviewed technical papers in international journals. His main research fields include remote sensing image processing and analysis, computer vision, and machine learning. He was awarded the land and resources science and Technology Progress Award (second prize in 2019).
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