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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing (Hardback or Cased Book)
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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : Books From California, Simi Valley, CA, Etats-Unis
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Classification Methods for Remotely Sensed Data, 3rd Edition
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Ajouter au panierEtat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification.
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Ajouter au panierEtat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification.
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-Unis
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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EUR 63,18
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EUR 96,45
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing | Buch | Gebunden | Englisch | 2021 | MDPI AG | EAN 9783039438273 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Royaume-Uni
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
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EUR 253,08
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EUR 271,14
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Ajouter au panierEtat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Professor Taskin Kavzoglu is a senior researcher in remote sensing with more than 25 years of research experience in Earth observation/remote sensing. He has published more than 150 papers in peer-reviewed journals and international conference pro.
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EUR 281,05
Expédition à EUR 70
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Ajouter au panierBuch. Etat : Neu. Classification Methods for Remotely Sensed Data | Taskin Kavzoglu (u. a.) | Buch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2024 | CRC Press | EAN 9781032573939 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
