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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 (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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EUR 54,29
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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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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Classification Methods for Remotely Sensed Data, 3rd Edition
Vendeur : Basi6 International, Irving, TX, Etats-Unis
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni
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EUR 135,93
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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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EUR 71,23
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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
Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni
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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
Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-Unis
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EUR 59,10
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Vendeur : PBShop.store UK, Fairford, GLOS, 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
Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis
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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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EUR 92,96
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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EUR 224,90
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
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