Taskin kavzoglu (39 Ergebnisse)
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Zustand: 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 fi…nding 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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Zustand: 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 effecti…ve 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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Paperback. Zustand: new. Paperback. The third edition of the bestselling Classification Methods for Remotely Sensed Data covers current state-of-the-art machine learning algorithms and developments in the analysis of remotely sensed data. This book is thoroughly updated to meet the needs of readers today and provides six new cha…pters on deep learning, feature extraction and selection, multisource image fusion, hyperparameter optimization, accuracy assessment with model explainability, and object-based image analysis, which is relatively a new paradigm in image processing and classification. It presents new AI-based analysis tools and metrics together with ongoing debates on accuracy assessment strategies and XAI methods.New in this edition:Provides comprehensive background on the theory of deep learning and its application to remote sensing data.Includes a chapter on hyperparameter optimization techniques to guarantee the highest performance in classification applications.Outlines the latest strategies and accuracy measures in accuracy assessment and summarizes accuracy metrics and assessment strategies.Discusses the methods used for explaining inherent structures and weighing the features of ML and AI algorithms that are critical for explaining the robustness of the models.This book is intended for industry professionals, researchers, academics, and graduate students who want a thorough and up-to-date guide to the many and varied techniques of image classification applied in the fields of geography, geospatial and earth sciences, electronic and computer science, environmental engineering, etc. The new edition of the bestselling Classification Methods for Remotely Sensed Data covers current state-of-the-art machine learning algorithms and developments in the analysis of remotely sensed data, and presents new AI-based analysis tools and metrics together with ongoing debates on accuracy assessment strategies and XAI methods. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. The third edition of the bestselling Classification Methods for Remotely Sensed Data covers current state-of-the-art machine learning algorithms and developments in the analysis of remotely sensed data. This book is thoroughly updated to meet the needs of readers today and provides six new cha…pters on deep learning, feature extraction and selection, multisource image fusion, hyperparameter optimization, accuracy assessment with model explainability, and object-based image analysis, which is relatively a new paradigm in image processing and classification. It presents new AI-based analysis tools and metrics together with ongoing debates on accuracy assessment strategies and XAI methods.New in this edition:Provides comprehensive background on the theory of deep learning and its application to remote sensing data.Includes a chapter on hyperparameter optimization techniques to guarantee the highest performance in classification applications.Outlines the latest strategies and accuracy measures in accuracy assessment and summarizes accuracy metrics and assessment strategies.Discusses the methods used for explaining inherent structures and weighing the features of ML and AI algorithms that are critical for explaining the robustness of the models.This book is intended for industry professionals, researchers, academics, and graduate students who want a thorough and up-to-date guide to the many and varied techniques of image classification applied in the fields of geography, geospatial and earth sciences, electronic and computer science, environmental engineering, etc. The new edition of the bestselling Classification Methods for Remotely Sensed Data covers current state-of-the-art machine learning algorithms and developments in the analysis of remotely sensed data, and presents new AI-based analysis tools and metrics together with ongoing debates on accuracy assessment strategies and XAI methods. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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