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Fusión y máquina de datos multisensor - tapa dura, de Chang Ni-Bin Bai - muy buena-

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Última actualización el 17 jun 2024 01:49:49 H.EspVer todas las actualizacionesVer todas las actualizaciones

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Estado: En muy buen estado: Libro que se ha leído y que no tiene un aspecto nuevo, pero que está en un ... En muy buen estado: Libro que se ha leído y que no tiene un aspecto nuevo, pero que está en un estado excelente. No hay desperfectos visibles en la tapa y se incluye sobrecubierta, si procede, para las tapas duras. Todas las páginas están en perfecto estado, sin arrugas ni roturas y no falta ninguna. El texto no está subrayado ni resaltado de forma alguna, y no hay anotaciones en los márgenes. Puede presentar marcas de identificación mínimas en la contraportada o las guardas. Muy poco usado. Consulta el anuncio del vendedor para obtener más información y la descripción de cualquier posible imperfección. Ver todas las definiciones de estadose abre en una nueva ventana o pestaña

Book Title: Multisensor Data Fusion and Machine Learning for Environmental Re

ISBN: 9781498774338

Subject Area: Computers, Technology & Engineering, Science

Publication Name: Multisensor Data Fusion and Machine Learning for Environmental Remote Sensing

Item Length: 9.8 in

Publisher: CRC Press LLC

Subject: Environmental Science (See Also Chemistry / Environmental), Remote Sensing & Geographic Information Systems, Electrical, Databases / Data Mining, Imaging Systems

Publication Year: 2018

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Item Height: 7.1 in

Author: Kaixu Bai, Ni-Bin Chang

Item Width: 7.9 in

Item Weight: 45.7 Oz

Number of Pages: 508 Pages

Acerca de este producto

Product Information

In the last few years the scientific community has realized that obtaining a better understanding of interactions between natural systems and the man-made environment across different scales demands more research efforts in remote sensing. An integrated Earth system observatory that merges surface-based, air-borne, space-borne, and even underground sensors with comprehensive and predictive capabilities indicates promise for revolutionizing the study of global water, energy, and carbon cycles as well as land use and land cover changes. The aim of this book is to present a suite of relevant concepts, tools, and methods of integrated multisensor data fusion and machine learning technologies to promote environmental sustainability. The process of machine learning for intelligent feature extraction consists of regular, deep, and fast learning algorithms. The niche for integrating data fusion and machine learning for remote sensing rests upon the creation of a new scientific architecture in remote sensing science that is designed to support numerical as well as symbolic feature extraction managed by several cognitively oriented machine learning tasks at finer scales. By grouping a suite of satellites with similar nature in platform design, data merging may come to help for cloudy pixel reconstruction over the space domain or concatenation of time series images over the time domain, or even both simultaneously. Organized in 5 parts, from Fundamental Principles of Remote Sensing; Feature Extraction for Remote Sensing; Image and Data Fusion for Remote Sensing; Integrated Data Merging, Data Reconstruction, Data Fusion, and Machine Learning; to Remote Sensing for Environmental Decision Analysis , the book will be a useful reference for graduate students, academic scholars, and working professionals who are involved in the study of Earth systems and the environment for a sustainable future. The new knowledge in this book can be applied successfully in many areas of environmental science and engineering.

Product Identifiers

Publisher

CRC Press LLC

ISBN-10

1498774334

ISBN-13

9781498774338

eBay Product ID (ePID)

240454496

Product Key Features

Author

Kaixu Bai, Ni-Bin Chang

Publication Name

Multisensor Data Fusion and Machine Learning for Environmental Remote Sensing

Format

Hardcover

Language

English

Subject

Environmental Science (See Also Chemistry / Environmental), Remote Sensing & Geographic Information Systems, Electrical, Databases / Data Mining, Imaging Systems

Publication Year

2018

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Technology & Engineering, Science

Number of Pages

508 Pages

Dimensions

Item Length

9.8 in

Item Height

7.1 in

Item Width

7.9 in

Item Weight

45.7 Oz

Additional Product Features

LCCN

2017-048317

Intended Audience

College Audience

Lc Classification Number

Ge45.R44c43 2018

Table of Content

Preface Acknowledgments Authors Chapter 1 Introduction Part I Fundamental Principles of Remote Sensing Chapter 2 Electromagnetic Radiation and Remote Sensing Chapter 3 Remote Sensing Sensors and Platforms Chapter 4 Image Processing Techniques in Remote Sensing Part II Feature Extraction for Remote Sensing Chapter 5 Feature Extraction and Classification for Environmental Remote Sensing Chapter 6 Feature Extraction with Statistics and Decision Science Algorithms Chapter 7 Feature Extraction with Machine Learning and Data Mining Algorithms Part III Image and Data Fusion for Remote Sensing Chapter 8 Principles and Practices of Data Fusion in Multisensor Remote Sensing for Environmental Monitoring Chapter 9 Major Techniques and Algorithms for Multisensor Data Fusion Chapter 10 System Design of Data Fusion and the Relevant Performance Evaluation Metrics Part IV Integrated Data Merging, Data Reconstruction, Data Fusion, and Machine Learning Chapter 11 Cross-Mission Data Merging Methods and Algorithms Chapter 12 Cloudy Pixel Removal and Image Reconstruction Chapter 13 Integrated Data Fusion and Machine Learning for Intelligent Feature Extraction Chapter 14 Integrated Cross-Mission Data Merging, Fusion, and Machine Learning Algorithms Toward Better Environmental Surveillance Part V Remote Sensing for Environmental Decision Analysis Chapter 15 Data Merging for Creating Long-Term Coherent Multisensor Chapter 16 Water Quality Monitoring in a Lake for Improving a Drinking Water Treatment Process Chapter 17 Monitoring Ecosystem Toxins in a Water Body for Sustainable Development of a Lake Watershed Chapter 18 Environmental Reconstruction of Watershed Vegetation Cover to Reflect the Impact of a Hurricane Event Chapter 19 Multisensor Data Merging and Reconstruction for Estimating PM Concentrations in a Metropolitan Region Chapter 20 Conclusions References Index

2018

Dewey Decimal

363.70630284

Dewey Edition

Illustrated

Yes

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228 Park Ave S

38827

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