Isbn: 9789819989997 - remote sensing intelligent interpretation for geology: from perspective of geological exploration (2 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (2)

  • Neu (2)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2025

      981998999X / 9789819989997

      • Softcover

      Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 167,00

      EUR 70,00 Versand 
      Versand von Deutschland nach USA

      Anzahl: 5 verfügbar

      Taschenbuch. Zustand: Neu. Remote Sensing Intelligent Interpretation for Geology | From Perspective of Geological Exploration | Weitao Chen (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9789819989997 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

    • Sprache: Englisch

      Verlag: Springer, 2025

      981998999X / 9789819989997

      • Softcover

      Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

      Verkäufer/-in mit 5 Sternen
      Verkäufer/-in kontaktieren

      Zustand: Neu

      EUR 266,85

      EUR 30,50 Versand 
      Versand von Deutschland nach USA

      Anzahl: 1 verfügbar

      Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents the theories and methods for geology intelligent interpretation based on deep learning and remote sensing technologies. The main research subjects of this book include lithology and mineral abundance.This book focuses on the following five aspects: 1. Construction of geology remote sensing datasets from multi-level (pixel-level, scene-level, semantic segmentation-level, prior knowledge-assisted, transfer learning dataset), which are the basis of geology interpretation based on deep learning. 2. Research on lithology scene classification based on deep learning, prior knowledge, and remote sensing. 3. Research on lithology semantic segmentation based on deep learning and remote sensing. 4. Research on lithology classification based on transfer learning and remote sensing. 5. Research on inversion of mineral abundance based on the sparse unmixing theory and hyperspectral remote sensing.The book is intended for undergraduate and graduate students who are interested in geology, remote sensing, and artificial intelligence. It is also used as a reference book for scientific and technological personnel of geological exploration.