Remote sensing image classification (34 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Spatial Analysis of Land use Change and Land Degradation | Image Analysis, Classification and change Detection using Remote Sensing and GIS Techniques. | Derege Meshesha | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2009 | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639167368 | Verantwortliche Person für… die EU: OmniScriptum GmbH & Co. KG, Bahnhofstr. 28, 66111 Saarbrücken, info[at]akademikerverlag[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Zustand: Brand New. 220 pages. 9.19x6.13x0.50 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Metaheuristics for unsupervised classification | Application to remote sensing image segmentation | Lotfi Hocini | Taschenbuch | Englisch | 2021 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786203594188 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]pr…eigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Dr. Pei-Gee Ho dissertation | MULTIVARIATE TIME SERIES MODEL BASED SUPPORT VECTOR MACHINE FOR MULTICLASS REMOTE SENSING IMAGE CLASSIFICATION AND REGION SEGMENTATION | Pei-Gee Ho | Taschenbuch | 124 S. | Englisch | 2009 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783838303529 | Verantwortliche Person für d…ie EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Remote Sensing in Rio de Janeiro City | Automatic Land-Cover Classification Derived from High-Resolution IKONOS Satellite Image in the Urban Atlantic Forest | Luiz F. Guanaes | Taschenbuch | Englisch | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639057133 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG,…Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Satellite and airborne Remote Sensing for observing the earth surface, land monitoring and geographical information systems control are issues in world¿s daily life. The source of information was primarily acquired by imaging sensors and spec…troradiometer in remote sensing multi-spectral image stack format. The contextual information between pixels or pixel vectors is characterized by a time series model for image processing in the remote sensing. Due to the nature of remote sensing images such as SAR and TM which are mostly in multi-spectral image stack format, a 2-D Multivariate Vector AR (ARV) time series model with pixel vectors of multiple elements are formulated. To compute the time series ARV system parameter matrix and estimate the error covariance matrix efficiently, a new method based on modern numerical analysis is developed. As for pixel classification, the powerful Support Vector Machine (SVM) kernel based learning machine is applied. The 2-D multivariate time series model is particularly suitable to capture the rich contextual information in single and multiple images at the same time.
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Einband - fest (Hardcover). Zustand: New.
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Zustand: New.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This book covers the state-of-art image classification methods for discrimination of earth objects from remote sensing satellite data with an emphasis on fuzzy machine learning and deep learning algorithms. Both types of algorithms are described in such details that these can be implemented d…irectly for thematic mapping of multiple-class or specific-class landcover from multispectral optical remote sensing data. These algorithms along with multi-date, multi-sensor remote sensing are capable to monitor specific stage (for e.g., phenology of growing crop) of a particular class also included. With these capabilities fuzzy machine learning algorithms have strong applications in areas like crop insurance, forest fire mapping, stubble burning, post disaster damage mapping etc. It also provides details about the temporal indices database using proposed Class Based Sensor Independent (CBSI) approach supported by practical examples. As well, this book addresses other related algorithms based on distance, kernel based as well as spatial information through Markov Random Field (MRF)/Local convolution methods to handle mixed pixels, non-linearity and noisy pixels. Further, this book covers about techniques for quantiative assessment of soft classified fraction outputs from soft classification and supported by in-house developed tool called sub-pixel multi-spectral image classifier (SMIC). It is aimed at graduate, postgraduate, research scholars and working professionals of different branches such as Geoinformation sciences, Geography, Electrical, Electronics and Computer Sciences etc., working in the fields of earth observation and satellite image processing. Learning algorithms discussed in this book may also be useful in other related fields, for example, in medical imaging. Overall, this book aims to: - exclusive focus on using large range of fuzzy classification algorithms for remote sensing images; - discuss ANN, CNN, RNN, and hybrid learning classifiers application on remote sensing images; - describe sub-pixel multi-spectral image classifier tool (SMIC) to support discussed fuzzy and learning algorithms; - explain how to assess soft classified outputs as fraction images using fuzzy error matrix (FERM) and its advance versions with FERM tool, Entropy, Correlation Coefficient, Root Mean Square Error and Receiver Operating Characteristic (ROC) methods and; - combines explanation of the algorithms with case studies and practical applications.
- Hardcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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EUR 179,00
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2019
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers an introduction to remotely sensed image processing and classification in R using machine learning algorithms. It also provides a concise and practical reference tutorial, which equips readers to immediately start using the software platfor…m and R packages for image processing and classification.This book is divided into five chapters. Chapter 1 introduces remote sensing digital image processing in R, while chapter 2 covers pre-processing. Chapter 3 focuses on image transformation, and chapter 4 addresses image classification. Lastly, chapter 5 deals with improving image classification.R is advantageous in that it is open source software, available free of charge and includes several useful features that are not available in commercial software packages. This book benefits all undergraduate and graduate students, researchers, university teachers and other remote- sensing practitioners interested in the practical implementation of remote sensing in R.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
- Hardcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 189 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
