Advanced Remote Sensing : Terrestrial Information Extraction and Applications
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science, 2012
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Advanced Remote Sensing is an application-based reference that provides a single source of mathematical concepts necessary for remote sensing data gathering and assimilation. It presents state-of-the-art techniques for estimating land surface variables from a variety of data types, including optical sensors such as RADAR and LIDAR. Scientists in a number of different fields including geography, geology, atmospheric science, environmental science, planetary science and ecology will have access to critically-important data extraction techniques and their virtually unlimited applications. While rigorous enough for the most experienced of scientists, the techniques are well designed and integrated, making the book's content intuitive, clearly presented, and practical in its implementation.
Codice articolo 9780123859549
- Titolo
- Advanced Remote Sensing : Terrestrial Information Extraction and Applications
- Autore
- Jindi Wang
- Editore
- Elsevier Science
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123859549
- ISBN 13
- 9780123859549
- Peso dell'articolo
- 1911 grammi
- Dimensioni
- 251x202x43 mm
Advanced Remote Sensing is an application-based reference that provides a single source of mathematical concepts necessary for remote sensing data gathering and assimilation. It presents state-of-the-art techniques for estimating land surface variables from a variety of data types, including optical sensors such as RADAR and LIDAR. Scientists in a number of different fields including geography, geology, atmospheric science, environmental science, planetary science and ecology will have access to critically-important data extraction techniques and their virtually unlimited applications. While rigorous enough for the most experienced of scientists, the techniques are well designed and integrated, making the books content intuitive, clearly presented, and practical in its implementation.
- Comprehensive overview of various practical methods and algorithms
- Detailed description of the principles and procedures of the state-of-the-art algorithms
- Real-world case studies open several chapters
- More than 500 full-color figures and tables
- Edited by top remote sensing experts with contributions from authors across the geosciences
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Informazioni sull’autore
Dr. Liang received his Ph.D. from Boston University in 1993. He is a Chair Professor in the Department of Geography at the University of Hong Kong. He has published over 490 SCI journal papers, 43 book chapters, and ten special issues of various journals. He has authored/edited eight books, five of which have been translated into Chinese. Dr. Liang is a Fellow of the IEEE and AAAS, and a Global STEM Professor. He serves as an Editor-in-Chief of the Science of Remote Sensing journal.
Dr. Liang led the development of the Global LAnd Surface Satellite (GLASS) products, freely available at awww.glass.hku.hk and www.geodata.cn. He is also leading to develop the high-resolution (30 m) version of GLASS (Hi-GLASS) products. His Google Scholar H-index is 107, with over 46,000 citations. Clarivate recognizes him as a Highly Cited Researcher, placing him among the top 0.1% of scientists globally.
Prof. Wang graduated from Beijing University of Postal and Telecommunications, and received the B.S degree in Electronic Engineering in 1982. She is currently professor of the Research Center for Remote Sensing and GIS of Beijing Normal University. Prof. Wang hosted a number of research projects on remote sensing modeling and validation, land surface parameters retrieval, typical land object’s spectrum database establishment, dynamic feature analysis and modeling of remote sensing information, supported by the National Basic Research Program of China, the National High Technology Research and Development Program of China, the National Natural Science Foundation of China.
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