Artificial Intelligence-Based Learning Approaches for Remote Sensing
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2022
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The book focuses on artificial intelligence-based learning approaches and their applications in remote sensing fields. The explosive development of machine learning, deep learning approaches, and its wide applications in signal processing have been witnessed in remote sensing. The new developments in remote sensing have led to a high-resolution monitoring of ground on a global scale, giving a huge amount of ground observation data. Thus, artificial intelligence-based deep learning approaches and its applied signal processing are required for remote sensing. These approaches can be universal or specific tools of artificial intelligence, including well-known neural networks, regression methods, decision trees, etc. It is worth compiling the various cutting-edge techniques and reporting on their promising applications.
Codice articolo 9783036560830
- Titolo
- Artificial Intelligence-Based Learning Approaches for Remote Sensing
- Autore
- Gwanggil Jeon
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036560831
- ISBN 13
- 9783036560830
- Peso dell'articolo
- 1154 grammi
- Dimensioni
- 250x175x29 mm
The book focuses on artificial intelligence-based learning approaches and their applications in remote sensing fields. The explosive development of machine learning, deep learning approaches, and its wide applications in signal processing have been witnessed in remote sensing. The new developments in remote sensing have led to a high-resolution monitoring of ground on a global scale, giving a huge amount of ground observation data. Thus, artificial intelligence-based deep learning approaches and its applied signal processing are required for remote sensing. These approaches can be universal or specific tools of artificial intelligence, including well-known neural networks, regression methods, decision trees, etc. It is worth compiling the various cutting-edge techniques and reporting on their promising applications
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