Artificial Intelligence for Multisource Geospatial Information
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2023
- Brossura
- Nuovo

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This reprint collects 10 original research contributions published in the Special Issue entitled "Artificial Intelligence for Multisource Geospatial Information" of the ISPRS International Journal of Geo-Information. The focus is on different methods of Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) based on deep learning using different network architectures, clustering, soft computing, and semantic approaches. They are proposed to deal with a variety of Geospatial Big Data (GBD), such as georeferenced texts and photos in social networks, remote sensing images, cartographic maps, multidimensional geo databases, metadata in spatial data infrastructures, and for different tasks, such as for multisource georeferenced text integration and geodata flexible querying, for social sensing by applying sentiment analysis, clustering and geo analysis, for segmentation of roads, clouds and snow, and for detection of small targets and people on the streets. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 778.
Codice articolo IB-10234184
- Titolo
- Artificial Intelligence for Multisource Geospatial Information
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036563873
- ISBN 13
- 9783036563879
- Peso dell'articolo
- 778 grammi
Questa ristampa raccoglie 10 contributi originali di ricerca pubblicati nel numero speciale intitolato "Artificial Intelligence for Multisource Geospatial Information" dell'ISPRS International Journal of Geo-Information . L'attenzione si concentra su diversi metodi di Geospatial Artificial Intelligence (GeoAI) basati sul deep learning utilizzando diverse architetture di rete, clustering, soft computing e approcci semantici. Sono proposti per trattare una varietà di Geospatial Big Data (GBD), come testi georeferenziati e foto nei social network, immagini di telerilevamento, mappe cartografiche, database geo multidimensionali, metadati nelle infrastrutture di dati spaziali e per diversi compiti, come per l'integrazione di testo georeferenziato multisorce e query flessibile di geodati, per il rilevamento sociale tramite applicazione dell'analisi del sentiment è, raggruppamento e analisi geografica, per la segmentazione di strade, nuvole e neve, e per il rilevamento di piccoli bersagli e persone sulle strade.
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