Change Detection and Image Time Series Analysis 2
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Dez 2021, 2021
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- Nuovo
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Neuware - Change Detection and Image Time Series Analysis 2 presents supervised machine-learning-based methods for temporal evolution analysis by using image time series associated with Earth observation data. Chapter 1 addresses the fusion of multisensor, multiresolution and multitemporal data. It proposes two supervised solutions that are based on a Markov random field: the first relies on a quad-tree and the second is specifically designed to deal with multimission, multifrequency and multiresolution time series.Chapter 2 provides an overview of pixel based methods for time series classification, from the earliest shallow learning methods to the most recent deep-learning-based approaches.Chapter 3 focuses on very high spatial resolution data time series and on the use of semantic information for modeling spatio-temporal evolution patterns.Chapter 4 centers on the challenges of dense time series analysis, including pre processing aspects and a taxonomy of existing methodologies. Finally, since the evaluation of a learning system can be subject to multiple considerations,Chapters 5 and 6 offer extensive evaluations of the methodologies and learning frameworks used to produce change maps, in the context of multiclass and/or multilabel change classification issues. …
Codice articolo 9781789450576
- Titolo
- Change Detection and Image Time Series Analysis 2
- Autore
- Abdourrahmane M Atto
- Editore
- John Wiley & Sons Dez 2021
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1789450578
- ISBN 13
- 9781789450576
- Peso dell'articolo
- 577 grammi
- Dimensioni
- 240x161x19 mm
Chapter 2 provides an overview of pixel based methods for time series classification, from the earliest shallow learning methods to the most recent deep-learning-based approaches.
Chapter 3 focuses on very high spatial resolution data time series and on the use of semantic information for modeling spatio-temporal evolution patterns.
Chapter 4 centers on the challenges of dense time series analysis, including pre processing aspects and a taxonomy of existing methodologies. Finally, since the evaluation of a learning system can be subject to multiple considerations,
Chapters 5 and 6 offer extensive evaluations of the methodologies and learning frameworks used to produce change maps, in the context of multiclass and/or multilabel change classification issues.
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Informazioni sull’autore
Francesca Bovolo is the Head of the Remote Sensing for Digital Earth Unit, Fondazione Bruno Kessler, Italy. Her research interests include remote sensing image time series analysis, content-based time series retrieval and radar sounders.
Lorenzo Bruzzone is Professor of Telecommunications and the Founder and Director of the Remote Sensing Laboratory at the University of Trento, Italy. His research interests include remote sensing, machine learning and pattern recognition.
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