Titolo: Deep Learning for the Earth Sciences: A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences [Hardcover] Camps-Valls, Gustau; Tuia, Devis; Zhu, Xiao Xiang and Reichstein, Markus
Editore: Wiley
Data di pubblicazione: 2021
Lingua: Inglese
ISBN 10: 1119646146
ISBN 13: 9781119646143
Rilegatura: Rilegato
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

DEEP LEARNING FOR THE EARTH SCIENCES

Explore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voices

Deep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; earth science is no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research.

The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of:

An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptation
An exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registration
Practical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolation
An examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizations

Perfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists.

Informazioni sull?autore

Gustau Camps-Valls is Professor of Electrical Engineering and Lead Researcher in the Image Processing Laboratory (IPL) at the Universitat de Val�ncia. His interests include development of statistical learning, mainly kernel machines and neural networks, for Earth sciences, from remote sensing to geoscience data analysis. Models efficiency and accuracy but also interpretability, consistency and causal discovery are driving his agenda on AI for Earth and climate.

Devis Tuia, PhD, is Associate Professor at the Ecole Polytechnique F�d�rale de Lausanne (EPFL). He leads the Environmental Computational Science and Earth Observation laboratory, which focuses on the processing of Earth observation data with computational methods to advance Environmental science.

Xiao Xiang Zhu is Professor of Data Science in Earth Observation and Director of the Munich AI Future Lab AI4EO at the Technical University of Munich and heads the Department EO Data Science at the German Aerospace Center. Her lab develops innovative machine learning methods and big data analytics solutions to extract large scale geo-information from big Earth observation data, aiming at tackling societal grand challenges, e.g. Urbanization, UN’s SDGs and Climate Change.

Markus Reichstein is Director of the Biogeochemical Integration Department at the Max-Planck- Institute for Biogeochemistry and Professor for Global Geoecology at the University of Jena. His main research interests include the response and feedback of ecosystems (vegetation and soils) to climatic variability with an Earth system perspective, considering coupled carbon, water and nutrient cycles. He has been tackling these topics with applied statistical learning for more than 15 years.

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Academic US, ISOURCE PACIFIC, 44 Colonial Drive, 08854, Piscataway, New Jersey, U.S.A., +1 732 548 8886, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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