Hyperspectral Remote Sensing for Land Cover Classification

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2020, 2020

6202794933 / 9786202794930

Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In recent years, remote sensing images have great potential for continuous spatial and temporal monitoring of Earth surface features. High-dimensional hyperspectral (HS) data are highly resourceful compared with multispectral (MS) data but handling such large volume data is a very challenging task, which should be addressed with the use of feature selection or feature extraction-based dimensionality reduction techniques. The major focus of this book is to demonstrate recently proposed computationally efficient approaches based on advanced machine learning and deep learning techniques to achieve better performance for land cover classification, MS to HS data transformation, and chlorophyll content prediction. The research works (i.e. developed techniques and end products), presented in this book, have the potential applications in hydrological modeling, irrigation water management, vegetation condition monitoring, crop yield forecasting, crop insurance planning, etc. In this era, when different space agencies of several countries are planning to launch HS satellite, these research works prove the importance of HS data for numerous applications. 188 pp. Englisch.

Codice articolo 9786202794930

Titolo
Hyperspectral Remote Sensing for Land Cover Classification
Autore
Subir Paul
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2020
Anno di pubblicazione
2020
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
6202794933
ISBN 13
9786202794930
Peso dell'articolo
298 grammi
Dimensioni
220x150x12 mm

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