Synthetic Aperture Radar (SAR) Data Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jan 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
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 -This carefully curated volume presents an in-depth, state-of-the-art discussion on many applications ofSynthetic Aperture Radar (SAR). Integrating interdisciplinary sciences, the book features novel ideas, quantitative methods, and research results,promisingto advance computational practices and technologies within the academic and industrial communities. SAR applications employ diverse and often complex computational methods rooted in machine learning, estimation, statistical learning, inversion models, and empirical models. Current and emerging applications of SAR data for earth observation, object detection and recognition, change detection, navigation, and interference mitigation are highlighted. Cutting edge methods, with particular emphasis on machine learning, are included. Contemporary deep learning models in object detection and recognition in SAR imagery with corresponding feature extraction and training schemes are considered. State-of-the-art neural network architectures in SAR-aided navigation are compared and discussed further.Advanced empirical and machine learning models in retrieving land and ocean information - wind, wave, soil conditions, among others, are also included. 288 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031212277
- Titolo
- Synthetic Aperture Radar (SAR) Data Applications
- Autore
- Maciej Rysz
- Editore
- Springer, Springer Jan 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031212274
- ISBN 13
- 9783031212277
- Peso dell'articolo
- 441 grammi
- Dimensioni
- 235x155x16 mm
This carefully curated volume presents an in-depth, state-of-the-art discussion on many applications of Synthetic Aperture Radar (SAR). Integrating interdisciplinary sciences, the book features novel ideas, quantitative methods, and research results, promising to advance computational practices and technologies within the academic and industrial communities. SAR applications employ diverse and often complex computational methods rooted in machine learning, estimation, statistical learning, inversion models, and empirical models. Current and emerging applications of SAR data for earth observation, object detection and recognition, change detection, navigation, and interference mitigation are highlighted. Cutting edge methods, with particular emphasis on machine learning, are included. Contemporary deep learning models in object detection and recognition in SAR imagery with corresponding feature extraction and training schemes are considered. State-of-the-art neural network architectures in SAR-aided navigation are compared and discussed further. Advanced empirical and machine learning models in retrieving land and ocean information — wind, wave, soil conditions, among others, are also included.
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