Synthetic Aperture Radar (SAR) Meets Deep Learning
Lingua: inglese
Editore: Mdpi AG, 2023
- Rilegato
- Nuovo

Da: Rarewaves USA United, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA United
Venditore AbeBooks dal 20 giugno 2025
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- Titolo
- Synthetic Aperture Radar (SAR) Meets Deep Learning
- Autore
- Tianwen Zhang, Tianjiao Zeng, Xiaoling Zhang
- Editore
- Mdpi AG
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036563822
- ISBN 13
- 9783036563824
- Peso dell'articolo
- 1030 grammi
- Dimensioni
- 16.99 x 3.02 x 24.41 cm
This reprint focuses on the application of the combination of synthetic aperture radars and depth learning technology. It aims to further promote the development of SAR image intelligent interpretation technology.
A synthetic aperture radar (SAR) is an important active microwave imaging sensor, whose all-day and all-weather working capacity give it an important place in the remote sensing community. Since the United States launched the first SAR satellite, SAR has received much attention in the remote sensing community, e.g., in geological exploration, topographic mapping, disaster forecast, and traffic monitoring. It is valuable and meaningful, therefore, to study SAR-based remote sensing applications.
In recent years, deep learning represented by convolution neural networks has promoted significant progress in the computer vision community, e.g., in face recognition, the driverless field and Internet of things (IoT). Deep learning can enable computational models with multiple processing layers to learn data representations with multiple-level abstractions. This can greatly improve the performance of various applications.
This reprint provides a platform for researchers to handle the above significant challenges and present their innovative and cutting-edge research results when applying deep learning to SAR in various manuscript types, e.g., articles, letters, reviews and technical reports.
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Rarewaves USA United
HEBRON, KY, U.S.A.
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