Gjør som tusenvis av andre bokelskere
Abonner på vårt nyhetsbrev og få rabatter og inspirasjon til din neste leseopplevelse.
Ved å abonnere godtar du vår personvernerklæring.Du kan når som helst melde deg av våre nyhetsbrev.
This book introduces hyperspectral remote sensing as a transformative imaging technology, capturing intricate details across multiple spectral bands. Originating from a doctoral thesis, the book bridges academic exploration and practical applications in hyperspectral image classification. It pioneers novel methodologies using deep learning and machine learning, featuring the Deep Adversarial Learning Framework for enhanced accuracy. The text explores groundbreaking approaches employing principal component analysis, empirical mode decomposition, and Support Vector Machines. A semi-supervised classification method inspired by Cycle-GANs is also presented. The book aims to offer a comprehensive understanding of hyperspectral imaging, its methodologies, and practical implications, serving as a valuable resource for students, researchers, and practitioners in the field.
Abonner på vårt nyhetsbrev og få rabatter og inspirasjon til din neste leseopplevelse.
Ved å abonnere godtar du vår personvernerklæring.