Computational Intelligence in Remote Sensing (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Mdpi AG, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. With the rapid advancement of Earth observation technologies, the availability of high-resolution remote sensing (RS) data has expanded across a wide range of domains, including environmental monitoring, land use classification, disaster management, and defense. However, the processing and interpretation of such data are increasingly challenged by large volumes, complex spatial-spectral structures, and limited labeled samples. Computational Intelligence (CI), inspired by natural and biological systems, offers promising strategies to address these complexities through adaptive learning, feature extraction, and decision-making.This reprint explores the latest CI-driven methodologies applied to remote sensing tasks, as reflected in recent advancements such as hybrid retrieval systems, lightweight segmentation networks, few-shot classification models, semantic-enhanced image captioning, and dual-domain transformers for change detection. It highlights contributions from contemporary studies that tackle practical challenges in RS, including pan-sharpening, road extraction, radar imaging, and hyperspectral unmixing. By integrating theory with state-of-the-art applications, the reprint serves as a valuable reference for researchers and professionals working at the intersection of artificial intelligence and Earth observation. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783725857555
- Título
- Computational Intelligence in Remote Sensing (Hardcover)
- Autor
- Yue Wu
- Editorial
- Mdpi AG
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3725857555
- ISBN 13
- 9783725857555
With the rapid advancement of Earth observation technologies, the availability of high-resolution remote sensing (RS) data has expanded across a wide range of domains, including environmental monitoring, land use classification, disaster management, and defense. However, the processing and interpretation of such data are increasingly challenged by large volumes, complex spatial-spectral structures, and limited labeled samples. Computational Intelligence (CI), inspired by natural and biological systems, offers promising strategies to address these complexities through adaptive learning, feature extraction, and decision-making.
This reprint explores the latest CI-driven methodologies applied to remote sensing tasks, as reflected in recent advancements such as hybrid retrieval systems, lightweight segmentation networks, few-shot classification models, semantic-enhanced image captioning, and dual-domain transformers for change detection. It highlights contributions from contemporary studies that tackle practical challenges in RS, including pan-sharpening, road extraction, radar imaging, and hyperspectral unmixing. By integrating theory with state-of-the-art applications, the reprint serves as a valuable reference for researchers and professionals working at the intersection of artificial intelligence and Earth observation.
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