Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Aug 2021, 2021
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - DEEP LEARNING FOR THE EARTH SCIENCESExplore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voicesDeep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; earth science is no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research.The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of:\* An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptation\* An exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registration\* Practical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolation\* An examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizationsPerfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists.…
N° de ref. del artículo 9781119646143
- Título
- Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
- Autor
- Gustau Camps-Valls
- Editorial
- Wiley Aug 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1119646146
- ISBN 13
- 9781119646143
- Peso del artículo
- 844 gramos
- Dimensiones
- 250x176x29 mm
Explore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voices
Deep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; earth science is no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research.
The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of:
- An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptation
- An exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registration
- Practical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolation
- An examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizations
Perfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Gustau Camps-Valls is Professor of Electrical Engineering and Lead Researcher in the Image Processing Laboratory (IPL) at the Universitat de València. His interests include development of statistical learning, mainly kernel machines and neural networks, for Earth sciences, from remote sensing to geoscience data analysis. Models efficiency and accuracy but also interpretability, consistency and causal discovery are driving his agenda on AI for Earth and climate.
Devis Tuia, PhD, is Associate Professor at the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). He leads the Environmental Computational Science and Earth Observation laboratory, which focuses on the processing of Earth observation data with computational methods to advance Environmental science.
Xiao Xiang Zhu is Professor of Data Science in Earth Observation and Director of the Munich AI Future Lab AI4EO at the Technical University of Munich and heads the Department EO Data Science at the German Aerospace Center. Her lab develops innovative machine learning methods and big data analytics solutions to extract large scale geo-information from big Earth observation data, aiming at tackling societal grand challenges, e.g. Urbanization, UN’s SDGs and Climate Change.
Markus Reichstein is Director of the Biogeochemical Integration Department at the Max-Planck- Institute for Biogeochemistry and Professor for Global Geoecology at the University of Jena. His main research interests include the response and feedback of ecosystems (vegetation and soils) to climatic variability with an Earth system perspective, considering coupled carbon, water and nutrient cycles. He has been tackling these topics with applied statistical learning for more than 15 years.
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La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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última actualización: 25/04/2018