Optimal Bands selection for Soil Classification and Moisture Mapping : Study of feature selection algorithms with application to soil classification and estimation of soil moisture
Idioma: inglés
Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2010
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Study of soils and their moisture content is one such area where Remote Sensing has wide applications. However, study of soils was not attractive until the advent of Hyper-spectral/Multi- spectral Imaging by satellite sensors, which provides reflectance information across the different contiguous spectral bands. The large amount of information in these bands served as features in the classification of soils. A spectral library of the different type of soils at different moisture levels serves as a reference for the purpose. However, a satellite sensor is designed to meet multiple criteria, which restricts the number of spectral bands that can be used and their resolution. Moreover, not all features contribute to classification. Hence, it becomes mandatory the optimal combination of the spectral bands is selected for a satisfactory classification of soils and the estimation of their moisture content. This work compares the performance of a hybrid algorithm, made by combining two sub-optimal methods, with the performances of the other classical algorithms for feature selection.…
N° de ref. del artículo 9783843354943
- Título
- Optimal Bands selection for Soil Classification and Moisture Mapping : Study of feature selection algorithms with application to soil classification and estimation of soil moisture
- Autor
- Sivasathivel Kandasamy
- Editorial
- LAP LAMBERT Academic Publishing
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3843354944
- ISBN 13
- 9783843354943
- Peso del artículo
- 137 gramos
- Dimensiones
- 220x150x6 mm
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Acerca del autor
Sivasathivel KANDASAMY : Currently pursuing his PhD in the inversion of Radiative Transfer Model Inversion for vegetation characterization at INRA, Avignon, France. Audrey A. Minghelli-Roman, PhD.: Hyperspectral images for remote sensing applications, Assistant Professor, University of Burgundy and University of Toulon, France.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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).
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