Remote Sensing Intelligent Interpretation for Mine Geological Environment (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Hardcover. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of target detectionscene classificationsemantic segmentation." Taking Chinas Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation.The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9789811937385
- Título
- Remote Sensing Intelligent Interpretation for Mine Geological Environment (Hardcover)
- Autor
- Weitao Chen
- Editorial
- Springer Verlag, Singapore, Singapore
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811937389
- ISBN 13
- 9789811937385
Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation.
The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research.
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Acerca del autor
Dr. Xianju Li received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees from China University of Geoscience, Wuhan, China, in 2009, 2012, and 2016, respectively. Since 2016, he has been an associate professor in the School of Computer Science, China University of Geosciences. He has published more than 10 peer-reviewed technical papers in international journals. His main research fields include remote sensing image processing and analysis, computer vision, and machine learning. He was awarded the land and resources science and Technology Progress Award (second prize in 2019).
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