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Idioma: Inglés
Publicado por Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2021
ISBN 10: 9813344199 ISBN 13: 9789813344198
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de America
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to characterize the bands along with the noise estimation of HSIs will benefit subsequent remote sensing techniques significantly.This book develops on two fronts: On the one hand, it is aimed at domain professionals who want to have an updated overview of how hyperspectral acquisition techniques can combine with deep learning architectures to solve specific tasks in different application fields. On the other hand, the authors want to target the machine learning and computer vision experts by giving them a picture of how deep learning technologies are applied to hyperspectral data from a multidisciplinary perspective. The presence of these two viewpoints and the inclusion of application fields of remote sensing by deep learning are theoriginal contributions of this review, which also highlights some potentialities and critical issues related to the observed development trends. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2021
ISBN 10: 9813344199 ISBN 13: 9789813344198
Librería: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to characterize the bands along with the noise estimation of HSIs will benefit subsequent remote sensing techniques significantly.This book develops on two fronts: On the one hand, it is aimed at domain professionals who want to have an updated overview of how hyperspectral acquisition techniques can combine with deep learning architectures to solve specific tasks in different application fields. On the other hand, the authors want to target the machine learning and computer vision experts by giving them a picture of how deep learning technologies are applied to hyperspectral data from a multidisciplinary perspective. The presence of these two viewpoints and the inclusion of application fields of remote sensing by deep learning are theoriginal contributions of this review, which also highlights some potentialities and critical issues related to the observed development trends. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 219 pages. 9.25x6.10x0.56 inches. In Stock.
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9813344229 ISBN 13: 9789813344228
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to character.
Librería: moluna, Greven, Alemania
EUR 153,73
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Proposes adaptive-boundary adjustment-based noise detection and group-wise band categorization with unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulationPresents unsupervised spectral-spatial adaptive boundary adjustmen.
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification | Linmi Tao (u. a.) | Buch | xii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9789813344198 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
EUR 159,40
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification | Linmi Tao (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789813344228 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
EUR 238,41
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
EUR 235,01
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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