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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing (Hardback or Cased Book)
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, Estados Unidos de America
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Artificial Neural Networks And Evolutionary Computation In Remote Sensing
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de America
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
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Classification Methods for Remotely Sensed Data, 3rd Edition
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification.
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
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Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification.
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 188,81
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 233,62
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 239,20
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Classification Methods for Remotely Sensed Data
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 313,22
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,58
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 55,11
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 83,02
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand pp. 256.
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 74,72
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Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 62,35
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Artificial neural networks (ANNs) and evolutionary computation methods have been successfully applied in remote sensing applications since they offer unique advantages for the analysis of remotely-sensed images. ANNs are effective in finding underlying relationships and structures within multidimensional datasets. Thanks to new sensors, we have images with more spectral bands at higher spatial resolutions, which clearly recall big data problems. For this purpose, evolutionary algorithms become the best solution for analysis. This book includes eleven high-quality papers, selected after a careful reviewing process, addressing current remote sensing problems. In the chapters of the book, superstructural optimization was suggested for the optimal design of feedforward neural networks, CNN networks were deployed for a nanosatellite payload to select images eligible for transmission to ground, a new weight feature value convolutional neural network (WFCNN) was applied for fine remote sensing image segmentation and extracting improved land-use information, mask regional-convolutional neural networks (Mask R-CNN) was employed for extracting valley fill faces, state-of-the-art convolutional neural network (CNN)-based object detection models were applied to automatically detect airplanes and ships in VHR satellite images, a coarse-to-fine detection strategy was employed to detect ships at different sizes, and a deep quadruplet network (DQN) was proposed for hyperspectral image classification.
