Deep Learning for Synthetic Aperture Radar Remote Sensing
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Beschreibung
"Deep Learning for Synthetic Aperture Radar Remote Sensing" von Michael Schmitt bietet einen umfassenden Überblick über die Anwendung von Deep-Learning-Methoden im Bereich der Fernerkundung mit synthetischer Apertur-Radar (SAR)-Technologie. Das Buch behandelt grundlegende Konzepte sowohl des Deep Learnings als auch der SAR-Bildgebung und zeigt, wie diese Technologien kombiniert werden können, um präzisere und effizientere Analysemethoden zu entwickeln. Es umfasst Themen wie Bildklassifikation, Objekterkennung und -verfolgung sowie Veränderungsdetektion in SAR-Daten. Durch eine Vielzahl von Fallstudien und praktischen Beispielen bietet das Buch wertvolle Einblicke für Forscher und Praktiker, die sich mit der Verarbeitung und Analyse von SAR-Daten beschäftigen.
Produktdetails
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Über den Autor
- Hardcover
- 329 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Kartoniert
- 883 Seiten
- Erschienen 2018
- mitp
- Gebunden
- 352 Seiten
- Erschienen 2018
- The MIT Press
- Kartoniert
- 713 Seiten
- Erschienen 2022
- Apress
- Kartoniert
- 621 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- paperback
- 276 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- paperback
- 136 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Klappenbroschur
- 822 Seiten
- Erschienen 2019
- De Gruyter
- paperback
- 352 Seiten
- Erschienen 2024
- Packt Publishing
- hardcover
- 255 Seiten
- Erschienen 1993
- Springer
- Gebunden
- 341 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- hardcover
- 668 Seiten
- Erschienen 1991
- Artech House




