توضیحات
Change Detection and Image Time Series Analysis 2 presents supervised machine-learning-based methods for temporal evolution analysis by using image time series associated with Earth observation data. Chapter 1 addresses the fusion of multisensor, multiresolution and multitemporal data. It proposes two supervised solutions that are based on a Markov random field: the first relies on a quad-tree and the second is specifically designed to deal with multimission, multifrequency and multiresolution time series.
Chapter 2 provides an overview of pixel based methods for time series classification, from the earliest shallow learning methods to the most recent deep-learning-based approaches.
Chapter 3 focuses on very high spatial resolution data time series and on the use of semantic information for modeling spatio-temporal evolution patterns.
Chapter 4 centers on the challenges of dense time series analysis, including pre processing aspects and a taxonomy of existing methodologies. Finally, since the evaluation of a learning system can be subject to multiple considerations,
Chapters 5 and 6 offer extensive evaluations of the methodologies and learning frameworks used to produce change maps, in the context of multiclass and/or multilabel change classification issues.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر 2 روشهای مبتنی بر یادگیری ماشینی تحت نظارت را برای تجزیه و تحلیل تکامل زمانی با استفاده از سریهای زمانی تصویر مرتبط با دادههای رصد زمین ارائه میکند. فصل 1 به ادغام داده های چندحسگر، چند وضوح و چند زمانی می پردازد. این دو راه حل نظارت شده را پیشنهاد می کند که بر اساس یک میدان تصادفی مارکوف است: اولی متکی به یک درخت چهارگانه است و دومی به طور خاص برای مقابله با سری های زمانی چندمسیون، چند فرکانس و چند وضوح طراحی شده است. فصل 2 مروری بر روشهای مبتنی بر پیکسل برای طبقهبندی سریهای زمانی، از اولین روشهای یادگیری کم عمق تا جدیدترین رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق، ارائه میکند. فصل 3 بر سری های زمانی داده با وضوح مکانی بسیار بالا و استفاده از اطلاعات معنایی برای مدل سازی الگوهای تکامل مکانی-زمانی تمرکز دارد. فصل 4 بر چالش های تحلیل سری های زمانی متراکم، از جمله جنبه های پیش پردازش و طبقه بندی روش های موجود تمرکز دارد. در نهایت، از آنجایی که ارزیابی یک سیستم یادگیری میتواند مشمول ملاحظات متعدد باشد، فصلهای 5 و 6 ارزیابیهای گستردهای از روشها و چارچوبهای یادگیری مورد استفاده برای تولید نقشههای تغییر، در زمینه مسائل طبقهبندی تغییر چند کلاسه و/یا چند برچسبی ارائه میدهند.
tag : دانلود کتاب تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر، جلد 2: روشهای نظارتی , Download تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر، جلد 2: روشهای نظارتی , دانلود تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر، جلد 2: روشهای نظارتی , Download Change Detection and Image Time Series Analysis, Volume 2: Supervised Methods Book , تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر، جلد 2: روشهای نظارتی دانلود , buy تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر، جلد 2: روشهای نظارتی , خرید کتاب تشخیص تغییر و تجزیه و تحلیل سری زمانی تصویر، جلد 2: روشهای نظارتی , دانلود کتاب Change Detection and Image Time Series Analysis, Volume 2: Supervised Methods , کتاب Change Detection and Image Time Series Analysis, Volume 2: Supervised Methods , دانلود Change Detection and Image Time Series Analysis, Volume 2: Supervised Methods , خرید Change Detection and Image Time Series Analysis, Volume 2: Supervised Methods , خرید کتاب Change Detection and Image Time Series Analysis, Volume 2: Supervised Methods ,
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.