دانلود کتاب MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing – MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing

توضیحات

This book elaborates fuzzy Machine Learning and Deep Learning models for single class mapping from multi-sensor, multi-temporal remote sensing images while handling mixed pixels and noise. It also covers the ways of pre-processing and spectral dimensionality reduction of temporal data. Further, it discusses the individual sample as mean training approach to handle heterogeneity within a class. The appendix section of the book includes case studies such as mapping crop type, forest species, and stubble burnt paddy fields.

There are numerous Machine Learning models available for use in a variety of applications. Machine Learning classifers can fall into statistical categories such as c-Means, maximum-likelihood classifers, and decision-tree categories, such as random forest and Classifcation and Regression Tree (CART). Fuzzy c-Means (FCM), Possibilistic c-Means (PCM), Noise Clustering (NC), and Modifed Possibilistic c-Means (MPCM) are examples of fuzzy-logic algorithms. The Machine Learning model should be chosen in such a way that it can deal with mixed pixels, non-linearity between classes, and noisy pixels. Machine Learning models should be able to map a single class of interest, which has a wide range of applications, where only one class of interest needs to be mapped from remote-sensing data. Machine Learning models should also be able to deal with heterogeneity within classes, which is caused by the fact that training data for each class is not homogeneous. So, in this section, fuzzy classifers are discussed, which addresses the raised concerns. In this chapter, mathematical formulas and algorithms of the fuzzy-based algorithms have been explained. The description starts with Fuzzy c-Means (FCM), moves on to Possibilistic c-Means (PCM) and Noise Clustering, and then Modifed Possibilistic c-Means (MPCM) is described.

Key features:

Focuses on use of multi-sensor, multi-temporal data while handling spectral overlap between classes

Discusses range of fuzzy/deep learning models capable to extract specific single class and separates noise

Describes pre-processing while using spectral, textural, CBSI indices, and back scatter coefficient/Radar Vegetation Index (RVI)

Discusses the role of training data to handle the heterogeneity within a class

Supports multi-sensor and multi-temporal data processing through in-house SMIC software

Includes case studies and practical applications for single class mapping

This book is intended for graduate/postgraduate students, research scholars, and professionals working in environmental, geography, Computer Sciences, remote sensing, geoinformatics, forestry, agriculture, post-disaster, urban transition studies, and other related areas.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

این کتاب مدل‌های یادگیری ماشینی فازی و یادگیری عمیق را برای نقشه‌برداری تک کلاسی از تصاویر سنجش از راه دور چند سنسوری و چند زمانی در حین مدیریت پیکسل‌ها و نویزهای ترکیبی توضیح می‌دهد. همچنین روش های پیش پردازش و کاهش ابعاد طیفی داده های زمانی را پوشش می دهد. علاوه بر این، نمونه فردی را به عنوان رویکرد آموزشی میانگین برای رسیدگی به ناهمگونی در یک کلاس مورد بحث قرار می دهد. بخش ضمیمه کتاب شامل مطالعات موردی مانند نقشه برداری از نوع محصول، گونه های جنگلی و شالیزارهای سوخته ته ریش است. مدل های یادگیری ماشینی متعددی برای استفاده در برنامه های مختلف موجود است. طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشینی می‌توانند در دسته‌های آماری مانند c-Means، طبقه‌بندی‌کننده‌های حداکثر احتمال، و دسته‌های درخت تصمیم، مانند جنگل تصادفی و درخت طبقه‌بندی و رگرسیون (CART) قرار بگیرند. فازی c-Means (FCM)، Possibilistic c-Means (PCM)، Noise Clustering (NC) و Modifed Possibilistic c-Means (MPCM) نمونه هایی از الگوریتم های منطق فازی هستند. مدل یادگیری ماشین باید به گونه ای انتخاب شود که بتواند با پیکسل های مختلط، غیر خطی بودن بین کلاس ها و پیکسل های پر سر و صدا برخورد کند. مدل‌های یادگیری ماشینی باید بتوانند یک کلاس مورد علاقه را ترسیم کنند، که طیف وسیعی از کاربردها را دارد، جایی که فقط یک کلاس مورد علاقه باید از داده‌های سنجش از راه دور ترسیم شود. مدل‌های یادگیری ماشین همچنین باید قادر به مقابله با ناهمگونی در کلاس‌ها باشند، که ناشی از این واقعیت است که داده‌های آموزشی برای هر کلاس همگن نیستند. بنابراین، در این بخش، طبقه‌بندی‌کننده‌های فازی مورد بحث قرار می‌گیرند که به نگرانی‌های مطرح‌شده می‌پردازد. در این فصل فرمول های ریاضی و الگوریتم های الگوریتم های مبتنی بر فازی توضیح داده شده است. توصیف با C-Means فازی (FCM) شروع می شود، به سمت C-Means (PCM) و Noise Clustering می رود و سپس C-Means Possibilistic اصلاح شده (MPCM) شرح داده می شود. ویژگی‌های کلیدی: روی استفاده از داده‌های چند سنسوری و چند زمانی تمرکز می‌کند در حالی که همپوشانی طیفی بین کلاس‌ها را مدیریت می‌کند محدوده مدل‌های یادگیری فازی/عمیق را مورد بحث قرار می‌دهد که قادر به استخراج یک کلاس خاص و جداسازی نویز هستند پیش پردازش را در حین استفاده از طیفی توصیف می‌کند. ، بافتی، شاخص‌های CBSI و ضریب پراکندگی پشتی/شاخص پوشش گیاهی رادار (RVI) نقش داده‌های آموزشی برای مدیریت ناهمگونی در یک کلاس را مورد بحث قرار می‌دهد پشتیبانی از پردازش داده‌های چند سنسوری و چند زمانی از طریق نرم‌افزار SMIC داخلی شامل مطالعات موردی و کاربردهای عملی برای نقشه برداری تک کلاس این کتاب برای دانشجویان فارغ التحصیل / فوق لیسانس، محققان پژوهشی و متخصصانی که در محیط زیست، جغرافیا، علوم کامپیوتر، سنجش از دور، ژئوانفورماتیک، جنگلداری، کشاورزی، پس از بلایا، انتقال شهری کار می کنند در نظر گرفته شده است. مطالعات و سایر زمینه های مرتبط

tag : دانلود کتاب MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing , Download MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing , دانلود MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing , Download MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing Book , MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing دانلود , buy MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing , خرید کتاب MultiSensor و MultiTemporal Remote Sensing , دانلود کتاب MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing , کتاب MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing , دانلود MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing , خرید MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing , خرید کتاب MultiSensor and MultiTemporal Remote Sensing ,