Dominio de las imágenes hiperespectrales mediante ML y características espaciales-espectrales
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Este libro presenta la teledetección hiperespectral como una tecnología de imagen transformadora que capta detalles intrincados en múltiples bandas espectrales. A partir de una tesis doctoral, el libro tiende un puente entre la exploración académica y las aplicaciones prácticas en la clasificación de imágenes hiperespectrales. Es pionero en metodologías novedosas que utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, y presenta el marco de aprendizaje profundo adversarial para mejorar la precisión. El texto explora enfoques innovadores que emplean el análisis de componen...
Este libro presenta la teledetección hiperespectral como una tecnología de imagen transformadora que capta detalles intrincados en múltiples bandas espectrales. A partir de una tesis doctoral, el libro tiende un puente entre la exploración académica y las aplicaciones prácticas en la clasificación de imágenes hiperespectrales. Es pionero en metodologías novedosas que utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, y presenta el marco de aprendizaje profundo adversarial para mejorar la precisión. El texto explora enfoques innovadores que emplean el análisis de componentes principales, la descomposición empírica de modos y las máquinas de vectores de soporte. También se presenta un método de clasificación semisupervisado inspirado en Cycle-GANs. El libro pretende ofrecer una comprensión exhaustiva de las imágenes hiperespectrales, sus metodologías e implicaciones prácticas, sirviendo como un valioso recurso para estudiantes, investigadores y profesionales en este campo.
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