Padroneggiare l'imaging iperspettrale utilizzando il ML e le caratteristiche spaziali-spettrali
Una guida approfondita alle tecniche analitiche avanzate e alle migliori pratiche
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Questo libro introduce il telerilevamento iperspettrale come tecnologia di imaging trasformativa, in grado di catturare dettagli intricati su più bande spettrali. Nato da una tesi di dottorato, il libro è un ponte tra l'esplorazione accademica e le applicazioni pratiche nella classificazione delle immagini iperspettrali. È pioniere di metodologie innovative che utilizzano l'apprendimento profondo e l'apprendimento automatico, con il Deep Adversarial Learning Framework per una maggiore precisione. Il testo esplora approcci innovativi che impiegano l'analisi delle componenti principali, la de...
Questo libro introduce il telerilevamento iperspettrale come tecnologia di imaging trasformativa, in grado di catturare dettagli intricati su più bande spettrali. Nato da una tesi di dottorato, il libro è un ponte tra l'esplorazione accademica e le applicazioni pratiche nella classificazione delle immagini iperspettrali. È pioniere di metodologie innovative che utilizzano l'apprendimento profondo e l'apprendimento automatico, con il Deep Adversarial Learning Framework per una maggiore precisione. Il testo esplora approcci innovativi che impiegano l'analisi delle componenti principali, la decomposizione di modalità empirica e le macchine a vettori di supporto. Viene inoltre presentato un metodo di classificazione semi-supervisionato ispirato alle Cycle-GAN. Il libro si propone di offrire una comprensione completa dell'imaging iperspettrale, delle sue metodologie e delle sue implicazioni pratiche, fungendo da preziosa risorsa per studenti, ricercatori e operatori del settore.
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