Titre original :
Artificial Neural Networks and Evolutionary Computation in Remote Sensing
Contenu du livre :
Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) et les méthodes de calcul évolutionnaire ont été utilisés avec succès dans les applications de télédétection, car ils offrent des avantages uniques pour l'analyse des images télédétectées. Les réseaux neuronaux artificiels sont efficaces pour trouver des relations et des structures sous-jacentes dans des ensembles de données multidimensionnelles.
Grâce aux nouveaux capteurs, nous disposons d'images comportant davantage de bandes spectrales à des résolutions spatiales plus élevées, ce qui rappelle clairement les problèmes liés aux données volumineuses (big data). À cette fin, les algorithmes évolutionnaires deviennent la meilleure solution pour l'analyse.
Ce livre comprend onze articles de haute qualité, sélectionnés après un processus de révision minutieux, traitant de problèmes actuels de télédétection. Dans les chapitres du livre, l'optimisation superstructurelle a été suggérée pour la conception optimale des réseaux neuronaux de type feedforward, des réseaux CNN ont été déployés pour une charge utile de nanosatellite afin de sélectionner des images éligibles pour la transmission au sol, un nouveau réseau neuronal convolutionnel à valeur de caractéristique pondérée (WFCNN) a été appliqué pour la segmentation fine d'images de télédétection et l'extraction d'informations améliorées sur l'utilisation des terres, Des modèles de détection d'objets basés sur des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) de pointe ont été appliqués pour détecter automatiquement des avions et des navires dans des images satellite HRV, une stratégie de détection grossière à fine a été employée pour détecter des navires de différentes tailles, et un réseau quadruplet profond (DQN) a été proposé pour la classification d'images hyperspectrales.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783039438273 |
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| Reliure : | Relié |
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