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Kernel-Methoden zur Fernerkundungsdatenanalyse von Gustau Camps-Valls (englisch) -

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ISBN-13: 9780470722114

Book Title: Kernel Methods for Remote Sensing Data Analysis

ISBN: 9780470722114

Publication Year: 2009

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Publication Name: Kernel Methods for Remote Sensing Data Analysis

Item Height: 263mm

Author: Lorenzo Bruzzone, Gustau Camps-Valls

Publisher: John Wiley & Sons INC International Concepts

Item Width: 176mm

Subject: Geography & Geosciences

Item Weight: 924g

Number of Pages: 434 Pages

Über dieses Produkt

Product Information

Kernel methods have long been established as effective techniques in the framework of machine learning and pattern recognition, and have now become the standard approach to many remote sensing applications. With algorithms that combine statistics and geometry, kernel methods have proven successful across many different domains related to the analysis of images of the Earth acquired from airborne and satellite sensors, including natural resource control, detection and monitoring of anthropic infrastructures (e.g. urban areas), agriculture inventorying, disaster prevention and damage assessment, and anomaly and target detection. Presenting the theoretical foundations of kernel methods (KMs) relevant to the remote sensing domain, this book serves as a practical guide to the design and implementation of these methods. Five distinct parts present state-of-the-art research related to remote sensing based on the recent advances in kernel methods, analysing the related methodological and practical challenges: Part I introduces the key concepts of machine learning for remote sensing, and the theoretical and practical foundations of kernel methods. Part II explores supervised image classification including Super Vector Machines (SVMs), kernel discriminant analysis, multi-temporal image classification, target detection with kernels, and Support Vector Data Description (SVDD) algorithms for anomaly detection. Part III looks at semi-supervised classification with transductive SVM approaches for hyperspectral image classification and kernel mean data classification. Part IV examines regression and model inversion, including the concept of a kernel unmixing algorithm for hyperspectral imagery, the theory and methods for quantitative remote sensing inverse problems with kernel-based equations, kernel-based BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function), and temperature retrieval KMs. Part V deals with kernel-based feature extraction and provides a review of the principles of several multivariate analysis methods and their kernel extensions. This book is aimed at engineers, scientists and researchers involved in remote sensing data processing, and also those working within machine learning and pattern recognition.

Product Identifiers

Publisher

John Wiley & Sons INC International Concepts

ISBN-13

9780470722114

eBay Product ID (ePID)

92043048

Product Key Features

Author

Lorenzo Bruzzone, Gustau Camps-Valls

Publication Name

Kernel Methods for Remote Sensing Data Analysis

Format

Hardcover

Language

English

Subject

Geography & Geosciences

Publication Year

2009

Type

Textbook

Number of Pages

434 Pages

Dimensions

Item Height

263mm

Item Width

176mm

Item Weight

924g

Additional Product Features

Country/Region of Manufacture

United States

Editor

Gustau Camps-Valls, Lorenzo Bruzzone

Artikelbeschreibung des Verkäufers

Rechtliche Informationen des Verkäufers

ABC Books Ltd

Unit 2D

Gatwick Gate Industrial Estate

Crawley, Lowfield Heath

London

RH11 0TG

United Kingdom

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GB 324767388

Handelsregisternummer:

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