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人工智能在卫星遥感数据对地观测中的应用

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人工智能在卫星遥感数据对地观测中的应用
编辑: 玛丽亚·皮娅·德尔·罗索1;亚历山德罗Sebastianelli1;西尔维亚Liberata Ullo1
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出版年: 2021

地球观测(EO)涉及数据的收集、分析和展示,以监测和评估自然和建筑环境的状态和变化。这项技术有许多应用,包括天气预报、跟踪生物多样性、测量土地利用变化、监测和应对自然灾害、管理自然资源、监测新出现的疾病和健康风险,以及预测、适应和缓解气候变化。这本书展示了神经网络、深度学习等人工智能尖端技术如何应用于对地观测卫星数据的处理。本书的目标之一是解释如何开发一套库,以实现人工智能,可以克服一些限制,包括不同方面的研究,从数据融合到散斑滤波。在第一部分,作者介绍了遥感概念和深度神经网络和卷积神经网络。在书的第二部分,他们展示了用于图像处理的主要工具,几个模拟和具体案例研究的数据处理以及相关数据集的测试。这本书的结尾是结论,开放的问题和未来的工作和人工智能技术应用于未来的卫星任务的前景。这本书将引起致力于使用机器学习工具处理遥感数据——特别是卫星数据——用于地球观测的研究人员的兴趣。这本书也可以作为在许多其他研究领域的研究人员的指南,他们对使用ML技术来处理数据和获得可靠的结果感兴趣,因此他们可以为他们的具体目标做出明智的决定。

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