Multisensor Data Fusion and Machine Learning for Environmenta... - 9781498774338

Dažos pēdējos gados zinātnieku aprindas ir sapratušas, ka, lai iegūtu labāku izpratni par mijiedarbību starp dabas sistēmām un cilvēka radīto vidi dažādos mērogos, ir vajadzīgi vairāk pētījumu attālās uzrādes jomā. Integrēta Zemes sistēmas observatorija, kas apvieno virszemes, gaisa, kosmosa un pat pazemes sensorus ar visaptverošām un prognozēšanas iespējām, liecina par solījumu mainīt globālo ūdens, enerģijas un oglekļa ciklu, kā arī zemes izmantošanas un zemes izpēti. vāka izmaiņas. Šīs grāmatas mērķis ir iepazīstināt ar atbilstošu koncepciju, rīku un metožu kopumu integrētai daudzsensoru datu saplūšanai un mašīnmācīšanās tehnoloģijām, lai veicinātu vides ilgtspējību. Mašīnmācīšanās process inteliģentai funkciju iegūšanai sastāv no regulāriem, dziļiem un ātriem mācīšanās algoritmiem. Niša datu saplūšanas un mašīnmācīšanās integrēšanai attālās uzrādes pamatā ir jaunas zinātniskas arhitektūras izveide attālās uzrādes zinātnē, kas ir paredzēta, lai atbalstītu skaitlisku, kā arī simbolisku iezīmju ieguvi, ko pārvalda vairāki kognitīvi orientēti mašīnmācīšanās uzdevumi smalkākā mērogā. Sagrupējot satelītu komplektu ar līdzīgu raksturu platformas dizainā, datu apvienošana var palīdzēt mākoņainu pikseļu rekonstrukcijai kosmosa domēnā vai laika rindu attēlu savienošanai laika domēnā vai pat abos vienlaicīgi. Grāmata ir sakārtota piecās daļās, sākot no attālās uzrādes pamatprincipiem, funkciju ieguves tālvadības uzraudzībai, attēlu un datu sapludināšanas tālvadībai, integrētu datu sapludināšanu, datu rekonstrukciju, datu saplūšanu un mašīnmācīšanos, līdz attālajai izpētei vides lēmumu analīzei. būs noderīga atsauce maģistrantiem, akadēmiskajiem zinātniekiem un strādājošiem profesionāļiem, kuri ir iesaistīti Zemes sistēmu un vides izpētē ilgtspējīgai nākotnei. Jaunās zināšanas šajā grāmatā var veiksmīgi pielietot daudzās vides zinātnes un inženierzinātņu jomās.