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

Viimastel aastatel on teadusringkonnad mõistnud, et looduslike süsteemide ja inimtekkelise keskkonna vastastikuste mõjude paremaks mõistmiseks erinevates skaalades on vaja teha rohkem kaugseire alast uurimistööd. Integreeritud Maa süsteemi vaatluskeskus, mis ühendab pinnapõhised, õhus, kosmoses ja isegi maa-alused andurid koos kõikehõlmavate ja ennustavate võimalustega, näitab lubadust muuta globaalsete vee-, energia- ja süsinikutsüklite, aga ka maakasutuse ja maa uurimine. kaane muudatused. Selle raamatu eesmärk on tutvustada asjakohaseid kontseptsioone, tööriistu ja meetodeid integreeritud mitme sensoriga andmete liitmiseks ja masinõppetehnoloogiateks, et edendada keskkonnasäästlikkust. Aruka funktsioonide ekstraheerimise masinõppeprotsess koosneb tavalistest, sügavatest ja kiiretest õppimisalgoritmidest. Andmete liitmise ja kaugseire jaoks mõeldud masinõppe integreerimise nišš põhineb kaugseire teaduse uue teadusliku arhitektuuri loomisel, mis on loodud toetama nii numbriliste kui ka sümboolsete funktsioonide eraldamist, mida juhivad mitmed kognitiivselt orienteeritud masinõppeülesanded peenemas skaalas. Rühmitades platvormi disainis sarnase olemusega satelliitide komplekti, võib andmete ühendamine aidata häguste pikslite rekonstrueerimist ruumi domeenis või aegridade kujutiste ühendamist ajapiirkonnas või isegi mõlemat korraga. Raamat koosneb 5 osast, alates kaugseire aluspõhimõtetest, funktsioonide eraldamisest kaugseire jaoks, kujutise ja andmete liitmisest kaugseire jaoks, integreeritud andmete ühendamisest, andmete rekonstrueerimisest, andmete liitmisest ja masinõppest kuni kaugseireni keskkonnaotsuste analüüsimiseks. on kasulik viide kraadiõppuritele, akadeemilistele teadlastele ja töötavatele spetsialistidele, kes on seotud Maa süsteemide ja keskkonna uurimisega jätkusuutliku tuleviku nimel. Selle raamatu uusi teadmisi saab edukalt rakendada paljudes keskkonnateaduse ja -tehnika valdkondades.