Változásérzékelés és képi idősorelemzés 2: Szupervizált módszerek

Eredeti címe:

Change Detection and Image Time Series Analysis 2: Supervised Methods

Könyv tartalma:

A Change Detection and Image Time Series Analysis 2 (Változásfelismerés és képi idősorok elemzése) című könyv a földmegfigyelési adatokhoz kapcsolódó képi idősorok felhasználásával az időbeli fejlődés elemzésének felügyelt, gépi tanuláson alapuló módszereit mutatja be. Az 1. fejezet a multiszenzoros, többfelbontású és többidőbeli adatok fúziójával foglalkozik. Két felügyelt megoldást javasol, amelyek Markov véletlenszerű mezőn alapulnak: az első egy négyzetfára támaszkodik, a második pedig kifejezetten a többszörös sugárzású, többfrekvenciás és többfelbontású idősorok kezelésére készült.

A 2. fejezet áttekintést nyújt az idősorok osztályozására szolgáló pixelalapú módszerekről, a legkorábbi sekély tanuláson alapuló módszerektől a legújabb mélytanuláson alapuló megközelítésekig.

A 3. fejezet a nagyon nagy térbeli felbontású adatok idősoraira és a szemantikus információk felhasználására összpontosít a tér-időbeli fejlődési minták modellezésére.

A 4. fejezet a sűrű idősorok elemzésének kihívásaival foglalkozik, beleértve az előfeldolgozási szempontokat és a meglévő módszerek taxonómiáját. Végül, mivel egy tanulási rendszer értékelésénél több szempontot is figyelembe lehet venni,.

Az 5. és 6. fejezet a változás-térképek előállítására használt módszertanok és tanulási keretrendszerek átfogó értékelését kínálja a többosztályos és/vagy többcímkés változásosztályozási kérdések összefüggésében.