Description

Change Detection and Image Time Series Analysis 2 presents supervised machine-learning-based methods for temporal evolution analysis by using image time series associated with Earth observation data. Chapter 1 addresses the fusion of multisensor, multiresolution and multitemporal data. It proposes two supervised solutions that are based on a Markov random field: the first relies on a quad-tree and the second is specifically designed to deal with multimission, multifrequency and multiresolution time series. Chapter 2 provides an overview of pixel based methods for time series classification, from the earliest shallow learning methods to the most recent deep-learning-based approaches. Chapter 3 focuses on very high spatial resolution data time series and on the use of semantic information for modeling spatio-temporal evolution patterns. Chapter 4 centers on the challenges of dense time series analysis, including pre processing aspects and a taxonomy of existing methodologies. Finally, since the evaluation of a learning system can be subject to multiple considerations, Chapters 5 and 6 offer extensive evaluations of the methodologies and learning frameworks used to produce change maps, in the context of multiclass and/or multilabel change classification issues. LangueenVersionCouverture rigideDate de sortie initiale04 janvier 2022Nombre de pages272

Personnes impliquées

Auteur principal

A Atto

Deuxième auteur

Francesca Bovolo

Rédacteur en chef

Abdourrahmane M. Atto

Deuxième rédacteur

Francesca Bovolo

Editeur principal

Iste Ltd

Informations sur le fabricant

Nom du fabricantWiley-VCH GmbHAdresse du fabricantBoschstrasse 12 | 69469| Weinheim| DEAdresse électronique du fabricant[email protected]

Autres spécifications

Hauteur de l’emballage10 mmHauteur du produit10 mmLargeur d’emballage10 mmLargeur du produit10 mmLivre d‘étudeNonLongueur d’emballage10 mmLongueur du produit10 mmPoids de l’emballage454 gPornoNonÉdition2e édition

EAN

EAN9781789450576

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