Освоение гиперспектральной съемки с помощью ML и пространственно-спектральных характеристик

Эта книга представляет гиперспектральное дистанционное зондирование как преобразующую технологию получения изображений позволяющую улавливать мельчайшие детали в нескольких спектральных диапазонах. Книга основанная на докторской диссертации объединяет академические исследования и практические приложения в области классификации гиперспектральных изображений. В ней представлены новые методологии использующие глубокое обучение и машинное обучение а также фреймворк глубокого адверсарного обучения для повышения точности. В тексте рассматриваются новаторские подходы использующие анализ главных компонент эмпирическую модальную декомпозицию и машины вспомогательных векторов. Также представлен метод полуподконтрольной классификации вдохновленный циклическими ГЭНами. Цель книги - дать полное представление о гиперспектральной съемке ее методологиях и практических последствиях что послужит ценным источником информации для студентов исследователей и практиков в этой области.