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Deep Learning Approches for Geospatial Data Processsing

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Deep Learning Approches for Geospatial Data Processsing Deep Learning Approches for Geospatial Data Processsing

作者:N 
出版社:LAP Lambert Academic Publishing
出版日期:2024-04-03
語言:英文   規格:平裝 / 104頁 / 22.86 x 15.24 x 0.64 cm / 普通級/ 初版
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圖書介紹 - 資料來源:博客來   評分:
圖書名稱:Deep Learning Approches for Geospatial Data Processsing

內容簡介

This book equips you with the necessary knowledge and insights to grasp the transformative impact of deep learning on geospatial data processing, opening doors to a future brimming with possibilities and advancements across numerous domains.The landscape of geospatial data processing is undergoing a transformative shift driven by the immense power of deep learning. Our ability to analyze and extract meaningful insights from the ever-growing volume and complexity of geospatial data, encompassing satellite imagery, aerial photographs, point clouds, and sensor measurements, has been significantly enhanced.The vast realm of geospatial data, encompassing satellite imagery, point clouds, and sensor readings, holds immense potential for unlocking insights about our planet. However, the sheer volume, complexity, and variability of this data pose significant challenges to traditional processing methods. This book dives into the transformative power of deep learning, a cutting-edge approach within artificial intelligence, to address these hurdles.

 

詳細資料

  • ISBN:9786207483433
  • 規格:平裝 / 104頁 / 22.86 x 15.24 x 0.64 cm / 普通級 / 初版
  • 出版地:美國
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