Produktbild: Bhatti, U: Deep Learning for Earth Observation and Climate M
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Bhatti, U: Deep Learning for Earth Observation and Climate M

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142,99 € UVP 161,50 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.06.2025

Herausgeber

Uzair Aslam Bhatti + weitere

Verlag

Elsevier Science & Technology

Seitenzahl

314

Maße (L/B/H)

27,3/21,7/1,6 cm

Gewicht

1000 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-443-24712-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.06.2025

Herausgeber

Verlag

Elsevier Science & Technology

Seitenzahl

314

Maße (L/B/H)

27,3/21,7/1,6 cm

Gewicht

1000 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-443-24712-5

EU-Ansprechpartner

Zeitfracht Medien GmbH
Ferdinand-Jühlke-Straße 7
99095 Erfurt
DE
produktsicherheit@zeitfracht.de

Herstelleradresse

Elsevier Science & Technology
London Wall 125
EC2Y 5AS London
GB
tradeorders@elsevier.com

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  • Produktbild: Bhatti, U: Deep Learning for Earth Observation and Climate M
  • 1. Introduction: Advancing Ecological Protection Through Integrated GIS-Enabled Environmental Monitoring: A Holistic Approach to Addressing Environmental Pollution

    Section I: Deep Learning For Climate Change
    2. Secure Data Storage and Processing Architectures for Climate IoT Systems
    3. Artificial Intelligence for Remote Sensing and Climate Monitoring
    4. Carbon emission pattern analysis and its relationship with climate change

    Section II: Deep Learning For Ecological Patterns
    5. Application of GIS and remote sensing technology in ecosystem services and biodiversity conservation
    6. Unlocking Environmental Secrets with Deep Learning: Pioneering Progress and Uses in India’s Earth Surveillance and Climate Tracking
    7. Application of machine learning to urban ecology

    Section III: Deep Learning For GIS
    8. An integrated deep learning-based approach for traffic maintenance prediction with GIS data
    9. Enriching the metadata of map images: a deep learning approach with GIS-based data augmentation

    Section IV: Deep Learning For Lulc
    10. Enhancing Geospatial Insights: A Data-Driven Approach to Multi-Source Remote Sensing Fusion
    11. Climate change air quality monitoring using Sentimental 2 dataset
    12. Latest trends in LULC monitoring using Deep Learning

    Section V: Deep Learning For Oceans
    13. Oceanic Biometric Recognition Algorithm Based on Generalized Zero-Shot Learning
    14. Remote Sensing lmage Fusion Based on Deep Learning and Convolutional Neural Network Technique
    15. Oil Spills and the Ripple Effect: Exploring Climate and Environmental Impacts Through a Deep Learning Lens