Este libro presenta la teledetección hiperespectral como una tecnología de imagen transformadora que capta detalles intrincados en múltiples bandas espectrales. A partir de una tesis doctoral, el libro tiende un puente entre la exploración académica y las aplicaciones prácticas en la clasificación de imágenes hiperespectrales. Es pionero en metodologías novedosas que utilizan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, y presenta el marco de aprendizaje profundo adversarial para mejorar la precisión. El texto explora enfoques innovadores que emplean el análisis de componentes principales, la descomposición empírica de modos y las máquinas de vectores de soporte. También se presenta un método de clasificación semisupervisado inspirado en Cycle-GANs. El libro pretende ofrecer una comprensión exhaustiva de las imágenes hiperespectrales, sus metodologías e implicaciones prácticas, sirviendo como un valioso recurso para estudiantes, investigadores y profesionales en este campo.
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