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Das Hauptziel dieses Buches ist es, einen systematischen Ansatz zur Schätzung von Ernteerträgen (Paddy, Erdnuss) für Fernerkundungsanwendungen unter Verwendung von NOAA- und Landsat-8-Satellitenbildern vorzuschlagen. Im Allgemeinen sind die empfangenen Bilder von Natur aus verrauscht. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, wurden räumliche und frequenzbasierte Rauschunterdrückungstechniken vorgeschlagen und im Detail diskutiert, indem sie sowohl für NOAA- als auch für Landsat-8-Bilder implementiert wurden. Danach werden in diesem Buch empirische Modelle zur Schätzung von Ernteerträgen…mehr

Produktbeschreibung
Das Hauptziel dieses Buches ist es, einen systematischen Ansatz zur Schätzung von Ernteerträgen (Paddy, Erdnuss) für Fernerkundungsanwendungen unter Verwendung von NOAA- und Landsat-8-Satellitenbildern vorzuschlagen. Im Allgemeinen sind die empfangenen Bilder von Natur aus verrauscht. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, wurden räumliche und frequenzbasierte Rauschunterdrückungstechniken vorgeschlagen und im Detail diskutiert, indem sie sowohl für NOAA- als auch für Landsat-8-Bilder implementiert wurden. Danach werden in diesem Buch empirische Modelle zur Schätzung von Ernteerträgen sowohl für NOAA- als auch für Landsat 8-Satellitendaten vorgeschlagen, um die Ernteerträge von Paddy und Erdnuss mit Hilfe von Fernerkundungsbildern und meteorologischen Parametern zu schätzen. Dadurch kann gesagt werden, dass diese Forschungsarbeit als sekundäre Meinung bei der Schätzung von Ernteerträgen im Untersuchungsgebiet verwendet werden kann.
Autorenporträt
K. Sateesh Kumar lavora come professore assistente presso lo SNIST di Hyderabad. Le sue aree di interesse sono l'elaborazione digitale delle immagini, il telerilevamento e l'apprendimento automatico, ecc. Prof. G. Sreenivasulu, professore di ECE, SVUCE, S V University. Ha diverse pubblicazioni internazionali in riviste e conferenze rinomate.