Remote Sensing Intelligent Interpretation for Mine Geological Environment : From Land Use and Land Cover Perspective
Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level ta...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Chen, Weitao [verfasserIn] Li, Xianju [verfasserIn] Wang, Lizhe [verfasserIn] |
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| Format: |
E-Book |
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| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Singapore: Springer Nature Singapore ; 2022. Singapore: Imprint: Springer ; 2022. |
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| Ausgabe: |
1st ed. 2022. |
| Schlagwörter: |
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| Umfang: |
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| Links: | |
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| ISBN: |
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| 520 | |a This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. | ||
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Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. Geographic information systems. Machine learning. Signal processing. Geology. Environmental monitoring. Li, Xianju verfasserin aut Wang, Lizhe verfasserin aut 9789811937385 9789811937408 9789811937415 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937385 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937408 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937415 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1814987568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20220825153444 Cover ZDB-2-SEB 2022 ZDB-2-EES 2022 ZDB-2-SXEE 2022 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 910.285 22 01 0018 4453402171 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 01-09-22 65 01 0003 4184047874 03 --%%-- ebook --%%-- --%%-- OLR-SEB-ZDB-2-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. k3o 01-09-22 110 01 3110 4184015220 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 01-09-22 120 01 0715 4195014123 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 07-10-22 130 01 0700 4184031587 OLR-SEB Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 01-09-22 132 01 0959 4183941105 OLR-ESP-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. k 01-09-22 186 01 0519 4183961017 OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 01-09-22 285 01 0517 4184034241 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-ESP-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 01-09-22 370 01 4370 418395312X olr-springer Vervielfältigungen (z.B. 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Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 381 01 4381 Zugriff nur für GEOMAR-Mitarbeiter / Access for GEOMAR employees only https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 2003 01 DE-25 https://www.redi-bw.de/start/unifr/EBooks-springer/10.1007/978-981-19-3739-2 2011 01 DE-16 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 2014 01 DE-90 Zugang im Netz des KIT https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 2014 02 DE-90 Zugang im Netz der HKA https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 2015 01 DE-93 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 2148 01 DE-950 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 132 01 0959 00 EBooks Springer Earth and environmental sciences 2027 01 DE-105 00 s ebook 23 01 0830 2021-01171, 2021-01172, 2021-01173, 2021-01174, 2021-01175, 2021-01193, 2021-01194, 2021-01215, 2021-01216, 2021-01217, 2021-01218, 2021-01247 22 01 0018 Olr-seb-ees 23 01 0830 olr-springer 60 01 0705 SpringerLink 62 01 0028 OLR-EES 65 01 0003 OLR-SEB-ZDB-2-EES 110 01 3110 OLR-SEB 120 01 0715 alma 130 01 0700 OLR-SEB 132 01 0959 OLR-ESP-EES 132 01 0959 OLR-ESP 186 01 0519 OLR-SEB 285 01 0517 OLR-ESP-EES 370 01 4370 olr-springer 381 01 4381 OLR-SEB 23 01 0830 2022.09.01 |
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Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level tasks -- Mine target detection by remote sensing and deep learning -- Mine remote sensing scene classification by deep learning -- Mine land occupation classification based on machine learning and remote sensing images -- Mine land occupation classification based on deep learning and remote sensing images -- Concluding remarks. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. Geographic information systems. Machine learning. Signal processing. Geology. Environmental monitoring. Li, Xianju verfasserin aut Wang, Lizhe verfasserin aut 9789811937385 9789811937408 9789811937415 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937385 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937408 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937415 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1814987568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20220825153444 Cover ZDB-2-SEB 2022 ZDB-2-EES 2022 ZDB-2-SXEE 2022 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 910.285 22 01 0018 4453402171 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level tasks -- Mine target detection by remote sensing and deep learning -- Mine remote sensing scene classification by deep learning -- Mine land occupation classification based on machine learning and remote sensing images -- Mine land occupation classification based on deep learning and remote sensing images -- Concluding remarks. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. Geographic information systems. Machine learning. Signal processing. Geology. Environmental monitoring. Li, Xianju verfasserin aut Wang, Lizhe verfasserin aut 9789811937385 9789811937408 9789811937415 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937385 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937408 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937415 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1814987568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20220825153444 Cover ZDB-2-SEB 2022 ZDB-2-EES 2022 ZDB-2-SXEE 2022 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 910.285 22 01 0018 4453402171 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 01-09-22 65 01 0003 4184047874 03 --%%-- ebook --%%-- --%%-- OLR-SEB-ZDB-2-EES Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. k3o 01-09-22 110 01 3110 4184015220 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 01-09-22 120 01 0715 4195014123 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma z 07-10-22 130 01 0700 4184031587 OLR-SEB Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. 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Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. 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Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level tasks -- Mine target detection by remote sensing and deep learning -- Mine remote sensing scene classification by deep learning -- Mine land occupation classification based on machine learning and remote sensing images -- Mine land occupation classification based on deep learning and remote sensing images -- Concluding remarks. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. Geographic information systems. Machine learning. Signal processing. Geology. Environmental monitoring. Li, Xianju verfasserin aut Wang, Lizhe verfasserin aut 9789811937385 9789811937408 9789811937415 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937385 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937408 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9789811937415 https://doi.org/10.1007/978-981-19-3739-2 X:SPRINGER Resolving-System lizenzpflichtig https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1814987568cov.jpg V:DE-576 X:SPRINGER image/jpeg 20220825153444 Cover ZDB-2-SEB 2022 ZDB-2-EES 2022 ZDB-2-SXEE 2022 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_186 ISIL_DE-519 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_381 ISIL_DE-Ki130 GBV_ILN_2003 ISIL_DE-25 GBV_ILN_2011 ISIL_DE-16 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 910.285 22 01 0018 4453402171 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Olr-seb-ees Vervielfältigungen (z.B. 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Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Geographic information systems.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Machine learning.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Signal processing.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Geology.</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Environmental monitoring.</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Li, Xianju</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Wang, Lizhe</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield 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code="m">X:SPRINGER</subfield><subfield code="x">Resolving-System</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="u">https://swbplus.bsz-bw.de/bsz1814987568cov.jpg</subfield><subfield code="m">V:DE-576</subfield><subfield code="m">X:SPRINGER</subfield><subfield code="q">image/jpeg</subfield><subfield code="v">20220825153444</subfield><subfield code="3">Cover</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-2-SEB</subfield><subfield code="b">2022</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-2-EES</subfield><subfield code="b">2022</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-2-SXEE</subfield><subfield code="b">2022</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_22</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">zu</subfield><subfield code="z">10-01-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">23</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0830</subfield><subfield code="b">4183995604</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">olr-springer</subfield><subfield code="u">i</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-09-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">4183964008</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">SpringerLink</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-09-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">4184042414</subfield><subfield code="h">OLR-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-09-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4184047874</subfield><subfield code="c">03</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">ebook</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB-ZDB-2-EES</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">k3o</subfield><subfield code="z">01-09-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">4184015220</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">01-09-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">4195014123</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-10-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">4184031587</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z. B. Kopien, Downloads) nur für den eigenen wissenschaftlichen Gebrauch. Keine Weitergabe an Dritte. 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Remote Sensing Intelligent Interpretation for Mine Geological Environment From Land Use and Land Cover Perspective |
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Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level tasks -- Mine target detection by remote sensing and deep learning -- Mine remote sensing scene classification by deep learning -- Mine land occupation classification based on machine learning and remote sensing images -- Mine land occupation classification based on deep learning and remote sensing images -- Concluding remarks. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. |
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Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level tasks -- Mine target detection by remote sensing and deep learning -- Mine remote sensing scene classification by deep learning -- Mine land occupation classification based on machine learning and remote sensing images -- Mine land occupation classification based on deep learning and remote sensing images -- Concluding remarks. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. |
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Preface.-Mine geological environment: An overview.-Multimodal remote sensing science and technology.-Deep learning technology for remote sensing intelligent interpretation.-Remote sensing interpretation signs of mine land occupation type -- Mine remote sensing dataset construction for multi-level tasks -- Mine target detection by remote sensing and deep learning -- Mine remote sensing scene classification by deep learning -- Mine land occupation classification based on machine learning and remote sensing images -- Mine land occupation classification based on deep learning and remote sensing images -- Concluding remarks. This book examines the theory and methods of remote sensing intelligent interpretation based on deep learning. Based on geological and environmental effects on mines, this book constructs a set of systematic mine remote sensing datasets focusing on the multi-level task with the system of “target detection→scene classification→semantic segmentation." Taking China’s Hubei Province as an example, this book focuses on the following four aspects: 1. Development of a multiscale remote sensing dataset of the mining area, including mine target remote sensing dataset, mine (including non-mine areas) remote sensing scene dataset, and semantic segmentation remote sensing dataset of mining land cover. The three datasets are the basis of intelligent interpretation based on deep learning. 2. Research on mine target remote sensing detection method based on deep learning. 3. Research on remote sensing scene classification method of mine and non-mine areas based on deep learning. 4. Research on the fine-scale classification method of mining land cover based on semantic segmentation. The book is a valuable reference both for scholars, practitioners and as well as graduate students who are interested in mining environment research. |
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