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Kawulok / Celebi / Smolka

Super-Resolution for Remote Sensing

Medium: Buch
ISBN: 978-3-031-68105-9
Verlag: Springer Nature Switzerland
Erscheinungstermin: 15.10.2024
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This book provides a comprehensive perspective over the landscape of super-resolution techniques developed for and applied to remotely-sensed images. The chapters tackle the most important problems that professionals face when dealing with super-resolution in the context of remote sensing. These are: evaluation procedures to assess the super-resolution quality; benchmark datasets (simulated and real-life); super-resolution for specific data modalities (e.g., panchromatic, multispectral, and hyperspectral images); single-image super-resolution, including generative adversarial networks; multi-image fusion (temporal and/or spectral); real-world super-resolution; and task-driven super-resolution. The book presents the results of several recent surveys on super-resolution specifically for the remote sensing community.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783031681059
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-031-68105-9
  • Verlag: Springer Nature Switzerland
  • Erscheinungstermin: 15.10.2024
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 2024
  • Serie: Unsupervised and Semi-Supervised Learning
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 762 g
  • Seiten: 384
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 27 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Chapter 1 Introduction to Super-Resolution for Remotely Sensed Hyperspectral Images.- Chapter 2 Real-World Unsupervised Remote Sensing Image Super-Resolution: Addressing Challenges, Solution and Future Prospects.- Chapter 3 Advancements in Deep Learning-Based Super-Resolution for Remote Sensing: A Comprehensive Review and Future Directions.- Chapter 4 Multi-Image Super-Resolution Using Graph Neural Networks.- Chapter 5 Effectiveness Analysis of Example-Based Machine Learning and Deep Learning Methods for Super-Resolution Hyperspectral Images.- Chapter 6 Synergy of Images: Multi-Image Fusion Empowering Super-Resolution in Remote Sensing.- Chapter 7 Unsupervised Pansharpening using ConvNets.- Chapter 8 A comprehensive overview of satellite image fusion: From classical model-based to cutting-edge deep learning approaches.- Chapter 9 Super-Resolution for Spectral Image.