

مصدر الكتاب
تم نشر هذا الكتاب بهدف النفع العام، وذلك بموجب رخصة المشاع الإبداعي، أو بناءً على موافقة من المؤلف أو دار النشر. في حال وجود أي اعتراض على النشر، يُرجى التواصل معنا لنتخذ الإجراء المناسب.
اقتباس
مراجعة
حفظ
مشاركة
وصف الكتاب
"Remote Sensing Time Series Image Processing" by Qihao Weng provides a comprehensive guide to the processing and analysis of time series remote sensing data. The book covers various aspects of remote sensing time series, including data acquisition, processing, interpretation, and applications. The author presents a variety of techniques and algorithms for analyzing time series data, with a focus on the challenges and opportunities associated with processing large amounts of data.
The book starts with an introduction to remote sensing time series, followed by an overview of the types of data available, such as satellite imagery and LiDAR data. The author then delves into various preprocessing techniques, including image registration, atmospheric correction, and image compositing. These preprocessing steps are crucial for generating high-quality time series data.
Next, the book covers various analysis techniques for remote sensing time series, such as change detection, classification, and object-based image analysis. The author also discusses more advanced techniques, including spectral mixture analysis, time series clustering, and data fusion.
The book also highlights the applications of remote sensing time series in various fields, such as land use and land cover mapping, vegetation monitoring, urban growth analysis, and climate change research. The author provides real-world examples and case studies to demonstrate the practical use of remote sensing time series data.
Furthermore, the book addresses the challenges and limitations of remote sensing time series analysis, including data quality, computational resources, and temporal and spatial resolution. The author discusses strategies for overcoming these challenges and improving the accuracy of the analysis.
Overall, "Remote Sensing Time Series Image Processing" is an essential resource for researchers, practitioners, and students working in the field of remote sensing. The book offers a comprehensive overview of the techniques and applications of remote sensing time series, as well as practical guidance for processing and analyzing large amounts of data. Its insights can be applied to a wide range of fields, from environmental monitoring to urban planning and beyond.
كيهاو ونغ
كيهاو ونغ أستاذ الجغرافيا بجامعة ولاية إنديانا وخبير في الاستشعار عن بعد وعلوم المعلومات الجغرافية. له العديد من الكتب والأوراق العلمية حول هذه الموضوعات.
من أبرز أعماله كتاب "الاستشعار عن بعد وتكامل نظم المعلومات الجغرافية: النظريات والأساليب والتطبيقات" ، الذي يقدم نظرة عامة على المبادئ الأساسية والتطبيقات العملية للاستشعار عن بعد وأنظمة المعلومات الجغرافية (GIS). يغطي الكتاب مجموعة واسعة من الموضوعات ، بما في ذلك الحصول على بيانات الاستشعار عن بعد ومعالجتها ، وتفسير الصور وتصنيفها ، والتحليل المكاني ، وتصميم وإدارة قاعدة بيانات نظم المعلومات الجغرافية.
كتاب مهم آخر من تأليف كيهاو ونغ هو "مشاكل الحجم في الاستشعار عن بعد" ، والذي يستكشف تحديات تحليل بيانات الاستشعار عن بعد على مستويات مختلفة. يغطي الكتاب موضوعات مثل التأثيرات المعتمدة على المقياس على تفسير الصور وتحليلها ، وتكامل البيانات متعدد النطاقات ، وقوانين القياس والهندسة الكسورية في الاستشعار عن بعد.
كتبكيهاو ونغ أيضًا بشكل مكثف عن تطبيقات الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية في مختلف المجالات ، بما في ذلك التخطيط الحضري والإدارة البيئية. يركز كتابه "الاستشعار عن بعد لإدارة الاستخدام المستدام للأراضي" على استخدام الاستشعار عن بعد ونظام المعلومات الجغرافية لرصد وإدارة التغيرات في استخدام الأراضي وتأثيراتها على البيئة والمجتمع.
بالإضافة إلى أبحاثه وكتاباته ، يشارك كيهاو ونغ بنشاط في تعليم وتوجيه الطلاب في مجال الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية. حصل على العديد من الجوائز والأوسمة لمساهماته في هذا المجال ، بما في ذلك جائزة زميل الجمعية الأمريكية المرموقة للمسح التصويري والاستشعار عن بعد (ASPRS).
بشكل عام ، يعتبر كيهاو ونغ شخصية محترمة ومؤثرة للغاية في مجال الاستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية ، وقد ساعدت مساهماته في تعزيز فهمنا واستخدامنا لهذه التقنيات في مجموعة واسعة من التطبيقات.
قيم الآن
1 نجوم
2 نجوم
3 نجوم
4 نجوم
5 نجوم
اقتباسات
الأعلى تقييماً
الأحدث
اقتباس
كن أول من يترك اقتباسًا واكسب 10 نقاط
بدلاً من 3
التعليقات
كن أول من يترك تعليقًا واكسب 5 نقاط
بدلاً من 3