Теория и применение добычи космических данных (3 -е издание)
Цена: 1 649руб. (¥78)
Артикул: 610533458175
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥42.9907руб.
¥25.18533руб.
¥59.21 251руб.
¥48.991 036руб.
Выбор редактора
Космическая информационная система, обработка данных
Каталог
Каталог
“Серия технологий наблюдения и навигации Земли”Написание инструкций
Предисловие 1
Предисловие 2
Предисловие третье
Предисловие
Третье издание Предисловие
II предисловие
** Издание предыдущей высказывания
Глава 1 Введение 1
1.1 Происхождение пространственных данных 1
1.2 Значение пространственных данных.
1.3 Проблемы в добыче пространственных данных 10
1.4 Контент и организационная структура этой книги 13
Глава 2 Основы пространственных данных.
2.1 Основное определение и природа 16
2.2 Propatial Data Mining Pyramid 19
2.3 Перспектива интеллектуального анализа пространственных данных 23
2.4 Типы знаний о добыче пространственных данных 30
2.5 Экспрессия пространственных знаний 33
2.6 Взаимосвязь между интеллектуальным интеллектуальным анализом и связанными с ними дисциплинам 35
Глава 3 Источники данных для добычи пространственных данных 39
3.1 Содержание и характеристики пространственных данных 39
3.2 Получение пространственных данных 42
3.3 Структура пространственных данных 44
3.4 Модель пространственных данных 47
3.5 Организация и управление пространственными данными 52
3.6 Национальная инфраструктура пространственных данных 57
3.7 Национальная инфраструктура космических данных Китая 62
3.8 От инфраструктуры пространственных данных до больших данных 66
Глава 4 Очистка пространственных данных 71
4.1 Проблема загрязнения пространственных данных 71
4.2 Основное содержание пространственных данных очистки 76
4.3 Очистка данных пространственного наблюдения 78
4.4 Очистка изображений дистанционного зондирования 94
4.5 Выбор пространственных данных на основе метода 107 DHP 107
Глава 5 Теоретические методы, доступные в пространственных данных.
5.1 Определенная теория наборов 112
5.2 Расширенная теория набора 118
5.3 Методы Bionics 122
5.4 Карта знаний 127
5.5 Визуализация 127
5.6 Система интеллектуального анализа пространственных данных 128
Глава 6 Поле данных 132
6.1 Излучение данных 132
6.2 Концепция и свойства полей данных 135
6.3 Прочность на область и потенциал поля данных 139
Глава 7 Cloud Model 147
7.1 Случайность и двусмысленность 147
7.2 Концепция облачной модели 148
7,3 типа облачной модели 151
7.4 Cloud Generator 155
7.5 Трансформация облака 161
7.6 Неопределенные рассуждения на основе облачной модели 163
Глава 8: География грубое пространство и концептуальный кластер 166
8.1 Коннотация грубого пространства в геолемологии 166
8.2 Расширение грубого пространства Geoscience в геопространственной информатике 176
8.3 Концептуальный характер и его свойства 178
8.4 Строительство концептуальной сетки 185
Глава 9 Интеллектуальное извлечение изображений дистанционного зондирования 196
9.1 Особенности поиска изображения 196
9.2 Статистика изображения удаленного зондирования 199 Поиск 199
9.3 Поиск глубины изображения дистанционного зондирования 206
Глава 10 Классификация изображений дистанционного зондирования 212
10.1 Классификация изображений на основе индуктивного обучения и байесовских методов 212
10.2 Классификация облачных изображений 216
10.3 Классификация изображений на основе грубой нейронной сети 218
10.4 Извлечение тем на основе географического грубого пространства 219
Глава 11 Обнаружение изменения изображения дистанционного зондирования 221
11.1 Методы и системы для обнаружения изменений 221
11.2 Обнаружение изменения изображения дистанционного зондирования для объектно-ориентированного машинного обучения 224
11.3 Обнаружение изменений временных рядов с учетом пространственных характеристик 230
11.4 Dynamic Target Laking для Drone Video 237
Глава 12 Майн видеоданс
12.1 Интеллектуальное сжатие видеоданных и облачного хранилища 244
12.2 Поиск видеодантеров на основе контента 245
12.3.
12.4 Узнавание и экспрессия в супер-разрешении.
12.5 Спутниковое видеокодировка на основе наносящего фонового словаря 262
ГЛАВА 13 СМОТРИЯ
13.1 Необходимость светового дистанционного зондирования майнинга изображения 267
13.2 региональный экономический анализ Китая 268
13.3“Один пояс, один путь”Оценка городского развития 271
13.4 Оценка гуманитарных бедствий 274
Глава 14 Мониторинг данных.
14.1 Пагодный оползень 279
14.2. Способность мониторинга оползня.
14.3 Перспектива добычи данных о мониторинге деформации оползней пагоды 283
14.4 Выкапывание перспективы той точки и в том же направлении 287
14.5 Копание разных точек одновременно и в одном и том же направлении 293
14.6 Копание перспектив в разных точках и в разные времена 298
14.7 Mining исключения на основе данных 301
14.8 Знание и обсуждение мониторинга деформации пагоды оползень 305
Глава 15 ГИС.
15.1 Mining Rule 311 Пространственная ассоциация 311
15.2 Правила пространственного распределения добычи на основе индуктивного обучения 320
15.3 Обнаружение знаний о принятии решений на основе грубых наборов 324
15.4 Mining знаний о пространственной кластеризации 331
Ссылка 342
PostScript 352
Contents
Foreword on the book series
Foreword I
Foreword II
Foreword III
Foreword IV
Preface of the 3rd edition
Preface of the 2nd edition
Preface of the 1st edition
Chapter 1 Introduction 1
1.1 The origin of spatial data mining 1
1.2 Значение из MANING Data 8
1.3 Problems in spatial data mining 10
1.4 Контент и организация книги 13
Глава 2 Принципы пространственных данных.
2.1 Основные определения и свойства 16
2.2 Spatial data mining pyramid 19
2.3 Spatial data mining views 23
2.4
2.5 Представление пространственных знаний 33
2.6 Связь между интеллектуальным интеллектуальным анализом и связанными с ними дисциплинам 35
Глава 3 Источники данных для добычи пространственных данных 39
3.1 Содержание и характеристики пространственных данных 39
3.2 Spatial data acquisition 42
3.3 Spatial data structure 44
3.4 Spatial data model 47
3.5 Организация и управление пространственными данными 52
3.6 Национальная инфраструктура пространственных данных 57
3.7 Китайская национальная инфраструктура пространственных данных 62
3.8 От инфраструктуры пространственных данных до больших данных 66
Chapter 4 Spatial Data Cleaning 71
4.1 Pollution of spatial data 71
4.2 Основное содержание пространственных данных очистки 76
4.3 Cleaning spatial observed data 78
4.4 Cleaning remote sensing images 94
4.5 Выбор пространственных данных с DHPMethod 107
Глава 5 Теоретические методы, доступные для добычи пространственных данных 112
5.1 Crisp set theory 112
5.2 Extended set theory 118
5.3 Bionics 122
5.4 Knowledge Map 127
5.5 Visualization 127
5.6 Spatial data mining system 128
Chapter 6 Data Field 132
6.1 Data radiation 132
6.2 Концепция и характер поля данных 135
6.3 Прочность на поля и потенциал поля данных 139
Chapter 7 Cloud Model 147
7.1 Randomness and fuzziness 147
7.2 Concept of the cloud model 148
7.3 Types of cloud model 151
7.4 Cloud generator 155
7.5 Cloud transformation 161
7.6 Неопределенные рассуждения с облачной моделью 163
Глава 8 Геореховая пространство и концептуальная решетка 166
8.1. Согласно значению пространства гео-рода 166
8.2 Расширение гео-роскошного пространства в Geoscience 176
8.3 Concept lattice and its nature 178
8.4 Construction of concept lattice 185
Глава 9 Интеллектуальное поиск для удаленного зондирования изображение 196
9.1 Image retrieval features 196
9.2 Статистический поиск изображения дистанционного зондирования 199
9.3 Изображение дистанционного зондирования глубокое поиск 206
Глава 10 Классификация для удаленного чувства изображение 212
10.1 Классификация изображений на основе индуктивного обучения и байесовских методов 212
10.2 Классификация изображений на основе Cloud Model 216
10.3 Классификация изображений на основе грубой нейронной сети 218
10.4 Тематическая добыча на основе гео-роскошного пространства 219
Глава 11 Обнаружение изменения для удаленного зондирования изображение 221
11.1 Методология для обнаружения изменений 221
11.2 Обнаружение изменения изображения с объектно-ориентированным машинным обучением 224
11.3 Sequential change detection und
“Серия технологий наблюдения и навигации Земли”Написание инструкций
Предисловие 1
Предисловие 2
Предисловие третье
Предисловие
Третье издание Предисловие
II предисловие
** Издание предыдущей высказывания
Глава 1 Введение 1
1.1 Происхождение пространственных данных 1
1.2 Значение пространственных данных.
1.3 Проблемы в добыче пространственных данных 10
1.4 Контент и организационная структура этой книги 13
Глава 2 Основы пространственных данных.
2.1 Основное определение и природа 16
2.2 Propatial Data Mining Pyramid 19
2.3 Перспектива интеллектуального анализа пространственных данных 23
2.4 Типы знаний о добыче пространственных данных 30
2.5 Экспрессия пространственных знаний 33
2.6 Взаимосвязь между интеллектуальным интеллектуальным анализом и связанными с ними дисциплинам 35
Глава 3 Источники данных для добычи пространственных данных 39
3.1 Содержание и характеристики пространственных данных 39
3.2 Получение пространственных данных 42
3.3 Структура пространственных данных 44
3.4 Модель пространственных данных 47
3.5 Организация и управление пространственными данными 52
3.6 Национальная инфраструктура пространственных данных 57
3.7 Национальная инфраструктура космических данных Китая 62
3.8 От инфраструктуры пространственных данных до больших данных 66
Глава 4 Очистка пространственных данных 71
4.1 Проблема загрязнения пространственных данных 71
4.2 Основное содержание пространственных данных очистки 76
4.3 Очистка данных пространственного наблюдения 78
4.4 Очистка изображений дистанционного зондирования 94
4.5 Выбор пространственных данных на основе метода 107 DHP 107
Глава 5 Теоретические методы, доступные в пространственных данных.
5.1 Определенная теория наборов 112
5.2 Расширенная теория набора 118
5.3 Методы Bionics 122
5.4 Карта знаний 127
5.5 Визуализация 127
5.6 Система интеллектуального анализа пространственных данных 128
Глава 6 Поле данных 132
6.1 Излучение данных 132
6.2 Концепция и свойства полей данных 135
6.3 Прочность на область и потенциал поля данных 139
Глава 7 Cloud Model 147
7.1 Случайность и двусмысленность 147
7.2 Концепция облачной модели 148
7,3 типа облачной модели 151
7.4 Cloud Generator 155
7.5 Трансформация облака 161
7.6 Неопределенные рассуждения на основе облачной модели 163
Глава 8: География грубое пространство и концептуальный кластер 166
8.1 Коннотация грубого пространства в геолемологии 166
8.2 Расширение грубого пространства Geoscience в геопространственной информатике 176
8.3 Концептуальный характер и его свойства 178
8.4 Строительство концептуальной сетки 185
Глава 9 Интеллектуальное извлечение изображений дистанционного зондирования 196
9.1 Особенности поиска изображения 196
9.2 Статистика изображения удаленного зондирования 199 Поиск 199
9.3 Поиск глубины изображения дистанционного зондирования 206
Глава 10 Классификация изображений дистанционного зондирования 212
10.1 Классификация изображений на основе индуктивного обучения и байесовских методов 212
10.2 Классификация облачных изображений 216
10.3 Классификация изображений на основе грубой нейронной сети 218
10.4 Извлечение тем на основе географического грубого пространства 219
Глава 11 Обнаружение изменения изображения дистанционного зондирования 221
11.1 Методы и системы для обнаружения изменений 221
11.2 Обнаружение изменения изображения дистанционного зондирования для объектно-ориентированного машинного обучения 224
11.3 Обнаружение изменений временных рядов с учетом пространственных характеристик 230
11.4 Dynamic Target Laking для Drone Video 237
Глава 12 Майн видеоданс
12.1 Интеллектуальное сжатие видеоданных и облачного хранилища 244
12.2 Поиск видеодантеров на основе контента 245
12.3.
12.4 Узнавание и экспрессия в супер-разрешении.
12.5 Спутниковое видеокодировка на основе наносящего фонового словаря 262
ГЛАВА 13 СМОТРИЯ
13.1 Необходимость светового дистанционного зондирования майнинга изображения 267
13.2 региональный экономический анализ Китая 268
13.3“Один пояс, один путь”Оценка городского развития 271
13.4 Оценка гуманитарных бедствий 274
Глава 14 Мониторинг данных.
14.1 Пагодный оползень 279
14.2. Способность мониторинга оползня.
14.3 Перспектива добычи данных о мониторинге деформации оползней пагоды 283
14.4 Выкапывание перспективы той точки и в том же направлении 287
14.5 Копание разных точек одновременно и в одном и том же направлении 293
14.6 Копание перспектив в разных точках и в разные времена 298
14.7 Mining исключения на основе данных 301
14.8 Знание и обсуждение мониторинга деформации пагоды оползень 305
Глава 15 ГИС.
15.1 Mining Rule 311 Пространственная ассоциация 311
15.2 Правила пространственного распределения добычи на основе индуктивного обучения 320
15.3 Обнаружение знаний о принятии решений на основе грубых наборов 324
15.4 Mining знаний о пространственной кластеризации 331
Ссылка 342
PostScript 352
Contents
Foreword on the book series
Foreword I
Foreword II
Foreword III
Foreword IV
Preface of the 3rd edition
Preface of the 2nd edition
Preface of the 1st edition
Chapter 1 Introduction 1
1.1 The origin of spatial data mining 1
1.2 Значение из MANING Data 8
1.3 Problems in spatial data mining 10
1.4 Контент и организация книги 13
Глава 2 Принципы пространственных данных.
2.1 Основные определения и свойства 16
2.2 Spatial data mining pyramid 19
2.3 Spatial data mining views 23
2.4
2.5 Представление пространственных знаний 33
2.6 Связь между интеллектуальным интеллектуальным анализом и связанными с ними дисциплинам 35
Глава 3 Источники данных для добычи пространственных данных 39
3.1 Содержание и характеристики пространственных данных 39
3.2 Spatial data acquisition 42
3.3 Spatial data structure 44
3.4 Spatial data model 47
3.5 Организация и управление пространственными данными 52
3.6 Национальная инфраструктура пространственных данных 57
3.7 Китайская национальная инфраструктура пространственных данных 62
3.8 От инфраструктуры пространственных данных до больших данных 66
Chapter 4 Spatial Data Cleaning 71
4.1 Pollution of spatial data 71
4.2 Основное содержание пространственных данных очистки 76
4.3 Cleaning spatial observed data 78
4.4 Cleaning remote sensing images 94
4.5 Выбор пространственных данных с DHPMethod 107
Глава 5 Теоретические методы, доступные для добычи пространственных данных 112
5.1 Crisp set theory 112
5.2 Extended set theory 118
5.3 Bionics 122
5.4 Knowledge Map 127
5.5 Visualization 127
5.6 Spatial data mining system 128
Chapter 6 Data Field 132
6.1 Data radiation 132
6.2 Концепция и характер поля данных 135
6.3 Прочность на поля и потенциал поля данных 139
Chapter 7 Cloud Model 147
7.1 Randomness and fuzziness 147
7.2 Concept of the cloud model 148
7.3 Types of cloud model 151
7.4 Cloud generator 155
7.5 Cloud transformation 161
7.6 Неопределенные рассуждения с облачной моделью 163
Глава 8 Геореховая пространство и концептуальная решетка 166
8.1. Согласно значению пространства гео-рода 166
8.2 Расширение гео-роскошного пространства в Geoscience 176
8.3 Concept lattice and its nature 178
8.4 Construction of concept lattice 185
Глава 9 Интеллектуальное поиск для удаленного зондирования изображение 196
9.1 Image retrieval features 196
9.2 Статистический поиск изображения дистанционного зондирования 199
9.3 Изображение дистанционного зондирования глубокое поиск 206
Глава 10 Классификация для удаленного чувства изображение 212
10.1 Классификация изображений на основе индуктивного обучения и байесовских методов 212
10.2 Классификация изображений на основе Cloud Model 216
10.3 Классификация изображений на основе грубой нейронной сети 218
10.4 Тематическая добыча на основе гео-роскошного пространства 219
Глава 11 Обнаружение изменения для удаленного зондирования изображение 221
11.1 Методология для обнаружения изменений 221
11.2 Обнаружение изменения изображения с объектно-ориентированным машинным обучением 224
11.3 Sequential change detection und
Введение
Для больших данных «Теория и применение космических данных (третье издание)» предлагают новые методы для интеллектуального интеллектуального анализа данных, таких как поля данных, облачные модели, перспективы горнодобывания и метод Ли Дерена, который раскрывает их на разных уровнях.“Правила + исключения”Механизм раскопок, суммирует содержание и управление источниками данных, исследуется крупномасштабное интеллектуальное поиск изображений дистанционного зондирования, географической классификации и обнаружения изменений, интеллектуального интеллектуального распределения пространственно“Один пояс, один путь”В областях оценки городского развития по маршруту, обследование гуманитарных бедствий в международных горячих точках, мониторинг и раннее предупреждение о инцидентах общественной безопасности, динамическое отслеживание целевых видеороликов, обнаружение деформации поездов, классификация и обнаружение изменений, снятие данных о мониторинге оползней, плановая оценка выбора банка, региональный экономический анализ и другой Fields Spateial Datial Selection Selection, региональный экономический анализ и другой Fields Spateial Datial, Произображение SPATIA, плат. Был разработан, реализуя существенную трансформацию от пространственных больших данных до большого значения.