Das Buch dient sowohl als Einführung in die Theorie neuronaler Netze für Fernerkundungszwecke als auch als Leitfaden für den konsequenten Einsatz von objektorientierten Programmtechniken bei deren Simulation im Rechner. Nur elementare mathematische Grundkenntnisse werden vorausgesetzt. Damit eignet es sich sowohl für Studenten der Geographie als auch für Informatikstudenten.

Fernerkundung mit neuronalen Netzen

Theorie – Algorithmen – Programme

von Morton J. Canty

Das Buch gibt eine zielgerichtete Einführung in die Theorie und Anwendung neuronaler Netze für die Mustererkennung. Die Klassifizierung von multispektralen Satellitenbildern dient als Hauptbeispiel und als »roter Faden« für die Entwicklung des Materials. Grundlegende Lernalgorithmen wie Backpropagation sowie fortgeschrittenere Methoden wie der Kalman-Filter werden detailliert und verständlich erklärt. Sämtliche Themen, angefangen von den statistischen Grundlagen über Merkmalsektion, Clusteranalyse, überwachte Klassifizierung bis zur Einbeziehung räumlicher Informationen, werden mit objektorientierten Programmbeispielen in Objekt-Pascal/DELPHI begleitet. Eine komplette graphische Umgebung für die Bearbeitung von multispektralen Satellitenaufnahmen wird Stufe für Stufe aufgebaut. Alle Pascal-Programme liegen auf einer begleitenden CD-ROM vor, sowohl als ausführbare Datei als auch im Quellcode, zusammen mit mehreren Satellitenaufnahmen. Jedes Kapitel wird mit Übungen abgeschlossen, die das behandelte Material vertiefen bzw. ergänzen.