Bücher von Kanagala Sateesh Kumar

O principal objetivo deste livro é propor uma abordagem sistemática para estimar o rendimento das culturas (arroz, amendoim) para aplicações de deteção remota utilizando imagens de satélite NOAA e Landsat 8. Em geral, as imagens recebidas são ruidosas por natureza. Por isso, para resolver este problema, foram propostas e discutidas em pormenor técnicas de redução de ruído baseadas no domínio espacial e de frequência, implementadas em imagens NOAA e Landsat 8. Em seguida, neste livro, são propostos modelos empíricos de estimativa do rendimento das culturas para os dados dos satélites NOAA e Landsat 8, a fim de estimar o rendimento das culturas de arroz e amendoim com imagens de deteção remota e parâmetros meteorológicos.

L'obiettivo principale di questo libro è quello di proporre un approccio sistematico per stimare la resa delle colture (Paddy, Groundnut) per applicazioni di telerilevamento utilizzando le immagini satellitari NOAA e Landsat 8. In generale, le immagini ricevute sono di natura rumorosa. Per affrontare questo problema, sono state proposte e discusse in dettaglio tecniche di denoising basate sul dominio spaziale e della frequenza, implementate sia sulle immagini NOAA che su quelle Landsat 8. In seguito, in questo libro, sono stati proposti modelli empirici di stima della resa delle colture sia per i dati satellitari NOAA che per quelli Landsat 8, per stimare la resa delle colture di risone e di arachidi con le immagini di telerilevamento e i parametri meteorologici. Si può quindi affermare che questo lavoro di ricerca può essere utilizzato come opinione secondaria nella stima della resa delle colture nell'area di studio.

Das Hauptziel dieses Buches ist es, einen systematischen Ansatz zur Schätzung von Ernteerträgen (Paddy, Erdnuss) für Fernerkundungsanwendungen unter Verwendung von NOAA- und Landsat-8-Satellitenbildern vorzuschlagen. Im Allgemeinen sind die empfangenen Bilder von Natur aus verrauscht. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, wurden räumliche und frequenzbasierte Rauschunterdrückungstechniken vorgeschlagen und im Detail diskutiert, indem sie sowohl für NOAA- als auch für Landsat-8-Bilder implementiert wurden. Danach werden in diesem Buch empirische Modelle zur Schätzung von Ernteerträgen sowohl für NOAA- als auch für Landsat 8-Satellitendaten vorgeschlagen, um die Ernteerträge von Paddy und Erdnuss mit Hilfe von Fernerkundungsbildern und meteorologischen Parametern zu schätzen. Dadurch kann gesagt werden, dass diese Forschungsarbeit als sekundäre Meinung bei der Schätzung von Ernteerträgen im Untersuchungsgebiet verwendet werden kann.

L'objectif principal de ce livre est de proposer une approche systématique pour estimer le rendement des cultures (paddy, arachide) pour les applications de télédétection en utilisant les images satellites NOAA et Landsat 8. En général, les images reçues sont bruitées par nature. Pour résoudre ce problème, des techniques de débruitage basées sur le domaine spatial et fréquentiel ont été proposées et discutées en détail en les mettant en ¿uvre sur les images NOAA et Landsat 8. Ensuite, dans ce livre, des modèles empiriques d'estimation du rendement des cultures sont proposés pour les données des satellites NOAA et Landsat 8 afin d'estimer le rendement des cultures de paddy et d'arachide à l'aide d'images de télédétection et de paramètres météorologiques. On peut donc dire que ce travail de recherche peut être utilisé comme une opinion secondaire dans l'estimation du rendement des cultures dans la zone d'étude.

El objetivo principal de este libro es proponer un enfoque sistemático para estimar el rendimiento de los cultivos (arroz, cacahuete) para aplicaciones de teledetección utilizando imágenes de satélite NOAA y Landsat 8. En general, las imágenes recibidas son ruidosas por naturaleza. Por lo tanto, para hacer frente a este problema, se propusieron técnicas de eliminación de ruido basadas en el dominio espacial y de frecuencia, que se analizaron en detalle y se aplicaron a las imágenes de los satélites NOAA y Landsat 8. En este libro se proponen modelos empíricos de estimación del rendimiento de los cultivos para los datos de los satélites NOAA y Landsat 8, con el fin de estimar el rendimiento de los cultivos de arroz y cacahuete mediante imágenes de teledetección y parámetros meteorológicos. De este modo, puede decirse que este trabajo de investigación puede utilizarse como opinión secundaria en la estimación del rendimiento de los cultivos en la zona de estudio.

En este libro se presentan el modelo ARIMA y el modelo EXPONENTIAL SMOOTHING para la predicción del precio de las acciones. Cada algoritmo identifica el conjunto de datos bursátiles de las cinco instituciones, según las evaluaciones de estos dos modelos. Los resultados de las pruebas del modelo ARIMA mostraron que puede predecir con fiabilidad los precios de las acciones a corto plazo. Esto puede conducir a decisiones de inversión beneficiosas para los especuladores bursátiles. El modelo ARIMA puede estar preparado para competir con otros modelos de predicción a corto plazo en función de los resultados obtenidos. Se puede utilizar una amplia gama de valores de frecuencia utilizando el suavizado exponencial. El enfoque de suavizado exponencial se eligió para una única serie temporal que seguía un patrón en términos de selección de orden. Hay muchas técnicas de series temporales bien conocidas en el ARIMA. La sección de diseño de ARIMA fue crítica, ya que ofrecía una línea casi recta.

Das ARIMA-Modell und das EXPONENTIAL SMOOTHING-Modell für die Vorhersage von Aktienkursen wurden in diesem Buch vorgestellt. Jeder Algorithmus identifiziert den Aktiendatensatz aller fünf Institute entsprechend den Bewertungen dieser beiden Modelle. Die Testergebnisse des ARIMA-Modells zeigten, dass es Aktienkurse kurzfristig zuverlässig vorhersagen kann. Dies kann zu vorteilhaften Investitionsentscheidungen für Börsenspekulanten führen. Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse kann das ARIMA-Modell mit anderen kurzfristigen Vorhersagemodellen konkurrieren. Mit der exponentiellen Glättung kann ein breites Spektrum an Frequenzwerten verwendet werden. Der Ansatz der exponentiellen Glättung wurde für eine einzelne Zeitreihe gewählt, die in Bezug auf die Auswahl der Reihenfolge einem Muster folgte. Es gibt viele bekannte Zeitreihentechniken im ARIMA. Der Entwurfsabschnitt von ARIMA war kritisch und lieferte eine nahezu gerade Linie.

O modelo ARIMA e o modelo EXPONENTIAL SMOOTHING para a previsão do preço das acções foram apresentados neste livro. Cada algoritmo identifica o conjunto de dados de acções das cinco instituições, de acordo com as avaliações destes dois modelos. Os resultados do teste do modelo ARIMA mostraram que este pode prever com fiabilidade os preços das acções a curto prazo. Isto pode levar a decisões de investimento benéficas para os especuladores do mercado de acções. Com base nos resultados obtidos, o modelo ARIMA pode estar pronto para competir com outros modelos de previsão a curto prazo. É possível utilizar uma vasta gama de valores de frequência utilizando a suavização exponencial. A abordagem de suavização exponencial foi escolhida para uma única série temporal que seguia um padrão em termos de seleção de ordem. Existem muitas técnicas de séries cronológicas bem conhecidas no ARIMA. A secção de desenho do ARIMA foi crítica, fornecendo uma linha quase reta.

In questo libro sono stati presentati il modello ARIMA e il modello EXPONENTIAL SMOOTHING per la previsione dei prezzi delle azioni. Ogni algoritmo identifica il set di dati azionari di tutte e cinque le istituzioni, in base alle valutazioni di questi due modelli. I risultati del test del modello ARIMA hanno dimostrato che è in grado di prevedere in modo affidabile i prezzi delle azioni nel breve termine. Questo può portare a decisioni di investimento vantaggiose per gli speculatori del mercato azionario. Sulla base dei risultati ottenuti, il modello ARIMA può essere in grado di competere con altri modelli di previsione a breve termine. Con lo smoothing esponenziale è possibile utilizzare un'ampia gamma di valori di frequenza. L'approccio dello smoothing esponenziale è stato scelto per una singola serie temporale che seguiva un modello in termini di selezione degli ordini. Esistono molte tecniche di serie temporali ben note nell'ARIMA. La sezione di progettazione dell'ARIMA è stata critica, fornendo una linea quasi retta.

The ARIMA model and the EXPONENTIAL SMOOTHING model for stock price prediction were given in this book. Each algorithm identifies the stock data set of all five institutions, according to the evaluations of these two models. The ARIMA model test results showed that it can reliably predict stock prices in the short term. This can lead to beneficial investment decisions for stock market speculators. The ARIMA model may be ready to compete with other short-term prediction models based on the findings obtained. A wide range of frequency values can be used using exponential smoothing. The Exponential smoothing approach was chosen for a single time series that followed a pattern in terms of order selection. There are many well-known time series techniques in the ARIMA. The design section of ARIMA was critical, delivering a nearly straight line.

Le modèle ARIMA et le modèle EXPONENTIAL SMOOTHING pour la prédiction des cours boursiers ont été présentés dans ce livre. Chaque algorithme identifie l'ensemble des données boursières des cinq institutions, en fonction des évaluations de ces deux modèles. Les résultats des tests du modèle ARIMA ont montré qu'il peut prédire de manière fiable les prix des actions à court terme. Cela peut conduire à des décisions d'investissement bénéfiques pour les spéculateurs du marché boursier. Sur la base des résultats obtenus, le modèle ARIMA peut être prêt à concurrencer d'autres modèles de prévision à court terme. Le lissage exponentiel permet d'utiliser une large gamme de valeurs de fréquence. L'approche du lissage exponentiel a été choisie pour une série temporelle unique qui suivait un modèle en termes de sélection de l'ordre. Il existe de nombreuses techniques de séries temporelles bien connues dans l'ARIMA. La section de conception de l'ARIMA s'est avérée critique, fournissant une ligne presque droite.

The main objective of this book is to propose a systematic approach to estimate crop yield (Paddy, Groundnut) for remote sensing applications using NOAA and Landsat 8 satellite images. In general the received imagery are noisy in nature. So, to tackle this issue spatial and frequency domain based denoising techniques were proposed and discussed in detail by implemented on both NOAA and Landsat 8 images. After this, In this book, empirical crop yield estimation models are proposed for both NOAA and Landsat 8 satellite data to estimate crop yields of both Paddy, groundnut with remote sensing images and meteorological parameters. By this, it can be said that this research work can be used as a secondary opinion in the estimation of crop yield over the study area.