Boken "Deep Learning for Multi-Sensor Earth Observation" tar for seg behovet for transformative teknikker innen dyp læring for å håndtere kompleksiteten ved datasammensmelting fra flere sensorer. Med innsikter hentet fra de nyeste fremskrittene innen fjernmålingsteknologi og kunstig intelligens, utforsker den mulighetene ved å kombinere data med ulike romlige, spektrale og temporale dimensjoner, levert av både aktive og passive sensorer. Denne boken er en konsis, men omfattende ressurs, som tar for seg utfordringene knyttet til dataintegrasjon og usikkerhetskvantifisering, fra grunnleggende konsepter til avanserte anvendelser. Gjennom praktiske case-studier belyses hvordan dype læringsteknikker kan benyttes i praksis, mens banebrytende tilnærminger som selvsupervisert læring, graf-nevrale nettverk og grunnmodeller peker ut retningen for fremtidig utvikling. Boken er strukturert for å være lettfattelig, og bygger opp under sine egne konsepter, ved å lede leserne gjennom innledende forklaringer, innsikter spesifik for sensorer, og helt til avanserte konsepter og spesialiserte anvendelser.
