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dc.contributor.authorKlatt, Susann
dc.contributor.authorMund, Jan-Peter
dc.contributor.editorClasen, Michael
dc.contributor.editorKersebaum, K. Christian
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorTheuvsen, Brigitte
dc.date.accessioned2018-10-31T12:28:41Z
dc.date.available2018-10-31T12:28:41Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.isbn978-3-88579-605-3
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17598
dc.description.abstractDieses im Rahmen einer Masterarbeit entstandene Paper beschäftigt sich mit der automatisierten Erkennung von forstlichen Rückegassen in hochauflösenden Satellitenbildern, in reinen Kiefernbeständen, in Brandenburg. Nach der Segmentierung des Satellitenbilds in Objekte werden statistisch ausschlaggebende Kriterien für die Klassifizierung genutzt, um einen angepassten wiederverwendbaren Algorithmus zu entwickeln. Die Ergebnisse werden durch Feldvermessung realer Rückegassen abgesichert.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofMassendatenmanagement in der Agrar- und Ernährungswirtschaft – Erhebung – Verarbeitung – Nutzung
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-211
dc.titleMethoden zur objektorientierten halbautomatischen Erkennung von Rückegassen in hochauflösenden multispektralen Satellitenbildern: Beispiele aus Kiefernbeständen in der Region Eberswalde, Deutschlandde
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages159-162
mci.conference.sessiontitleRegular Research Papers
mci.conference.locationPotsdam
mci.conference.date20.-21. Februar 2013


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