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Erfassung von Stadtbäumen unter Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen und Fernerkundungsdaten
Haas, Amelie; Karrasch, Pierre; Bernard, Lars
Artikel aus: Gis Science
ISSN: 1869-9391
(Deutschland):
Jg.33, Nr. 1, 2020
S.31-40, Abb., Tab., Lit.
Standort in der Baufachbibliothek des Fraunhofer IRB: DEIRB IRB Z 1946B
Stadtbaum, Bestand, Baumart, Zustand, Kartierung, Klassifizierung, Künstliche Intelligenz, Neuronales Netz, Aufbau, Funktion, Luftbild, Orthophoto, digital, Bildauswertung, Software, Detektion, Fehlerquote, city tree, stock, tree species, condition, mapping, classification, artificial intelligence, neural network, function, aerial photo, orthophotograph, digital, image interpretation, software, detection,
Zeitschrift für Kulturwissenschaften ZfK, Band 1/2018
2018, 120 S., Klebebindung, 7 SW-Abbildungen, 2 Farbabbildungen. 240 mm, Softcover
transcript
Geoinformatik
Modelle, Strukturen, Funktionen
4., überarb. Aufl.
2005, x, 454 S., 146 SW-Abb. 23,5 cm, Softcover
Springer, Berlin
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Deep learning-based multiclass vessel detection from very high resolution optical satellite images
Gis Science, 2020
Vögele, Manique; Santhanavanich, Thunyathep; Würstle, Patrick; Graf, Gerald; Coors, Valker
Smart Villages - Vernetzung von 3D-Geoinformation und umweltrelevanten Sensordaten im ländlichen Raum
Gis Science, 2020
Kamleithner, Christa
Krankheit, Armut, Dichte. Die Kartierung der Cholera und der moderne Städtebau.
Dérive, 2020
Lucas, Christian; Rattmann, Stefan; Kullmann, Karl-Heinz; Sandmann, Stefan; Wiese, Klaus; Kurstedt, Ramona; Behr, Christian; Käker, René
Landbedeckung und Landnutzung - Realisierung neuer Geobasisdatenprodukte (kostenlos)
zfv Zeitschrift für Geodäsie, Geoinformation und Landmanagement, 2020
Haas, Amelie; Karrasch, Pierre; Bernard, Lars
Erfassung von Stadtbäumen unter Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen und Fernerkundungsdaten
Gis Science, 2020
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