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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

Publikationslisten zum Thema:
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,


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Norbert Bartelme
Geoinformatik
Modelle, Strukturen, Funktionen
4., überarb. Aufl.
2005, x, 454 S., 146 SW-Abb. 23,5 cm, Softcover
Springer, Berlin
 
 
Als Fortführung und Erweiterung des 1989 erschienenen Buches "GIS-Technologie" beleuchtet das vorliegende Werk die Grundlagen der Modellierung von Geoinformation in Datenbanken und informationsverarbeitenden Systemen. Damit spricht es einen breiten Personenkreis aus der Geographie, dem Vermessungswesen, den angewandten Geowissenschaften und auch aus den Informationswissenschaften an, der sich ein Bild vom aktuellen Wissensstand der Geoinformatik machen will. Der Bogen der behandelten Themen spannt sich vom Modellieren von Geo-Objekten im Raum bis zu ihrer Schematisierung in Datenbanken vor dem Hintergrund typischer GIS-Applikationen.


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Haas, Amelie; Karrasch, Pierre; Bernard, Lars
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