Bäume sind eine wichtige Ressource für die Stadt- und Raumplanung. Um diese – beispielsweise zu Klimaschutzmaßnahmen – optimal nutzen zu können, werden entsprechende Informationen darüber benötigt. Die Erhebung von Baumstandorten, -höhen, Kronendurchmessern etc. vor Ort ist aufwändig und damit zeit- und kostenintensiv. Gleichzeitig steht eine große Menge an Fernerkundungsdaten, wie beispielsweise digitale Orthophotos oder Geländemodelle, in denen Bäume erfasst sind, zur Verfügung. Die Entwicklung geeigneter Methoden, um diese Daten (automatisiert) auszuwerten, ist von entscheidender Bedeutung, wobei im Zusammenhang mit der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen derzeit verschiedene Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere künstliche Neuronale Netze (kNN), Gegenstand intensiver Forschung sind.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:72290 |
| Date | 01 October 2020 |
| Creators | Haas, Amelie |
| Contributors | Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR) |
| Publisher | Rhombos-Verlag |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 978-3-944101-77-4, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-706126, qucosa:70612 |
Page generated in 0.0021 seconds