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Originaltitel:
Objektorientierte Klassifikationsstrategien zur Erfassung der Landnutzung aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten 
Übersetzter Titel:
Objectoriented Classification Strategies for Landuse Assessment from high Resolution Remote Sensing Data 
Jahr:
2005 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät Wissenschaftszentrum Weihenstephan 
Betreuer:
Ammer, Ulrich (Univ.-Prof. Dr.oec.publ.) 
Gutachter:
Melzer, Arnulf (Univ.-Prof. Dr.agr., Dr.rer.nat.habil.) 
Format:
Text 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
RPL Raumplanung, Raumordnung; GEO Geowissenschaften 
Stichworte:
Landnutzung; Fernerkundung; IKONOS; Luftbild; data-fusion; fuzzy-logic; Segmentierung; eCognition 
Übersetzte Stichworte:
landuse; remote sensing; IKONOS; aerial image; data-fusion; fuzzy-logic; segmentation; eCognition 
Schlagworte (SWD):
Landnutzung Fernerkundung Klassifikaiton Satellitenbildauswertung Korrelation 
TU-Systematik:
RPL 852d; GEO 007d 
Kurzfassung:
Die Arbeit hat die Entwicklung von Klassifikationsstrategien zur automatischen Erfassung der Landnutzung aus hochauflösenden Fernerkundungsdaten zum Thema. Im einzelnen wurden IKONOS-Satellitenbilder, multitemporale Luftbilder und Data-Fusion Ansätze untersucht, um großmaßstäbliche Landnutzungsinformationen zu erhalten. Kernstück der Arbeit war die Entwicklung eines strukturierten Auswertekonzepts für ein objektorientiertes Klassifikationsprojekt. Das entwickelte Auswertekonzept wurde erfolgreic...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
This thesis is about the development of objectoriented classification strategies for automatic landuse assessment from high resolution remote sensing data. IKONOS satellite images, multitemporal aerial images and data-fusion approaches were analysed, in order to collect large-scale landuse data. Main item was the development of a structured procedure for an objectoriented classification project. This procedure was tested successfully in three case studies. In doing so, different aspects of the o...    »
 
Veröffentlichung:
Universitätsbibliothek der Technischen Universität München 
Mündliche Prüfung:
06.12.2005 
Dateigröße:
31244886 bytes 
Seiten:
141 
Letzte Änderung:
25.02.2006