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Random-Forest-Klassifikation agrarischer Landnutzungsflächen mithilfe von Sentinel-1-Daten am Beispiel östliches Harvorland

Glaser, Philipp (2017) Random-Forest-Klassifikation agrarischer Landnutzungsflächen mithilfe von Sentinel-1-Daten am Beispiel östliches Harvorland. Bachelorarbeit, Julius-Maximilians-Universität Würzburg.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/115500/
Dokumentart:Hochschulschrift (Bachelorarbeit)
Titel:Random-Forest-Klassifikation agrarischer Landnutzungsflächen mithilfe von Sentinel-1-Daten am Beispiel östliches Harvorland
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Glaser, Philippphilipp.glaser (at) stud-mail.uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:20 März 2017
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Seitenanzahl:45
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Deutschland, Sentinel-1, Landnutzung, Random Forest
Institution:Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Abteilung:Lehrstuhl für Fernerkundung
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Hinterlegt von: Wöhrl, Monika
Hinterlegt am:16 Nov 2017 13:12
Letzte Änderung:16 Nov 2017 13:12

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