Der Einfluss stratifizierter Sampling Methoden auf multi-temporale, objektbasierte Random-Forest Klassifikation

von Uslar, Jörn (2017) Der Einfluss stratifizierter Sampling Methoden auf multi-temporale, objektbasierte Random-Forest Klassifikation. Masterarbeit, Julius-Maximilians-Universität Würzburg.

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Der Einfluss stratifizierter Sampling Methoden auf multi-temporale, objektbasierte Random-Forest Klassifikation

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
von Uslar, Jörn	joern.uslar (at) stud-mail.uni-wuerzburg.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

13 März 2017

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Deutschland, Rapid Eye, Landnutzung, Sampling, 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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