Konferenzbeitrag

Nutzung künstlicher Neuronaler Netze zur Detektion von Stadtgrün

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.

Related object and literature
978-3-944101-77-4
urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-706126
qucosa:70612

Subject
Geowissenschaften
Stadtgrün
künstliche Neuronale Netze

Event
Geistige Schöpfung
(who)
Haas, Amelie
Event
Herstellung
(who)
Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR)
Event
Veröffentlichung
(who)

URN
urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-722907
Last update
14.03.2025, 8:15 AM CET

Data provider

This object is provided by:
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Object type

  • Konferenzbeitrag

Associated

  • Haas, Amelie
  • Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e.V. (IÖR)
  • Rhombos-Verlag

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