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  • Wissenschaftspark Albert Einstein  (37)
  • Livadas, George C.  (25)
  • Leibniz Universität Hannover  (12)
  • 1
    UID:
    kobvindex_GFZ1025839080
    Format: x, 117 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 336
    Note: "Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften Reihe C, Nr. 807, München 2017, ISBN: 978-3-7696-5219-2, ISSN: 0065-5325" - Titelblatt , Dissertation Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover 2017
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover
    Language: German
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Rottensteiner, Franz
    Author information: Brenner, Claus
    Author information: Niemeyer, Joachim-Christoph
    Author information: Heipke, Christian
    Author information: Sörgel, Uwe
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    UID:
    kobvindex_GFZ82042
    Series Statement: Klimatologika 4
    Note: MAB0014.001: MOP Per 717
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    UID:
    kobvindex_GFZ884380572
    Format: 107 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 330
    Note: Dissertation Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover 2016
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz-Universität Hannover
    Language: German
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Schmidt, Alena H. C.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 4
    Book
    Book
    Thessaloniki : Meteorological Institute of the University of Thessaloniki
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    UID:
    kobvindex_GFZ80354
    Format: S. 227 - 237
    Series Statement: Meteorologika 21
    Note: MAB0014.001: MOP Per 736(21) , MAB0455.001: 21 , Summary in Greek
    In: Meteorologika
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 5
    UID:
    kobvindex_GFZ1700295950
    Format: x, 111 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISSN: 0174-1454
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover Nr. 356
    Note: Auch veröffentlicht in: Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, Reihe C, Nr. 847, München 2020, ISBN 978-3-7696-5259-8 , Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2020 , Abstract Zusammenfassung Acknowledgments Definition, Acronyms and Symbols 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Person Re-Identification 1.3 Problem statement and research objective 1.4 Contribution 1.5 Outline of this thesis 2 Related work 2.1 Scope 2.2 Historical overview 2.3 Terminology and strategies 2.4 Handcrafted feature extraction methods 2.5 Data-driven feature extraction methods 2.6 Person view specific methods 2.7 Re-Ranking based methods 2.8 Domain adaptation methods 2.9 Discussion 3 Fundamentals 3.1 Fisheye camera geometry and projection model 3.2 Feature extraction 3.2.1 GOG/XQDA - a handcrafted feature extraction method 3.2.2 TriNet and SRNN - two data-driven feature extraction methods .... 4 A new approach for person re-identification 4.1 General overview 4.2 Input and assumptions 4.3 Projection alignment 4.4 View classification and sampling 4.5 Per-view matching 4.6 Fusion 4.7 Discussion of the approach 5 Experimental evaluation 5.1 General structure of this chapter 5.2 Multi-view investigations 5.2.1 Datasets 5.2.2 Training and inference procedure 5.2.3 Evaluation and discussion 5.3 Bird's eye view investigations 5.3.1 Datasets 5.3.2 Training and inference procedure 5.3.3 Evaluation and discussion 5.4 Influence of data 5.4.1 Datasets 5.4.2 Training and inference procedure 5.4.3 Evaluation and discussion 5.5 Fisheye investigations 5.5.1 Datasets 5.5.2 Training procedure 5.5.3 Projection alignment 5.5.4 Person view classification 5.5.5 Assessment of PRID results 5.5.6 Comparison with a contemporary approach 5.5.7 Qualitative comparison 6 Conclusions and future work A Datasets A.l Our novel datasets A.2 Public datasets References , Sprache der Zusammenfassungen: Englisch, Deutsch
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover
    Additional Edition: eng
    Language: English
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Heipke, Christian 1961-
    Author information: Blott, Gregor
    Author information: Brenner, Claus 1967-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 6
    UID:
    kobvindex_GFZ1030810273
    Format: 137 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISSN: 0174-1454
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover Nr. 342
    Note: Auch veröffentlicht in: Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, Reihe C, Dissertationen, Heft Nr. 817, München 2018, ISBN 978-3-7696-5232-1 , Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1 Introduction 1.1 Background and motivation 1.2 Goals of this thesis 1.3 Outline 2 Background on digital maps and data mining 2.1 Digital maps 2.1.1 Navigation maps and map dynamics 2.1.2 OpenStreetMap 2.1.3 Navigation Data Standard (NDS) 2.2 Data mining 2.2.1 Knowledge Discovery in Databases (KDD) process 2.2.2 Taxonomy of data mining methods 2.2.3 Classification 2.2.4 Clustering 2.2.5 Time series analysis 3 Related work about mobile crowdsensing of on-street parking spaces 3.1 On-street parking 3.1.1 Parking occupancy detection 3.1.2 Parking availability estimation and prediction 3.1.3 Parking search and guidance 3.2 Mobile crowdsensing 3.2.1 Mobile crowdsensing in transportation 3.2.2 Mobile crowdsensing for parking 3.3 Research gaps addressed in this thesis 4 LiDAR-based parking availability data acquisition 4.1 Data recording 4.1.1 Sensor equipment 4.1.2 Measurement campaign 4.2 Methodology 4.2.1 Preprocessing 4.2.2 Segmentation 4.2.3 Classification 4.2.4 Repetition of segmentation and classification 4.2.5 Matching to road network 4.3 Results 4.3.1 Object segmentation 4.3.2 Classification 4.3.3 End-to-end evaluation of complete approach 4.3.4 Parking occupancy statistics over the day 4.4 Concluding remarks 5 Learning parking legality maps from parking observations 5.1 Methodology 5.1.1 Location of parked vehicles as method input 5.1.2 Data preprocessing 5.1.3 Definition of feature sets 5.1.4 Learning the parking legality of road subsegments 5.2 Evaluation 5.2.1 Evaluation approach 5.2.2 Results 5.3 Concluding remarks 6 Spatio-temporal analysis of large scale parking availability data and simulation of crowdsensing 6.1 Description and processing of parking dataset from SFpark 6.2 Time series analysis of parking availability data 6.3 Clustering of parking occupancy daily pattern 6.4 Spatial relations in parking availability 6.5 Modelling of crowdsensing based on downsampling for probe vehicles and mobile apps 6.5.1 Scenario based on probe vehicles 6.5.2 Scenario based on mobile apps 6.6 Modelling of probe-vehicle-based crowdsensing from taxi GPS trajectories 6.6.1 Processing overview and description of taxi trajectory dataset 6.6.2 Taxi GPS trajectory processing 6.6.3 Characteristics and aggregation of taxi coverage 6.6.4 Comparison of parking and taxi daily pattern 6.6.5 Simulation of parking availability observations 6.7 Concluding remarks 7 Parking availability estimation and prediction from crowdsensed data 7.1 Spatial interpolation of parking availability 7.2 Parking availability estimation with persistence method 7.3 Estimation and prediction of parking availability based on binary classification 7.3.1 Binary classification approach 7.3.2 Results of binary classification estimation and prediction 7.4 Concluding remarks 8 Benefits of crowdsensed parking availability information 8.1 Types of information for on-street parking 8.2 Experimental setup 8.2.1 Routing strategies 8.2.2 Data sources 8.3 Evaluation of the impact of different parking information 8.3.1 Results for all decisions in the dataset 8.3.2 Results for relevant decisions 8.3.3 Similarity of capacity 8.4 Concluding remarks 9 Conclusion and outlook 9.1 Research questions addressed and overall conclusion 9.2 Applicability of dynamic map approaches to further dynamic phenomena 9.3 Future research directions List of figures List of tables References Acknowledgements Curriculum vitae
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover, Nr. 342
    Additional Edition: eng
    Language: English
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Bock, Fabian
    Author information: Sester, Monika
    Author information: Friedrich, Bernhard
    Author information: Heipke, Christian
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 7
    UID:
    kobvindex_GFZ1025698371
    Format: 170 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISSN: 0174-1454
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover Nr. 340
    Note: Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften Reihe C, Dissertationen, Nr. 815, München 2018, ISBN: 978-3-7696-5227-7, ISSN: 0065-5325 , Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1 Einleitung 1.1 Hintergrund und Problemstellung 1.2 Ziel der Arbeit 1.2.1 Problemstellung: Erfassung von Trajektorien 1.2.2 Problemstellung: Erkennung von Bewegungsmustern in Trajektorien 1.3 Gliederung 2 Grundlagen 2.1 Modellierung von Objektbewegungen 2.2 Erfassung von Trajektorien 2.2.1 GNSS-Tracking 2.2.2 Videobasiertes Tracking 2.2.3 Vergleich des GNSS- und videobasierten Trackings 2.2.4 Weitere Tracking-Verfahren 2.2.5 Probabilistische Modellierung 2.2.6 Viterbi-Algorithmus 2.3 Erkennung von Bewegungsmustern 2.3.1 Data Mining 2.3.2 Filterung und Glättung 2.3.3 Segmentierung 2.3.4 Distanzmaße zur Bestimmung der Ähnlichkeit von Trajektorien 2.3.5 Maschinelles Lernen im Kontext raum-zeitlicher Daten 2.3.6 Sequenzmustererkennung 2.4 Dynamische Programmierung 2.5 Unterschiedliche Varianten der Datenverarbeitung 2.5.1 Zentrale und dezentrale Verarbeitung 2.5.2 Informationsaustausch 3 Stand der Forschung und verwandte Arbeiten 3.1 Erfassung von Trajektorien 3.1.1 Objektdetektion 3.1.2 Objekt-Tracking 3.1.3 Fusion heterogener Detektionen 3.1.4 Kommerzielle Systeme 3.1.5 Diskussion und Fazit 3.2 Mustererkennung in Trajektorien 3.2.1 Erkennung von wiederkehrenden unbekannten Mustern 3.2.2 Diskussion und Fazit 4 Erfassung von Trajektorien - GPS-unterstütztes Kamera-Tracking 4.1 Überblick über den Lösungsansatz 4.2 Sensoren und Eingangsdaten 4.2.1 GPS-Daten 4.2.2 Kameradaten 4.3 Vorverarbeitung 4.4 Fusion der heterogenen Daten 4.4.1 Detektionsbasierte Modellierung 4.4.2 Rasterbasierte Modellierung 4.4.3 Generierung der Trajektorien 4.5 Laufzeit des Algorithmus 4.6 System design 5 Mustererkennung in Trajektorien 5.1 Definition von Bewegungsmustern 5.2 Überblick über das entwickelte Mustererkennungsverfahren 5.3 Trajektorien als Datengrundlage 5.4 Vorverarbeitung 5.4.1 Datenbereinigung 5.4.2 Datenselektion 5.4.3 Datenintegration und Transformation 5.5 Mustererkennung: Clustering-basierter Ansatz 5.5.1 Segmentierung der Trajektorien 5.5.2 Clustering der Trajektorien 5.6 Mustererkennung: Sequenzbasierter Ansatz 5.6.1 Eingangsdaten 5.6.2 Generierung der Sequenzen aus Bewegungen 5.6.3 Bestimmung des Alphabets 5.6.4 Identifikation wiederkehrender Teilsequenzen 5.6.5 Rücktransformation zu Trajektorien 5.7 Laufzeit des Algorithmus 6 Experimente und Evaluation der Erfassung der Trajektorien 6.1 Verwendete Software 6.2 Verwendete Sensoren 6.3 Korrektheit der Zuordnungen 6.3.1 Experiment: 2 Personen 6.3.2 Experiment: Fußballanalyse 6.4 Geometrische Genauigkeit der Trajektorien 6.5 Laufzeit 6.6 Fazit 7 Experimente und Evaluation der Mustererkennung 7.1 Verwendete Software 7.2 Ergebnisverifikation 7.3 Interessantheitsmaß für Bewegungsmuster 7.4 Parameterstudien 7.4.1 Eingabeparameter 7.4.2 Datendichte 7.4.3 Invarianzen 7.5 Experimente auf realen Datensätzen 7.5.1 Beschreibung der Datensätze und Experimente 7.5.2 Experiment 1 - ACM DEBS 2013-Datensatz 7.5.3 Experiment 2 - GPS-Fußball-Datensatz 7.5.4 Experiment 3 - MapConstruction.org 7.5.5 Experiment 4 - Mantelpaviane 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Zusammenfassung 8.2 Ausblick Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Lebenslauf Danksagung
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover, Nr. 340
    Additional Edition: ger
    Language: German
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Feuerhake, Udo
    Author information: Sester, Monika
    Author information: Heipke, Christian
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 8
    UID:
    kobvindex_GFZ1022541129
    Format: 151 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISSN: 0174-1454
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 337
    Note: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2017 , Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Zielsetzung 1.2 Struktur 2 Grundlagen und Stand der Forschung 2.1 Mobile Mapping Systeme 2.1.1 Allgemeine Funktionsweise 2.1.2 Riegl VMX-250 2.1.3 Alternative Systeme 2.2 Punktwolken 2.2.1 Definition 2.2.2 Abgrenzung zu vermaschten Punkten 2.2.3 Speicherformate von Punktwolken 2.2.4 Visualisierungstechniken 2.2.5 Level Of Detail 2.3 Farbmodelle 2.3.1 Farbanpassung 2.4 Verteiltes Rechnen 2.5 Verdeckungsanalyse 2.6 Registrierung mehrerer Datensätze 2.7 Visualisierungssysteme 2.7.1 Standalone Point Cloud Viewer 2.7.2 Webbasierte Systeme 3 Effizienzbetrachtungen 3.1 Effiziente Verarbeitung von Massendaten durch Parallelisierung 3.1.1 Parallelisierungsformen 3.1.2 Umsetzung 3.1.3 Vergleich 3.2 Effiziente Datenstrukturen 3.2.1 Scanstreifen 3.2.2 Scanstreifenbasierte Pufferstrategie 3.2.3 Rasterdatenstruktur 3.2.4 Randproblematik und Caching 4 Modulare Verarbeitungskette f ̈ur Mobile Mapping Daten 4.1 Analyse der beteiligten Komponenten des Herstellerworkflows 4.2 Exemplarische modulare Verarbeitungskette 4.3 Vorverarbeitungsmodul 4.3.1 Vereinfachung 4.3.2 Zeitsegmentierung 4.3.3 Bestimmung von Punktattributen 4.4 Segmentierung und Klassifikation 4.4.1 Bodenextraktion 4.4.2 Objektsegmentierung 5 Sensordatenintegration: Kalibrierung der Kameraorientierung 5.1 Zeitstempelabweichung 5.2 Ansatz 5.3 Extraktion von Silhouetten 5.3.1 Extraktion von Silhouetten aus Kamerabildern 5.3.2 Extraktion von Silhouetten aus Laserscandaten 5.4 ICP-basierte Identifikation der Korrespondenzen 5.4.1 Beschränkung der Scanpunktbildsilhouette 5.4.2 Gruppierung der Scanpunktdaten 5.4.3 ICP unter Berücksichtigung der Punktnormalen 5.5 Bestimmung der Kameraparameter mittels Rückwärtsschnitt 5.5.1 Wahl der Stichprobe 5.5.2 Anzahl an Iterationen 5.5.3 Bewertung der gefundenen Modelle 5.6 Ergebnisse 5.7 Verbesserungspotential und Probleme 5.7.1 Laufzeiten 5.7.2 Robustheit des Verfahrens und Qualität der Ergebnisse 6 Farbbestimmung 6.1 Farbextraktion 6.2 Verdeckungsanalyse 6.2.1 Geometrische Verdeckungsanalyse 6.2.2 Ballbasierter Tiefenpuffer 6.2.3 Ergebnisse 6.2.4 Nicht erfasste und dynamische Objekte 6.3 Farbanpassung 6.3.1 Einfärbesituationen benachbarter Scanpunkte 6.3.2 Objektweise Farbanpassung 6.3.3 IDP-Interpolierte radiometrische Helligkeitsanpassung von Bodenpunkten 6.3.4 Radiometrische Helligkeits- und Sättigungsanpassung von Objektpunkten 6.4 Farbsynthese 6.4.1 Histogrammbasierte Farbinterpolation 6.4.2 Ergebnis 7 Aus Punktwolken abgeleitete Modelle 7.1 3D Modelle 7.1.1 Identifikation planarer Bereiche 7.1.2 Nachbearbeitung der erstellten Texturen 7.1.3 Effiziente Verwaltung von Texturen 7.1.4 Erhöhung der Speichereffizienz 7.1.5 Level of Detail 7.2 2D Modelle 7.2.1 Trackjektorienabschnitte 7.2.2 Ermittlung relevanter Ebenen 7.2.3 Ergebnis 8 Visualisierung von Mobile Mapping Daten 8.1 3D Visualisierung 8.1.1 Visualisierung via Web-App 8.1.2 Performante Client-Server Kommunikation und Serialisierung 8.1.3 Scheduling der LOD-Daten 8.1.4 GUI Responsiveness 8.1.5 Navigation und Nutzerinteraktion 8.2 2D Visualisierung 8.2.1 Parallax Scrolling Visualisierung via Android-App 8.2.2 Beleuchtungsmodell 8.2.3 Ergebnis und Ausblick 9 Schlussfolgerungen und Ausblick 9.1 Ausblick Literaturverzeichnis
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 337
    Language: German
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Eggert, Daniel
    Author information: Sester, Monika
    Author information: Heipke, Christian
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 9
    UID:
    kobvindex_GFZ1025701259
    Format: 130 Seiten , Diagramme, Karten
    ISSN: 0174-1454
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover Nr. 339
    Note: "Diese Arbeit ist gleichzeitig veröffentlicht in: Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften Reihe C, Dissertationen, Nr. 813, München 2018, ISBN: 978-3-7696-5220-8, ISSN: 0065-5325" , Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , Contents List of figures List of tables 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Meeting points for shared rides 1.3 Research questions 2 Fundamentals 2.1 Mathematical optimization 2.1.1 Linear Programming 2.1.2 Integer Programming 2.1.3 Combinatorial Optimization 2.1.4 Dynamic Programming 2.1.5 Set cover problem 2.2 Vehicle routing problems (VRP) 2.2.1 The basic VRP 2.2.2 Dial-a-ride problem (DARP) 2.3 Ride-Sharing 2.3.1 Mathematical formulation 2.3.2 Methods 2.3.3 Carpooling 3 Meeting points forshared rides: state of the art 3.1 Meeting points 3.1.1 Meeting points as destination 3.1.2 Intermediate meeting points 3.2 Knowledge gap 4 Real-world meeting points 4.1 Survey based on questionnaire 4.1.1 Setting 4.1.2 Results 4.2 Map-based survey 4.2.1 Setting 4.2.2 Results 5 Study area and data 5.1 Street network 5.2 Meeting point candidates 5.3 Public transport network 5.4 Demand 6 Meeting points for intra urban ride-sharing 6.1 Motivation 6.2 Basic matching problem 6.2.1 Mathematical model 6.2.2 Matching problem 6.3 Simulation experiments 6.3.1 Baseline scenario 6.3.2 Door-to-door service 6.3.3 Convenience-based matching 6.3.4 Meeting point reduction 6.4 Discussion 7 Meeting point recommendations for long-distance ride-sharing 7.1 Motivation 7.2 Proposed method 7.2.1 Preparation phase 7.2.2 Precomputing phase 7.2.3 Operational phase 7.3 Simulation experiment 7.3.1 Simulation setting 7.3.2 Results 7.4 Discussion 8 Meeting points for demand-responsive transportation 8.1 Motivation 8.2 Proposed method 8.2.1 Clustering 8.2.2 Meeting Point Candidates Selection 8.2.3 Route Optimization with Final Meeting Points Selection 8.3 Simulation experiment 8.3.1 Simulation setting 8.3.2 Results 8.4 Discussion 9 Conclusion Reference list Curriculum vitae
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Geodäsie und Geoinformatik der Leibniz Universität Hannover, Nr. 339
    Language: English
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Czioska, Paul
    Author information: Schön, Steffen
    Author information: Sester, Monika
    Author information: Mattfeld, Dirk C.
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 10
    UID:
    kobvindex_GFZ1688656022
    Format: 115 Seiten , Illustrationen, Diagramme
    ISSN: 0174-1454
    Series Statement: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover Nr. 349
    Note: Auch veröffentlicht in: Deutsche Geodätische Kommission bei der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, Reihe C, Dissertationen, Heft Nr. 832, München 2019, ISBN 978-3-7696-5244-4 , Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1. EINLEITUNG 1.1. Motivation 1.2. Zielsetzung 1.3. Wissenschaftlicher Beitrag 1.4. Gliederung der Arbeit 2. STAND DER WISSENSCHAFT 2.1. Klassifikation von Einzelbildern 2.2. Multitemporale Klassifikation 2.2.1. Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit 2.2.2. Detektion von Veränderungen 2.3. Klassifikation von Bilddaten mit Zufallsfeldern 2.4. Zufallsfelder in der Fernerkundung 2.5. Diskussion 3. GRUNDLAGEN 3.1. Merkmale 3.1.1. Merkmalsextraktion 3.1.2. Merkmalsselektion 3.2. Graphische Modelle für die Bildanalyse 3.2.1. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie 3.2.2. Graphische Modelle zur Modellierung von Wahrscheinlichkeiten 3.2.3. Markov Random Fields 3.2.4. Conditional Random Fields 3.2.5. Inferenz 3.3. Bewertungskriterien 4. CRF ZUR KLASSIFIKATION MULTITEMPORALER BILDDATEN UNTERSCHIEDLICHER AUFLÖSUNG 4.1. Multitemporale Klassifikation von Bildern identischer Auflösung 4.2. Multitemporale Klassifikation von Bildern unterschiedlicher Auflösung 4.3. Assoziationspotential 4.4. Räumliches Interaktionspotential 4.5. Zeitliches Interaktionspotential 5. EXPERIMENTELLE UNTERSUCHUNGEN 5.1. Strategie 5.2. Daten und Klassen 5.3. Merkmalsextraktion 5.4. Merkmalsselektion 5.5. Maximale Merkmalsskala für das Assoziationspotential 5.6. Parameter des räumlichen Interaktionspotentials 5.7. Evaluation der Klassifikationsgenauigkeit feiner Strukturen 5.8. Multitemporale Klassifikation von Fernerkundungsdaten mit einheitlicher Auflösung 5.9. Multitemporale Klassifikation von Daten unterschiedlicher Auflösung ohne Veränderungen der Landbedeckung 5.10. Multitemporale Klassifikation von Daten unterschiedlicher Auflösung mit Veränderungen der Landbedeckung 6. SCHLUSSBETRACHTUNG UND AUSBLICK 7. LITERATUR
    In: Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover
    Additional Edition: Erscheint auch als
    Additional Edition: ger
    Language: German
    Keywords: Hochschulschrift
    Author information: Hoberg, Thorsten 1975-
    Author information: Heipke, Christian 1961-
    Author information: Sester, Monika 1961-
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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