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  • 1
    UID:
    (DE-627)781318335
    Format: XXIII, 99 S. , Ill., Tab.
    Note: Auch online unter http://www.freidok.uni-freiburg.de , Zugl.:Freiburg i. Br., Univ., Diss., 2013
    Language: English
    Keywords: Baumart ; Borkenkäfer ; Hochschulschrift
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 2
    UID:
    (DE-602)edocfu_BV047908898
    Format: 1 Online-Ressource.
    Content: Zusammenfassung: This thesis examines the potential of hyperspectral remote sensing to derive information products related to the fi eld of forestry. Main focus is set on the development of work-flows to map bark beetle-related tree mortality and to obtain tree species composition maps over central European forest ecosystems. In the thesis state-of-the-art methods from the fi eld of statistics and machine learning are applied. Most important methods embrace feature selection algorithms and the nonparametric classifiers Support Vector Machines (SVM) and Random Forest (RF). The thesis was designed around three original research papers. The first two papers deal with the mapping of bark beetle-related tree mortality while the third paper was focusing on the topic of tree species mapping. All three studies made use of airborne hyperspectral data collected with a HyMap sensor. In case of the third presented study an additional dataset collected with an AISA Eagle Hawk system was used
    Content: Zusammenfassung: Die vorliegende Dissertation untersucht das Potential der hyperspektralen Fernerkundung für die Herleitung forstlich relevanter Parameter. Der Hauptfokus liegt dabei auf der Entwicklung von Prozessketten und Methoden für die Erfassung von Waldschäden, welche im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, sowie in der Herstellung von Baumartenkartierungen. In der Dissertation kommen neuste Methoden aus dem Bereich der Statistik sowie des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die wichtigsten Methoden umfassen Verfahren zur Variablenselektion (feature selection), sowie die nicht-parametrischen Klassi kationsverfahren Support Vector Machines (SVM) und Random Forest (RF). Die Dissertation basiert auf drei Publikationen. Die ersten zwei Publikationen behandeln das Thema der Erfassung von Waldschäden, die im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, während die dritte Publikation auf die Herstellung von Baumartenkartierungen fokussiert. Alle drei Studien greifen dabei auf flugzeuggestütze Hyperspektraldaten des Sensors HyMap zurück. Im Falle der dritten beschriebenen Studie wurde zusätzlich ein Datensatz des Sensors AISA Eagle Hawk verwendet
    Note: Dissertation Universität Freiburg 2014
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe
    Former: Untersuchung des Potentials von Hyperspektraldaten für die Klassifizierung von Baumarten und die Erfassung von Borkenkäferschäden
    Language: English
    Keywords: Fernerkundung ; Borkenkäfer ; Forstschutz ; Hochschulschrift
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 3
    UID:
    (DE-604)BV047908898
    Format: 1 Online-Ressource
    Content: Zusammenfassung: This thesis examines the potential of hyperspectral remote sensing to derive information products related to the fi eld of forestry. Main focus is set on the development of work-flows to map bark beetle-related tree mortality and to obtain tree species composition maps over central European forest ecosystems. In the thesis state-of-the-art methods from the fi eld of statistics and machine learning are applied. Most important methods embrace feature selection algorithms and the nonparametric classifiers Support Vector Machines (SVM) and Random Forest (RF). The thesis was designed around three original research papers. The first two papers deal with the mapping of bark beetle-related tree mortality while the third paper was focusing on the topic of tree species mapping. All three studies made use of airborne hyperspectral data collected with a HyMap sensor. In case of the third presented study an additional dataset collected with an AISA Eagle Hawk system was used
    Content: Zusammenfassung: Die vorliegende Dissertation untersucht das Potential der hyperspektralen Fernerkundung für die Herleitung forstlich relevanter Parameter. Der Hauptfokus liegt dabei auf der Entwicklung von Prozessketten und Methoden für die Erfassung von Waldschäden, welche im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, sowie in der Herstellung von Baumartenkartierungen. In der Dissertation kommen neuste Methoden aus dem Bereich der Statistik sowie des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die wichtigsten Methoden umfassen Verfahren zur Variablenselektion (feature selection), sowie die nicht-parametrischen Klassi kationsverfahren Support Vector Machines (SVM) und Random Forest (RF). Die Dissertation basiert auf drei Publikationen. Die ersten zwei Publikationen behandeln das Thema der Erfassung von Waldschäden, die im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, während die dritte Publikation auf die Herstellung von Baumartenkartierungen fokussiert. Alle drei Studien greifen dabei auf flugzeuggestütze Hyperspektraldaten des Sensors HyMap zurück. Im Falle der dritten beschriebenen Studie wurde zusätzlich ein Datensatz des Sensors AISA Eagle Hawk verwendet
    Note: Dissertation Universität Freiburg 2014
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe
    Former: Untersuchung des Potentials von Hyperspektraldaten für die Klassifizierung von Baumarten und die Erfassung von Borkenkäferschäden
    Language: English
    Keywords: Fernerkundung ; Borkenkäfer ; Forstschutz ; Hochschulschrift
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 4
    UID:
    (DE-602)edoccha_BV047908898
    Format: 1 Online-Ressource.
    Content: Zusammenfassung: This thesis examines the potential of hyperspectral remote sensing to derive information products related to the fi eld of forestry. Main focus is set on the development of work-flows to map bark beetle-related tree mortality and to obtain tree species composition maps over central European forest ecosystems. In the thesis state-of-the-art methods from the fi eld of statistics and machine learning are applied. Most important methods embrace feature selection algorithms and the nonparametric classifiers Support Vector Machines (SVM) and Random Forest (RF). The thesis was designed around three original research papers. The first two papers deal with the mapping of bark beetle-related tree mortality while the third paper was focusing on the topic of tree species mapping. All three studies made use of airborne hyperspectral data collected with a HyMap sensor. In case of the third presented study an additional dataset collected with an AISA Eagle Hawk system was used
    Content: Zusammenfassung: Die vorliegende Dissertation untersucht das Potential der hyperspektralen Fernerkundung für die Herleitung forstlich relevanter Parameter. Der Hauptfokus liegt dabei auf der Entwicklung von Prozessketten und Methoden für die Erfassung von Waldschäden, welche im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, sowie in der Herstellung von Baumartenkartierungen. In der Dissertation kommen neuste Methoden aus dem Bereich der Statistik sowie des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die wichtigsten Methoden umfassen Verfahren zur Variablenselektion (feature selection), sowie die nicht-parametrischen Klassi kationsverfahren Support Vector Machines (SVM) und Random Forest (RF). Die Dissertation basiert auf drei Publikationen. Die ersten zwei Publikationen behandeln das Thema der Erfassung von Waldschäden, die im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, während die dritte Publikation auf die Herstellung von Baumartenkartierungen fokussiert. Alle drei Studien greifen dabei auf flugzeuggestütze Hyperspektraldaten des Sensors HyMap zurück. Im Falle der dritten beschriebenen Studie wurde zusätzlich ein Datensatz des Sensors AISA Eagle Hawk verwendet
    Note: Dissertation Universität Freiburg 2014
    Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe
    Former: Untersuchung des Potentials von Hyperspektraldaten für die Klassifizierung von Baumarten und die Erfassung von Borkenkäferschäden
    Language: English
    Keywords: Fernerkundung ; Borkenkäfer ; Forstschutz ; Hochschulschrift
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 5
    UID:
    (DE-627)782351816
    Format: Online-Ressource
    Content: Zusammenfassung: This thesis examines the potential of hyperspectral remote sensing to derive information products related to the fi eld of forestry. Main focus is set on the development of work-flows to map bark beetle-related tree mortality and to obtain tree species composition maps over central European forest ecosystems. In the thesis state-of-the-art methods from the fi eld of statistics and machine learning are applied. Most important methods embrace feature selection algorithms and the nonparametric classifiers Support Vector Machines (SVM) and Random Forest (RF). The thesis was designed around three original research papers. The first two papers deal with the mapping of bark beetle-related tree mortality while the third paper was focusing on the topic of tree species mapping. All three studies made use of airborne hyperspectral data collected with a HyMap sensor. In case of the third presented study an additional dataset collected with an AISA Eagle Hawk system was used
    Content: Zusammenfassung: Die vorliegende Dissertation untersucht das Potential der hyperspektralen Fernerkundung für die Herleitung forstlich relevanter Parameter. Der Hauptfokus liegt dabei auf der Entwicklung von Prozessketten und Methoden für die Erfassung von Waldschäden, welche im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, sowie in der Herstellung von Baumartenkartierungen. In der Dissertation kommen neuste Methoden aus dem Bereich der Statistik sowie des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die wichtigsten Methoden umfassen Verfahren zur Variablenselektion (feature selection), sowie die nicht-parametrischen Klassi kationsverfahren Support Vector Machines (SVM) und Random Forest (RF). Die Dissertation basiert auf drei Publikationen. Die ersten zwei Publikationen behandeln das Thema der Erfassung von Waldschäden, die im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, während die dritte Publikation auf die Herstellung von Baumartenkartierungen fokussiert. Alle drei Studien greifen dabei auf flugzeuggestütze Hyperspektraldaten des Sensors HyMap zurück. Im Falle der dritten beschriebenen Studie wurde zusätzlich ein Datensatz des Sensors AISA Eagle Hawk verwendet
    Note: Freiburg i. Br., Univ., Diss., 2014
    Additional Edition: Druckausg. Faßnacht, Fabian Ewald Assessing the potential of imaging spectroscopy data to map tree species composition and bark beetle-related tree mortality 2013
    Former: Untersuchung des Potentials von Hyperspektraldaten für die Klassifizierung von Baumarten und die Erfassung von Borkenkäferschäden
    Language: English
    Keywords: Fernerkundung ; Borkenkäfer ; Forstschutz ; Hochschulschrift
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 6
    UID:
    (DE-627)1472425928
    Format: 99 S. , Ill., graph. Darst., Kt.
    Note: Auch online unter http://www.freidok.uni-freiburg.de , Freiburg i. Br., Univ., Diss., 2013
    Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe Faßnacht, Fabian Ewald Assessing the potential of imaging spectroscopy data to map tree species composition and bark beetle-related tree mortality 2014
    Language: English
    Keywords: Fernerkundung ; Borkenkäfer ; Forstschutz ; Hochschulschrift
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 7
    UID:
    (DE-603)493667644
    Format: Online-Ressource (50 S., 2,41 MB) , Ill., graph. Darst.
    Note: Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden , Systemvoraussetzungen: Acrobat reader.
    Language: German
    Keywords: Forschungsbericht
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 8
    UID:
    (DE-627)799244775
    Format: Online-Ressource (50 S., 2,41 MB) , Ill., graph. Darst.
    Note: Förderkennzeichen BMWi 50 EE 1023. - Verbund-Nr. 01079328. - Engl. Berichtbl. u.d.T.: Final report of the project ForestHype , Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden , Systemvoraussetzungen: Acrobat reader.
    Language: German
    Keywords: Waldschadensinventur ; Forschungsbericht
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    URL: Volltext  (kostenfrei)
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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  • 9
    UID:
    (DE-603)399319190
    Format: Online-Ressource
    Content: Zusammenfassung: This thesis examines the potential of hyperspectral remote sensing to derive information products related to the fi eld of forestry. Main focus is set on the development of work-flows to map bark beetle-related tree mortality and to obtain tree species composition maps over central European forest ecosystems. In the thesis state-of-the-art methods from the fi eld of statistics and machine learning are applied. Most important methods embrace feature selection algorithms and the nonparametric classifiers Support Vector Machines (SVM) and Random Forest (RF). The thesis was designed around three original research papers. The first two papers deal with the mapping of bark beetle-related tree mortality while the third paper was focusing on the topic of tree species mapping. All three studies made use of airborne hyperspectral data collected with a HyMap sensor. In case of the third presented study an additional dataset collected with an AISA Eagle Hawk system was used
    Content: Zusammenfassung: Die vorliegende Dissertation untersucht das Potential der hyperspektralen Fernerkundung für die Herleitung forstlich relevanter Parameter. Der Hauptfokus liegt dabei auf der Entwicklung von Prozessketten und Methoden für die Erfassung von Waldschäden, welche im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, sowie in der Herstellung von Baumartenkartierungen. In der Dissertation kommen neuste Methoden aus dem Bereich der Statistik sowie des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die wichtigsten Methoden umfassen Verfahren zur Variablenselektion (feature selection), sowie die nicht-parametrischen Klassi kationsverfahren Support Vector Machines (SVM) und Random Forest (RF). Die Dissertation basiert auf drei Publikationen. Die ersten zwei Publikationen behandeln das Thema der Erfassung von Waldschäden, die im Zusammenhang mit Borkenkäferbefall stehen, während die dritte Publikation auf die Herstellung von Baumartenkartierungen fokussiert. Alle drei Studien greifen dabei auf flugzeuggestütze Hyperspektraldaten des Sensors HyMap zurück. Im Falle der dritten beschriebenen Studie wurde zusätzlich ein Datensatz des Sensors AISA Eagle Hawk verwendet
    Note: Dissertation Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 2014
    Language: English
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
    BibTip Others were also interested in ...
  • 10
    UID:
    (DE-627)780547853
    Format: 45, [4] S. , Ill., graph. Darst.
    Note: Förderkennzeichen BMWi 50 EE 1023. - Verbund-Nr. 01079328. - Engl. Berichtbl. u.d.T.: Final report of the project ForestHype , Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden
    Language: German
    Keywords: Waldschadensinventur ; Forschungsbericht
    Library Location Call Number Volume/Issue/Year Availability
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