Zur automatischen Klassifikation von 3D-Punktwolken : Landvermessung mittels Laserscanning und digitaler Bildanalyse

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dc.identifier.uri http://dx.doi.org/10.15488/12325
dc.identifier.uri https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/12424
dc.contributor.author Sester, Monika ger
dc.contributor.author Politz, Florian ger
dc.date.accessioned 2022-06-24T07:01:40Z
dc.date.available 2022-06-24T07:01:40Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.citation Sester, Monika; Politz, Florian: Zur automatischen Klassifikation von 3D-Punktwolken : Landvermessung mittels Laserscanning und digitaler Bildanalyse. In: Unimagazin 1/2 (2022), S. 46-49 ger
dc.identifier.issn 1616-4075
dc.description.abstract Die Landesvermessung hat zum Ziel, ein sehr genaues Geländemodell von Landesflächen zu erstellen, da diese zum Beispiel für den Hochwasserschutz, die Trassenplanung oder ähnliches wichtig sind. Am Institut für Kartographie und Geoinformatik werden in einem Projekt zusammen mit dem FZ:GEO-Partner LGLN (Landesvermessung und Geobasisdaten Niedersachsen) sowie den Landesvermessungen in Schleswig-Holstein und Mecklenburg-Vorpommern KI-Methoden und im Speziellen Deep Learning eingesetzt, um aus großen Datenmengen automatisiert und dennoch präzise Geländemodelle erstellen zu können. ger
dc.language.iso ger
dc.publisher Hannover : Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
dc.relation.ispartofseries Unimagazin 1/2 (2022)
dc.rights CC BY 3.0 DE
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/
dc.subject.classification Forschungseinrichtung ger
dc.subject.classification Klimaänderung ger
dc.subject.classification Erdoberfläche ger
dc.subject.classification Geologie ger
dc.subject.classification Ressourcen ger
dc.subject.ddc 550 | Geowissenschaften
dc.title Zur automatischen Klassifikation von 3D-Punktwolken : Landvermessung mittels Laserscanning und digitaler Bildanalyse
dc.type Article
dc.type Text
dc.bibliographicCitation.volume 1/2
dc.bibliographicCitation.firstPage 46
dc.bibliographicCitation.lastPage 49
dc.description.version publishedVersion
tib.accessRights frei zug�nglich


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