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Automatisierte Auswertungsverfahren zur Extraktion von Waldbäumen und deren Klassifikation nach Baumart und Schädigungsgrad mit modernen Fernerkundungsmedien

Automatisierte Auswertungsverfahren zur Extraktion von Waldbäumen und deren Klassifikation nach Baumart und Schädigungsgrad mit modernen Fernerkundungsmedien
使用现代遥感媒体根据树种和受损程度进行森林树木采伐和分类的自动评估程序
批准号:
37558709
负责人:
Professorin Dr. Barbara Koch
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2007
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2006-12-31 至 2009-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
[3]基于数学模型的研究:基于数学模型的研究:基于数学模型的研究:基于数学模型的研究:基于数学模型的研究:基于数学模型的研究:基于数学模型的研究:基于数学模型的研究。[8] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1]。[3] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1]基于生物分类的生物多样性与生物多样性分类。Schadlingsbefall erarbeitet。合成、纹理、几何、光学、光学、光学、光学、光学、光学、光学、光学、光学、光学、光学等。激光扫描器与几何扫描器的结合,(im Vergleich zu analogen Luftbilddaten), bieten Die bestmöglichen Voraussetzungen freine erfolgreiche object texttion and classification。在此基础上,分析了风力发电的发展趋势,并提出了风力发电的发展趋势。中国科学院生物工程研究所,德国科学院生物工程研究所,德国科学院生物工程研究所,德国科学院自然研究所。
英文摘要
Aufgrund von Modellszenarien zum Klimawandel ist davon auszugehen, dass Hitze- und Dürreperioden zukünftig häufiger auftreten werden. Für die Entwicklung von Strategien zur Bewältigung eines zunehmenden Trockenstressrisikos ist es erforderlich, Schädigungsmuster effizient zu kartieren und zu quantifizieren. Im vorliegenden Projekt sollen neue Mustererkennungsalgorithmen zur weitgehend automatisierten Extraktion von Baumgruppen und Einzelbäumen innerhalb von geschlossenen Waldgebieten mit Hilfe von modernen Fernerkundungstechniken entwickelt werden. Basierend auf abgegrenzten Baumobjekten wird eine Klassifikation nach Baumart und Gesundheitszustand bzw. Schädlingsbefall erarbeitet. Grundlage sind Farbe, Textur und Geometrien aus einer Befliegung mit einer hochauflösenden digitalen 4-Kanal Zeilenkamera und simultane hochgenaue Laserscannermessung. Die hohen Messpunktdichten des Laserscanners in Kombination mit den Vorteilen der Geometrie des Zeilenscanners, (im Vergleich zu analogen Luftbilddaten), bieten die bestmöglichen Voraussetzungen für eine erfolgreiche Objektextraktion und Klassifikation. Aus diesem Grund wird hohes Potential für eine erfolgreiche Automatisierung von Auswertungsprozessen auf Basis dieser Datengrundlagen gesehen. Die entwickelten Auswertungsverfahren werden Wald- und Forstinventuren unterstützen und sind für viele andere Anwendungsgebiete von Bedeutung (wie z.B. Biotop-, Schutzwald- und Landschaftsmonitoring sowie Naturwaldforschung).
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