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GIS-gestützte Potentialanalyse von Zielvegetationstypen in den Flächen des E+E-Projektgebiets „Bergwiesen um Oelsen“

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dc.contributor.authorHoser, Sven
dc.contributor.editorRuckelshause, Arno
dc.contributor.editorMeyer-Aurich, Andreas
dc.contributor.editorLentz, Wolfgang
dc.contributor.editorTheuvsen, Brigitte
dc.date.accessioned2017-06-22T04:37:58Z
dc.date.available2017-06-22T04:37:58Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractFür die Potentialanalyse wurde ein gesamtheitliches, semiautomatisches Modell in ArcGIS entwickelt, welches eine Abfolge von mehreren Werkzeugen beinhaltet. Die Klassifizierung randomisierter Trainingsund Testflächen erfolgte über den Maximum-LikelihoodAlgorithmus. Im Ergebnis wurden für fünf von 13 Vegetationstypen geeignete Standorte im Untersuchungsgebiet identifiziert bzw. verifiziert.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-662-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-268
dc.subjectPotentialanalyse
dc.subjectModellierung
dc.subjectMaximum Likelihood Klassifikation
dc.subjectPrediction Mapping
dc.subjectArcGIS
dc.subjectToolbox
dc.subjectModelBuilder
dc.subjectInterpolation
dc.subjectEmpirical Bayesian Kriging
dc.titleGIS-gestützte Potentialanalyse von Zielvegetationstypen in den Flächen des E+E-Projektgebiets „Bergwiesen um Oelsen“de
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage72
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage69
gi.conference.date6.-7. März 2017
gi.conference.locationDresden

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