Klatt, SusannMund, Jan-PeterClasen, MichaelKersebaum, K. ChristianMeyer-Aurich, AndreasTheuvsen, Brigitte2018-10-312018-10-312013978-3-88579-605-3https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/17598Dieses im Rahmen einer Masterarbeit entstandene Paper beschäftigt sich mit der automatisierten Erkennung von forstlichen Rückegassen in hochauflösenden Satellitenbildern, in reinen Kiefernbeständen, in Brandenburg. Nach der Segmentierung des Satellitenbilds in Objekte werden statistisch ausschlaggebende Kriterien für die Klassifizierung genutzt, um einen angepassten wiederverwendbaren Algorithmus zu entwickeln. Die Ergebnisse werden durch Feldvermessung realer Rückegassen abgesichert.deMethoden zur objektorientierten halbautomatischen Erkennung von Rückegassen in hochauflösenden multispektralen Satellitenbildern: Beispiele aus Kiefernbeständen in der Region Eberswalde, DeutschlandText/Conference Paper1617-5468