Deep-Learning-basierte Baumartenklassifizierung auf Basis von multitemporalen ALS-Daten

Mustafic, S. (Speaker)

Activity: Talk or presentationTalk at conference or symposiumScience to public

Description

In diesem Beitrag werden Methoden zur Baumartentrennung (Fichte, Kiefer und Laubbäume) auf Basis von multitemporalen ASL-Daten mit einem Deep-Learning(DL)-Ansatz unter Verwendung von Convolutional Neural Network (CNN) untersucht. Die Baumartentrennung wurde auf Einzelbaumbasis durchgeführt. Die erreichten Genauigkeiten für einzelne Datenepochen variieren zwi-schen 60 % und 80 %. Durch das Zusammenführen von einzelnen Ergebnissen zu einer multitempora-len Klassifikation konnte eine Genauigkeit von knapp 90 % erreicht werden.
Period3 Jul 2019 - 5 Jul 2019
Held atAGIT 2019 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Event typeConference
Location
Degree of RecognitionInternational