Аннотация к книге "Entwicklung eines Methoden-Netzwerks. Zur Integration Digitaler Oberflaechenmodelle in den Prozess der Objektextraktion"
Ziel einer Objektextraktion ist die Klassifizierung der in einer Region vorhandenen Objekte. Die Art eines Objekts oder dessen Klasse werden anhand markanter Charakteristika identifiziert. Das Digitale Oberflachenmodell (DOM) hilft insoweit, dass sich aus ihm Hohen und Ausdehnungen der Objekte ableiten lassen. Ublicherweise lauft der Prozess in drei Schritten ab: 1) die Grobfehlersuche, 2) die Normalisierung, mit der das DOM in Gelande und Objekte differenziert wird, und 3) die Klassifikation...
Ziel einer Objektextraktion ist die Klassifizierung der in einer Region vorhandenen Objekte. Die Art eines Objekts oder dessen Klasse werden anhand markanter Charakteristika identifiziert. Das Digitale Oberflachenmodell (DOM) hilft insoweit, dass sich aus ihm Hohen und Ausdehnungen der Objekte ableiten lassen. Ublicherweise lauft der Prozess in drei Schritten ab: 1) die Grobfehlersuche, 2) die Normalisierung, mit der das DOM in Gelande und Objekte differenziert wird, und 3) die Klassifikation der Objekte. Jedoch: 1) Die Detektion von Grobfehlern hangt u.a. von den Hohensprungen zwischen den Objekten und dem Gelande ab; eine Normalisierung ware ihr daher vorzuschalten. 2) Um ggf. Datenlucken zu schliessen, sollte bekannt sein, ob diese zum Gelande oder zu einem Objekt gehoren; insofern ware eine bereits vorhandene Klassifikation vorteilhaft. 3) Eine Normalisierung ist praziser, wenn die Art der Objekte bekannt und so die Form des Gelandes unter ihnen ableitbar ist; auch hierfur ware eine existente Klassifikation hilfreich. Fazit: Eine reine Aneinanderreihung der Arbeitsschritte ist unvollkommen; die Vernetzung der Methoden ist sinnvoller.
Данное издание не является оригинальным. Книга печатается по технологии принт-он-деманд после получения заказа.
Совершенное программное обеспечение невозможно создать без изучения накопленного опыта.Опыт — главный учитель, но медленный и нередко болезненный. Но зачем же нам повторять ошибки? Книга «Жемчужины разработки» поможет совершенствоваться быстрее и избежать многих проблем, обучаясь на опыте других людей, которые уже поднялись по кривой обучения. Карл Вигерс сформулировал 60 кратких практических уроков,...
Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах,...
Известный журналист и писатель А. В. Остальский, восемь лет работавший главным редактором Русской службы Би-би-си, рассказывает о встретившихся на его пути людях, интересных и опасных, о жизни в разных странах, горячих точках, в которых побывал, о событиях, перевернувших мир.
Хотите присоединиться к технологической революции, которая проносится по миру финансов подобно шторму? “Осваиваем биткойн” – это ваш гид по сложному миру биткойн, дающий все необходимые знания, чтобы помочь принять участие в развитии “интернета денег”. Не важно, работаете ли вы над очередным потрясаюшим стартапом или просто удовлетворяете свое любопытство по поводу этой технологии, данное...
Оставить комментарий