KlimBa
Deep-Learning zur Erkennung von Einzelbäumen in Luftbildern
Zur Erkennung von Einzelbäumen in digitalen Orthophotos mit 20 cm Bodenauflösung kommen Deep-Learning-Methoden zum Einsatz. Hintergrund ist das Generieren von Referenzdaten für die Klassifikation von Satellitendaten der Copernicus-Mission im Projekt KlimBa.
Die Deep-Learning-Netzwerke werden mit Feldaufnahmen der Bundeswaldinventur und manuell digitalisierten Baumkronen trainiert. Forschungsschwerpunkte sind das Feintuning der Netzwerke zur Extraktion der Baumkronen, das Matching der extrahierten Baumkronen mit den im Feld eingemessenen Baumkoordinaten, das Zuweisen von Baumarten und die Entwicklung eines Validierungskonzepts für die Beurteilung der Qualität des Netzwerks.
Weiterführende Informationen
Weitere Informationen zu diesem Projekt sind auch auf den folgenden externen Seiten zu finden::
