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Dieses Tutorial konzentriert sich auf das regressionsbasierte Erkennen der urbanen Bodenbedeckung aus simulierten EnMAP-Bildern. Die Foliensammlung bietet die theoretische Grundlage für das Tutorial, einschließlich allgemeiner Einführungen in die Kartierung der städtischen Bodenbedeckung und das regressionsbasierte Erkennen mit synthetisch gemischten Trainingsdaten. Der praktische Teil bietet ein praktisches Training für die Arbeit mit der EnMAP-Box, einschließlich einer grundlegenden Einführung in ihre Funktionalitäten und die Handhabung der Spektralbibliothek sowie der regressionsbasierten Erkennen-Verarbeitungskette.

Dieses Tutorial setzt mindestens die Version 3.3 der EnMAP-Box 3 voraus. Siehe EnMAP-Box Installationsanleitung.

HYPERedu Lerninhalte stehen im Moment nur in Englischer Sprache zur Verfügung. Eine Übersetzung ins Deutsche ist in Arbeit.

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Titel
Regressionsbasiertes Erkennen der urbanen Bodenbedeckung
Projekt
HYPERedu
Format
Tutorial
Datum
Sprache
Schlagworte
Urbane Kartierung, Bildverarbeitung, Unmixing, Bildgebende Spektroskopie, EnMAP-Box

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